人员及车辆目标地震动信号识别方法研究
发布时间：2021-07-05 19:24
随着军事技术的进步与发展,我国信息侦察技术正向立体化、精确化、综合化方向发展。在对地面运动目标人员及车辆的侦察监测中,震动传感器是一种普遍使用的地面传感器,它通过记录地震波来探测目标,通常可以探测到20m以内运动的人员目标以及200m以内的车辆目标。人员及车辆产生的地震动信号属于典型的非平稳随机信号,对其进行分析、处理过程显得尤为重要。近年来,经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）已成为处理非平稳随机信号的热点方法,被广泛应用到地震动信号的处理中。首先,本文介绍了人员及车辆目标地震动信号的去噪方法和识别方法的国内外研究现状,并研究了地震动信号的发生和传播机理,描述了震动传感器信号采集装置,对人员、轮式车和履带车所产生的地震动信号进行采集并建立样本库。之后,根据地震动信号的特性,详细研究了几种经典的时频分析方法,并通过实验进行对比验证,分析了短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform, STFT ）、维格纳分布（Wigner-Ville Distribution,WVD）在处理地震动信号时的缺陷。之后,由于短时傅里...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１人员及车辆目标地震动信号识别基本流程图??
第２章地震动信号特性分析及典型时频分析方法研究??地震动信号是一种非线性、非平稳的随机信号，对于非线性、非平稳随机信号的研??究一直是信号分析理论的热点性问题［２８］。在实际应用中，地震动信号一般是不确定的随??机信号，如何有效的进行分析、处理、并准确的识别出地震动信号是一个值得深入研究??的问题。??２．１地震波传播理论??波是振动在介质中传播的一种形式。当地层受到一定的外力引起介质产生振动时，??振动在地层介质中就会形成地震波。对于人员、车辆等地面上的物体通过外力对地表产??生振动，根据地震波的定义，其应属于地震波的范畴。??２．１．１地震波分类??地震波主要分为两大类：体波和面波。体波又可分为纵波“Ｐ波”和横波“Ｓ波”。面??波又分为乐夫波和瑞雷波。纵波、横波、瑞雷波和乐夫波的传播示意图如２．１所示。??
一．?Ｉｆｆ??图２．２震动传感器?图２．３拾震器??信号采集过程中，将磁电式震动传感器埋设在地表下，该传感器拾取人员及车辆目??标产生的地震波。用高速的４４３２型号的数据采集卡，将数据采集到ＰＣ机上，然后在??ＬａｂＶＩＥＷ中利用震动信号处理软件来完成对地震动信号的采集。信号采集目标对象为??２０米内的人员，１００米内行的轮式车和２００米内的履带车，外场试验测试工况如下：气??温１５?Ｃ左右，微风，沙土地，周围有一定的千扰源。实验的震动传感器和拾震器如图??２．２、２．３所示，整套信号采集装置如图２．４所示。??ｒｎｍｍｍ??图２．４信号采集装置??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究[J]. 马再超,温广瑞,张恒辉,廖与禾. 振动与冲击. 2016(04)
[2]地震波散射理论及应用研究进展[J]. 邵婕,唐杰,孙成禹. 地球物理学进展. 2016(01)
[3]基于集成经验模态分解的海杂波去噪[J]. 行鸿彦,朱清清. 电子学报. 2016(01)
[4]EMD在目标声信号特征提取中的应用研究[J]. 赵天青,梁旭斌,许学忠,蔡宗义,孙迪峰. 南京大学学报(自然科学). 2015(S1)
[5]基于灰色支持向量机模型的滚动轴承故障诊断与预测方法[J]. 王建华,亢太体,刘志峰,赵成斌,谷力超. 北京工业大学学报. 2015(11)
[6]基于小波包和EMD的谱峭度法在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 张斌,王细洋. 失效分析与预防. 2015(05)
[7]混沌信号的压缩感知去噪[J]. 李广明,吕善翔. 物理学报. 2015(16)
[8]基于EEMD和SVM的冷轧机垂直振动相关故障的诊断[J]. 杨旭,彭开香,罗浩,KRUEGER Min-jia,宗大桥,DING Steven X. 上海交通大学学报. 2015(06)
[9]基于改进EMD算法的信号滤波[J]. 穆峰,常发亮,蒋沁宇. 山东大学学报(工学版). 2015(03)
[10]分形守恒定律在地震数据去噪与增强上的应用[J]. 孟繁磊,李月,杨宝俊. 地球物理学进展. 2015(02)
博士论文
[1]智能光纤传感器网络地面目标识别若干问题研究[D]. 邢怀飞.中国科学院研究生院（半导体研究所） 2008
[2]多传感器探测与控制网络技术——地面运动目标震动信号探测与识别[D]. 聂伟荣.南京理工大学 2002
硕士论文
[1]智能传感器网络中地面目标磁敏信号识别研究[D]. 何斌.上海交通大学 2014
[2]基于支持向量机的战场目标识别技术研究[D]. 李晨雷.哈尔滨工业大学 2009
[3]基于支持向量机的车辆识别和地震预测研究[D]. 肖汉光.重庆大学 2006
本文编号：3266677
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１人员及车辆目标地震动信号识别基本流程图??
第２章地震动信号特性分析及典型时频分析方法研究??地震动信号是一种非线性、非平稳的随机信号，对于非线性、非平稳随机信号的研??究一直是信号分析理论的热点性问题［２８］。在实际应用中，地震动信号一般是不确定的随??机信号，如何有效的进行分析、处理、并准确的识别出地震动信号是一个值得深入研究??的问题。??２．１地震波传播理论??波是振动在介质中传播的一种形式。当地层受到一定的外力引起介质产生振动时，??振动在地层介质中就会形成地震波。对于人员、车辆等地面上的物体通过外力对地表产??生振动，根据地震波的定义，其应属于地震波的范畴。??２．１．１地震波分类??地震波主要分为两大类：体波和面波。体波又可分为纵波“Ｐ波”和横波“Ｓ波”。面??波又分为乐夫波和瑞雷波。纵波、横波、瑞雷波和乐夫波的传播示意图如２．１所示。??
一．?Ｉｆｆ??图２．２震动传感器?图２．３拾震器??信号采集过程中，将磁电式震动传感器埋设在地表下，该传感器拾取人员及车辆目??标产生的地震波。用高速的４４３２型号的数据采集卡，将数据采集到ＰＣ机上，然后在??ＬａｂＶＩＥＷ中利用震动信号处理软件来完成对地震动信号的采集。信号采集目标对象为??２０米内的人员，１００米内行的轮式车和２００米内的履带车，外场试验测试工况如下：气??温１５?Ｃ左右，微风，沙土地，周围有一定的千扰源。实验的震动传感器和拾震器如图??２．２、２．３所示，整套信号采集装置如图２．４所示。??ｒｎｍｍｍ??图２．４信号采集装置??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究[J]. 马再超,温广瑞,张恒辉,廖与禾. 振动与冲击. 2016(04)
[2]地震波散射理论及应用研究进展[J]. 邵婕,唐杰,孙成禹. 地球物理学进展. 2016(01)
[3]基于集成经验模态分解的海杂波去噪[J]. 行鸿彦,朱清清. 电子学报. 2016(01)
[4]EMD在目标声信号特征提取中的应用研究[J]. 赵天青,梁旭斌,许学忠,蔡宗义,孙迪峰. 南京大学学报(自然科学). 2015(S1)
[5]基于灰色支持向量机模型的滚动轴承故障诊断与预测方法[J]. 王建华,亢太体,刘志峰,赵成斌,谷力超. 北京工业大学学报. 2015(11)
[6]基于小波包和EMD的谱峭度法在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 张斌,王细洋. 失效分析与预防. 2015(05)
[7]混沌信号的压缩感知去噪[J]. 李广明,吕善翔. 物理学报. 2015(16)
[8]基于EEMD和SVM的冷轧机垂直振动相关故障的诊断[J]. 杨旭,彭开香,罗浩,KRUEGER Min-jia,宗大桥,DING Steven X. 上海交通大学学报. 2015(06)
[9]基于改进EMD算法的信号滤波[J]. 穆峰,常发亮,蒋沁宇. 山东大学学报(工学版). 2015(03)
[10]分形守恒定律在地震数据去噪与增强上的应用[J]. 孟繁磊,李月,杨宝俊. 地球物理学进展. 2015(02)
博士论文
[1]智能光纤传感器网络地面目标识别若干问题研究[D]. 邢怀飞.中国科学院研究生院（半导体研究所） 2008
[2]多传感器探测与控制网络技术——地面运动目标震动信号探测与识别[D]. 聂伟荣.南京理工大学 2002
硕士论文
[1]智能传感器网络中地面目标磁敏信号识别研究[D]. 何斌.上海交通大学 2014
[2]基于支持向量机的战场目标识别技术研究[D]. 李晨雷.哈尔滨工业大学 2009
[3]基于支持向量机的车辆识别和地震预测研究[D]. 肖汉光.重庆大学 2006
本文编号：3266677
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