沉底球冠形头部圆柱壳体回波识别方法研究

摘要

由于受到底界面引入的混响和附加回波的影响，沉底目标回波信号具有信混比低和结构复杂的特点，使对其探测和识别变得极为困难。本文根据线性调频信号的目标回波信号和混响信号的特点，提出了短时傅立叶(STFT)滤波和Wigner-Ville交叉项滤波这两种方法，以提高沉底目标回波信号的信混比。在此基础上，给出了目标特征提取的方法，并与模糊融合分类器(FFC)网络结合使用，实现了对沉底球冠形头部圆柱壳体目标回波的分类识别。 在时频域上，线性调频信号的目标回波信号的分布是频率沿时间变化的一条斜线，而线性调频信号的混响信号的分布则是沿时间轴杂乱的分布于发射信号最大频率和最小频率间的长带内，基于此特点，提出了时频域滤波的方法。一个线性调频信号与其经过频移的拷贝信号相加后的Wigner-Ville分布，会产生一个互相作用而生成的交叉项，在此交叉项中，混响的作用得到削弱，基于这一特点，提出了用Wigner-Ville交叉项滤波的方法。最后，设计了采用FFC网络作为分类器的识别系统。 为了验证本文提出的识别系统，进行了水池沉底目标回波实验。用该识别系统对实验数据进行了处理分析。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.2研究现状

1.2.1水下目标特征提取研究现状

1.2.2分类算法研究现状

1.3研究方案

1.4本文内容

第2章沉底球冠形头部圆柱壳体目标回波特征

2.1亮点模型理论

2.2自用场中的球冠形头部圆柱壳体回波

2.3沉底球冠形头部圆柱壳体目标回波的变异

2.4海底混响

2.5本章小结

第3章目标回波特征提取

3.1 LFM信号及其相关处理

3.2 LFM信号及其短时傅立叶变换

3.3 LFM信号及其Wigner-Ville分布

3.4目标回波时域特征提取

3.4.1用拷贝相关直接提取目标回波时域特征

3.4.2用STFT滤波提取目标回波时域特征

3.4.3用Wigner-Ville交叉项滤波提取目标回波时域特征

3.5目标回波频域特征提取

3.5.1用STFT滤波提取目标回波频域特征

3.5.2用Wigner-Ville交叉项滤波提取目标回波频域特征

3.6目标回波特征提取流程图

3.7本章小结

第4章分类器

4.1人工神经网络分类器

4.2自适应共振理论模型

4.3模糊最小最大神经网络分类器

4.4模糊融合分类器

4.5本章小结

第5章实验和数据处理

5.1实验介绍

5.2实验数据通过拷贝相关分离回波成分

5.3实验数据时间域目标回波特征提取

5.4实验数据频率域目标回波特征提取

5.5实验数据分类识别

5.5.1分组实验E1

5.5.2分组实验E2

5.5.3分组实验E3

5.5.4分组实验E4

5.5.5分组实验E5

5.6本章小结

结论

参考文献

致谢