基于时频分析的水下目标声散射特征研究

摘要

水下目标探测与识别是国内外学者重点研究的领域之一。利用主动声纳进行水下目标探测时，回波分析法是最有效的手段之一，目标回波是入射声波照射到目标上并与目标相互作用产生的，包含了目标大量的物理信息，是探测识别水下目标的重要信息来源。根据亮点模型理论，水下目标回波的声散射特征在不同的声波入射角下有显著的不同，为了对目标回波作全面的研究，不仅需要提取目标回波的声散射特征，还应该建立目标回波在全方位的声散射特征库，进而对多角度入射情况下目标的声散射特征进行识别。针对上述问题，本文利用多种时频分析方法对不同声波入射角度下的目标回波数据进行特征提取，建立了目标回波全方位分析模型，并对水下目标的声散射特征进行识别研究。
　　本文首先介绍了水下目标的声散射特性与目标回波的产生机理，研究了声波入射角变化时，回波信号的几何声散射特征随入射角的变化关系，并对这一变化关系进行了仿真分析。进一步研究了目标回波的时频特性，对目标几何亮点回波的魏格纳-威尔分布以及分数阶傅里叶变换进行了理论推导。利用WVD-Hough变换、分数阶傅里叶变换以及频域小波变换三种时频方法对实验数据处理结果表明，三种方法能够有效地提取目标回波的亮点统计特征、能量特征以及弹性亮点特征，并且随着声波入射角度的变化目标每种特征也会随之变化，进而利用WVD-Hough变换、分数阶傅里叶变换以及频域小波变换建立了在各自变换域中目标全角度下回波的声散射特征库。初次得到的各个特征空间的特征向量的维数往往都很高，难以直接进行目标的分类识别，需要对各个时频特征向量进行降维处理。本文研究了水下目标回波的亮点统计特征，即亮点个数、各亮点间的位置关系、亮点的强度，并对目标的时频特征进行选择，进而将选择的目标回波的特征作为输入分类器的特征向量。每一种目标回波特征都是信号在对应特征空间中的描述，不同特征空间之间具有一定的互补性，本文采用一种改进的特征级融合方案对获得的低维特征向量进行融合，最后利用融合特征进行目标的声散射特征识别研究。对获取的目标全角度数据处理结果表明，对水下目标建立的目标回波全角度的声散射特征库以及选取目标回波的多种特征在水下目标声散射特征识别中是有效的、可行的，并且融合特征又进一步提高了不同入射角度下的声散射特征识别的正确识别率。

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第1章 绪论

1.1 本文研究背景及意义

1.2 水下目标回波特性研究现状

1.3 水下目标特征融合与识别方法研究

1.4 论文的主要研究内容

第2章 水下目标回波结构研究

2.1 目标的声散射特性

2.2 目标模型分析

2.3 回波信号的时频特性

2.4 本章小结

第3章 目标回波的时频特征提取及融合

3.1 WVD-Hough变换方法

3.2 实验数据的特征提取

3.3 目标回波时频特征选择方法

3.4 基于典型相关分析的多特征融合方法

3.5 支持向量机

3.6 本章小结

第4章 实验数据处理

4.1 单一特征空间下的目标的声散射特征识别

4.2 特征融合后的目标的声散射特征识别

4.3 本章小结

结论

参考文献

致谢