一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法

为了有效提高舰船目标的识别率,提出了一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法。该方法利用小波变换分别提取了舰船辐射噪声带内信号的小波模极大值和带外信号的分频段能量两类特征,并将两类目标特征的联合量作为舰船的目标特征用以识别舰船目标。同时利用实测海录58组舰船的辐射噪声数据对上述舰船目标特征的分类识别方法进行了验证,结果表明,利用联合特征对目标的检测概率可以达到97%以上。     

基于信号小波系数层间关系的线谱信号去噪研究

舰船辐射声中的低频线谱是舰船的一个重要特征量，对声引信的信号检测、识别与分类具有重要的作用。随着现代舰船，特别是潜艇声辐射能量迅速降低和海洋环境噪声级逐年增加，利用舰船噪声中线谱信号对目标的发现距离正在减小。本文利用双树复解析小波变换( DT-CWT)对海洋环境噪声和舰船噪声线谱信号进行小波分解，并对小波系数的层间联合分布进行分析，建立了海洋环境噪声和线谱信号的小波系数的层间联合分布的数学模型，并推导出最大后验概率估计子(MAP)的解析表达式，用于去除噪声干扰，检测淹没在海洋噪声背景中的舰船噪声线谱信号。对实测舰船噪声信号和海洋环境噪声的分析表明，所提出的算法能够明显减弱连续谱干扰成分，捉高舰船噪声中线谱信号的检测效果。     

一种水下目标辐射噪声调制特征提取方法

水下目标辐射噪声的调制信号携带许多重要特征信息,本文在现代信号处理理论的基础上对其调制特征提取方法进行了探讨。首先,利用小波变换和多分辨率分析理论,提取水下目标辐射噪声的调制包络;然后选取具有明显调制特征的特定频段数据对其进行112维谱分析,得到了辐射噪声的谐波信息。该方法结合小波变换与高阶谱理论对调制谱进行提取,可同时利用小波的消噪和高阶谱对高斯噪声的天然抑制性。对实测噪声数据进行的仿真结果表明,该方法可以有效提取噪声中的动态调制信息且抗噪性良好,具有很好的应用前景。     

基于小波能量谱的舰船辐射噪声分类特性分析

根据舰船辐射噪声的“三亮点”模型，采用小波变换，以不同的频率分辨率获取舰船辐射噪声信号相应3个不同频带的小波能量谱，然后计算小波能量谱突变项的五水平聚点，据此选取能量谱突变性显著的频段，最后对各能量谱聚点作聚类分析实现特征压缩并确定特征量。在舰船声场通过特性研究中的应用表明，该方法具有识别与分类准确率高的特点。     

基于基频提取的舰船目标识别系统设计

随着高性能扫雷具等干扰目标的不断涌现,为了区分舰船目标和扫雷具目标,研究了一种舰船基频提取方法。该方法利用舰船基频在信号的低频段存在多次谐波的特点,通过计算信号低频段的功率谱,提取低频段存在的线谱,并利用差频估计算法提取信号存在的基频信息。通过对大量实测数据的分析,总结了扫雷具与舰船目标在低频段功率谱中存在的不同特征,利用这些特征改进了差频估计算法,并在数字信号处理上实现了相关的线谱提取方法和改进的差频估计算法,设计了一个舰船基频提取系统。经过试验验证,该系统能够有效区分舰船目标与干扰（扫雷具）目标,且功耗很低,识别算法全速运行时仍小于100 mW。     

舰船辐射噪声调制度对调制谱的影响

基于调制谱理论和舰船辐射噪声是高斯过程的假定,把调制谱谐波信号与非谐波分量分别当作信号与噪声,定量地讨论了调制系数与调制谱谐波信号信噪比的关系,分析了背景噪声对调制谱谐波信号信噪比的影响。     

一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型

针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SGWT)、改进的经验模式分解(EMD) 和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型.首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳辐射噪声信号中的噪声成分;其次,通过改进的EMD方法对滤波后的信号进行分解,提取信号的本征模式分量;最后,对这些本征模式分量进行HESA处理,从而实现辐射噪声特征的提取.将该模型应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的特征提取中,测试结果表明,同常规的小波滤波和HESA相比,该模型能够有效地提取出辐射噪声特征.     

舰船辐射噪声仿真模型置信度分析

根据舰船辐射噪声时域和频域特性,提出一种时、频域结合的一致性检验分析方法。时域上,从发展过程偏离程度和发展趋势相异程度上考虑;频域上,提取舰船辐射噪声线谱,并对线谱所在频率区间进行相容性检验。最后,对时、频域检验结果合成得到舰船辐射噪声仿真模型置信度,其置信区间为[0.83900.872 1],为舰船辐射噪声仿真信号源置信度提供理论支撑。     

基于小波能量特征的尾流光信号特征研究

针对舰船尾流激光探测的信号检测与分析问题,提出了利用小波域能量特征进行尾流特征分析的新方法。首先设计了变遗忘因子的自适应抵消器滤除水体后向散射信号与系统噪声,有效地选取了含有目标的信号;其次采用小波包分解方法并按频段的能量形成提取目标特征;最后借助主成分分析方法对特征向量进行降维。通过对试验数据的分析表明,提取的特征能有效地揭示不同性质下的尾流后向散射光信号,提高了对尾流分析的能力。     

基于短时傅里叶变换的舰船辐射噪声特征提取

舰船辐射噪声中往往包含舰船的类型、航速、吨位等各种重要的信息,对舰船辐射噪声的分析处理有利于对舰船进行分类、识别。由于舰船辐射噪声是由多个噪声源叠加而成,它们的发声机理各不相同,同时,海洋环境和水声信道的复杂多变,而舰船辐射噪声是一种非平稳、非高斯过程;因此,分析研究非平稳、非高斯的舰船辐射噪声显得十分重要。短时傅里叶变换是研究非平稳信号使用最广泛的方法,通过对实测舰船辐射噪声信号进行短时傅里叶变换分析,得出舰船辐射噪声的时域和频域特征,提供了一种有效分析舰船辐射噪声信号的方法。     

水下对转桨非空化线谱噪声分析与数值研究

为了研究水下对转桨非空化状态的目标特性,分析了对转桨非空化线谱噪声的产生机理,其产生机制是前后桨干涉作用和周向谐波流场作用。利用广义声类比方程,将这两种机制引起的升阻力作为噪声源,推导了水下对转桨远场声压表达式,分析了线谱预报频率以及声压的方向性,得到了强弱线谱出现的条件。研究发现：预报的线谱频率可用f=sAPF+pBPF₁+hBPF₂表示;声压辐射呈“8”形分布;干涉作用和周向流场作用的贝塞尔函数是否取峰值是强弱线谱出现的必要条件。数值计算方面,利用RNG k-ε湍流模型、滑移网格模型结合FW-H方程对对转桨进行非空化数值模拟,结果表明：在对转桨水动力性能预报方面,RNG k-ε湍流模型比Realizable k-ε湍流模型精度更好;噪声性能预报方面,该方法得到的对转桨非空化线谱频率以及声压方向性与理论结果非常吻合。     

基于1(1)/(2)维谱的舰船辐射噪声低频线谱成分提取

分析了1(1)/(2)维谱具有的几个特殊性质,即抑制高斯噪声和对称分布噪声;加强信号的基频分量以及剔除非耦合相位的谐波分量.通过计算实际舰船噪声的1(1)/(2)维谱,并利用它所具有的特征参数,对舰船信号进行了分类与识别,达到了较好的识别效果, 为进一步开展水下目标探测与识别研究打下了良好基础.     

水下运动目标噪声线谱的联合估计方法

水下目标辐射噪声特征谱线的联合估计,基于水下运动目标线谱数学模型,通过分析水下目标辐射噪声特征等信息实现.基于经典谱与现代谱估计的联合估计法提取水下目标辐射噪声线谱特征,首先分别估计采集数据的功率谱,得到估算功率谱图;分析功率谱图,确定线谱存在的大致区域,再估计精确线谱.     

舰船噪声通过特性过零数特征的分析与应用

在正常巡航条件下，舰船沿纵向分布着三个具有不同功率谱特征的声辐射部位。通常，目标舰船距离观测点很远时，舰船可被视为一个点声源，但舰船距离观测点很近时，就不能再被视为点声源，而应被视为体积目标更为合理。分析了舰船做为体积目标时辐射噪声功率谱的纵向特性，利用舰船辐射噪声波形的过零点数分布，构造了舰船噪声通过特性的过零数特征矢量，为舰船目标识别分类研究提供了一种新的特征量，并应用BP网络做了分类实验，实验证明：过零特征可以作为水中目标识别的重要依据，是一种有效的分类方法。     

橡胶夹布膜片损伤声发射信号的小波识别

橡胶夹布膜片在安装过程中,因材料性能和安装因素,都会导致膜片的内部损伤,包括内部纤维的断裂、橡胶的剪切破坏。利用刀片在钢板上的摩擦来模拟密封过程中的部件摩擦,用刀片划割橡胶膜片导致膜片纤维断裂和膜片剪切破坏来模拟在膜片安装过程中橡胶膜片的损伤。通过声发射检测获得了两种情况下的声发射典型信号,并利用小波变换,对信号进行了时频域分析。结果表明这两种情况下的声发射信号在特定的连续小波变换下,在频率分布、能量分布、持续时间等方面具有明显的不同特征,可以利用这些特征对含纤维橡胶膜片在安装和使用过程中的损伤模式进行识别。     

小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现

小波降噪含模极大值、尺度空间滤波、域值滤波三种方法.域值滤波法只对低频部分进一步分解,不考虑高频部分,因而用小波函数进行处理.域值滤波方法的处理过程为:对信号进行小波分解;小波分解高频系数的域值量化;信号重组.对潜艇获得的测量方位信号仿真结果分析表明,该方法可行.     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

弹丸在膛内运动的回波信号瞬时频率估计方法研究

微波干涉仪可获取含内弹道运动信息的多普勒回波信号,为有效地估计回波信号的瞬时频率,利用短时傅里叶变换、Wigner-Ville变换、多项式调频小波变换（PCT）等方法对含有不同噪声的模拟弹丸回波信号和真实的弹丸回波信号进行分析和对比。研究结果表明：多项式调频小波构造匹配变换核的PCT方法时频聚集性最好,瞬时频率估计精度最高,并具有一定的抗干扰能力,说明PCT方法适合于弹丸在膛内运动回波信号的瞬时频率估计。     

基于连续小波变换的柴油机气缸工作状态检测

为实现装甲车辆柴油机气缸工作状态不解体检测,在实车上模拟了失火故障,测取了不同状态下排气口附近的噪声信号;利用合适尺度下的连续小波变换(CWT),获得了具有明显幅值调制特征的周期性排气噪声低频成分;经过H ilbert变换幅值解调,提取最大幅值归一化包络信号的方差为特征参数,建立了一种柴油机气缸工作均匀性评价与失火故障检测的新方法。应用结果表明,该方法切实可行。