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。     

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。     

舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究

基于分段最小二乘曲线拟合方法,提出了一种的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的新方法,通过一种新的坐标变换,用最小二乘曲线拟合方法精确提取了连续谱特征,将连续谱特征和线谱特征组合得到了舰船噪声的功率谱特征。利用BP神经网络对海上实录的两类目标噪声进行了分类识别,实验证明了方法的有效性,识别率达到90%以上,分类效果很好。     

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。     

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。     

基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法

针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法。通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离。实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取。     

一种改进的小波阈值降噪算法研究

小波阚值降噪是一种从带噪信号中去除噪声的直观而有效算法,提取降噪后信号的目标特征可以获得良好的识别效果,舰船目标识别通常使用该方法。论述了基于Stein的无偏估计原理的自适应小波降噪阚值选择(rigrsure)算法,利用小波变换分解低信噪比下的Block信号,使用rigrsure算法获得重构后的低频信号和各层细节信号小波降噪阈值。提出了一种改进的处理各层信号的算法,对Block信号去噪,取得了良好的仿真结果,具有很好的工程应用前景。     

基于多物理场的舰船目标识别方法

针对现有舰船目标识别方法多是基于舰船单一物理场信号,识别性能较差,已不能适应现代战场环境的复杂性、多变性的问题,提出了基于多物理场的舰船识别方法。该方法通过小波分解提取舰船多物理场信号频段能量特征,并分别构建了基于特征层融合和决策层融合的特征融合模型,使不同物理场特征之间得以相互校准、补充和验证确认,实现单一物理场特征无法实现的识别功能。仿真验证结果表明,所提出的方法实现了92.65%的舰船目标识别率,与基于单一物理场的舰船识别率相比,提高了4.12%。     

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。     

相关证据下的水中目标识别方法研究

研究了基于现代信号处理技术的舰船辐射噪声信号特征提取，提出了基于欧氏距离特征标准化的算法和基本概率赋值的获取方法，给出了相关证据下的信息融合规则。通过对大量实船噪声样本进行实验分析表明，该方法可以提高对水中目标识别分类结果。