水声目标迹特征的提取及其在目标分类识别中的应用

摘要

水声目标的自动分类识别是水声工程中一个十分重要的课题,也是公认的水声信号处理难题。目前的识别方法大多以单水听器接收的近程目标信号为前提,主要通过对目标辐射噪声的声频分析和处理提取特征并进行识别,许多有效的方法被提出。但由于噪声、干扰及阵处理的影响,以及舰船等目标辐射噪声的复杂性等,使许多方法在对海上实际声纳接收信号的分类识别时难以取得理想的效果。本论文则引入迹特征的概念,通过对声纳信号和信息的时序分析,挖掘和提取与目标行为等有关的特征信息,扩展目标特征范围,以提高目标分类识别的可靠性和泛化性。 论文分为三部分。第一部分为第一章,简要介绍了对被动声呐接收的目标辐射噪声信号的一般变换处理方法。通过对信号的处理,提取出用于目标分类识别的特征。第二部分由第二章到第五章组成,着重介绍了几种迹特征的提取和应用。其中,第二章重点介绍了线谱迹特征。这种特征是基于原有线谱提取,将线谱在时间上通过一定的方法累积得到的时频二维特征。第三章研究了能量迹特征的应用。依据不同目标能量在时序上的不同变化,来对目标加以分类识别。第四章对方位角迹特征加以介绍。方位角除了可以用来进行目标定位,其时序上的变化也可以反映目标的运动特性。第五章讲述了迹特征融合的方法,介绍了迹特征之间的关联性和互补性。最后一章为第三部分,介绍了特征融合和综合判决方法。采用模糊判决方法对各种特征进行融合,并对声纳接收的海上真实目标辐射噪声录音信号进行了试验验证,验证了本文方法的有效性。

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前言

第一章水声目标信号分析

§1.1被动声呐目标信号的特性

§1.2信号分析与特征提取

第二章线谱迹特征

§2.1目标线谱数的判定

§2.1.1贝叶斯判决准则

§2.1.2序贯检测

§2.1.3相关检测

§2.2水声目标多普勒频移效应

§2.2.1匀速直线运动

§2.2.2曲线运动

§2.2.3动态信息提取

第三章能量迹特征

§3.1传播损失

§3.1.1扩展定律

§3.1.2海洋中的声吸收

§3.2能量迹特征的应用

§3.2.1目标的噪声辐射强度变化率

§3.2.2目标的辐射噪声级

§3.2.3目标能量突变特征

第四章方位角迹特征

§4.1运动趋势估计

§4.2目标航向

§4.2.1平行直线运动

§4.2.2非平行直线运动

§4.2.3误差分析

§4.3 T类目标速度信息

§4.3.1三角形边长计算

§4.3.2速度提取

§4.3.3误差分析

第五章迹特征的融合

§5.1特有迹特征

§5.2一般迹特征的融合

§5.2.1线谱迹特征子特征之间的关联

§5.2.2能量迹特征与方位角迹特征

§5.3迹特征判决体系

第六章系统综合判决

§6.1目标分类识别系统体系

§6.2模糊决策

§6.2.1模糊数学的相关原理

§6.2.2水声目标的模糊判决识别

§6.3实验仿真

§6.3.1分类识别率

§6.3.2判决迹特征

结束语

致谢

参考文献

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