水声脉冲信号的时频图像截获检测与参数估计

发布时间：2022-09-27 13:30

　　非合作水声脉冲信号的截获检测以及参数估计是水声信息对抗的关键技术之一。受海洋背景噪声复杂性和声纳信号复杂性的影响,非合作水声脉冲信号的截获以及参数估计正变得越来越有挑战性。水声脉冲信号大多都是非平稳的,并且其信号形式多样、参数变化范围广,本文从信号的时频分布入手,研究了基于时频分布的非合作水声脉冲信号的截获检测与参数估计方法。本文的主要工作如下:针对二次型时频分布会产生严重的交叉项这一问题,提出基于信号模糊域特征参数提取的自适应时频分析方法。在分析水声脉冲信号的模糊域特征的基础上,通过估计水声脉冲信号在模糊域的自项的径向角度和径向长度来自适应调整核函数的参数,使核函数与信号之间达成最优的匹配——即在最大程度上保留信号自项的同时,最大限度的抑制交叉项。进而利用得到的核函数对水声脉冲信号进行时频分析。仿真和实测数据的试验结果表明,与其他时频分布方法相比,利用本文方法得到的水声脉冲信号的时频分布可以有效提高时频分辨率并减弱交叉项干扰。针对时频图像受海洋背景噪声干扰这一问题,研究了基于背景均衡和自适应稀疏表示相结合的时频图像去噪方法。本方法首先对信号的时频分布进行背景均衡,然后再利用基于过完备... 

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 时频分析方法
        1.2.2 基于时频分布的瞬时频率检测
    1.3 论文组织结构
第二章 常用水声脉冲信号特征分析
    2.1 引言
    2.2 水声脉冲信号的时域和频域特征
        2.2.1 单频脉冲信号
        2.2.2 线性调频脉冲信号
        2.2.3 组合信号
    2.3 信号的模糊域分析
        2.3.1 单频脉冲信号模糊函数
        2.3.2 线性调频脉冲信号模糊函数
    2.4 混响以及水声脉冲信号的多途传播
    2.5 本章小结
第三章 水声脉冲信号的自适应时频分析
    3.1 引言
    3.2 水声脉冲信号的线性和二次型时频分析
        3.2.1 水声脉冲信号的线性时频分析
        3.2.2 非合作水声脉冲信号的二次型时频表示
    3.3 基于信号模糊域特征参数提取的自适应时频分析方法
        3.3.1 水声脉冲信号的模糊函数
        3.3.2 自适应的ECK的核参数的估计
    3.4 时频分布优劣的客观评价方法
    3.5 仿真及实测分析
        3.5.1 仿真信号分析
        3.5.2 实测信号分析
    3.6 本章小结
第四章 时频图像去噪
    4.1 引言
    4.2 图像质量评价
    4.3 加权中值滤波
    4.4 基于背景均衡和自适应稀疏表示相结合的时频图像去噪方法
        4.4.1 基于时频分布的背景均衡
        4.4.2 时频图像的自适应稀疏表示
    4.5 仿真试验
    4.6 本章小结
第五章 水声脉冲信号的瞬时频率提取
    5.1 引言
    5.2 基于能量脊线的瞬时频率提取
    5.3 基于盲分离的瞬时频率曲线提取算法
        5.3.1 提取信号子分量
        5.3.2 信号子分量的分类与合并
    5.4 基于邻域集的瞬时频率曲线重建算法
        5.4.1 时频图像的二值化
        5.4.2 重建瞬时频率曲线
    5.5 仿真与实测数据分析
        5.5.1 仿真信号分析
        5.5.2 实测信号分析
    5.6 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]国外声呐技术研究现状与发展趋势[J]. 赵培聪.  现代雷达. 2016(08)
[2]低频脉冲信号的频域恒虚警检测[J]. 梁增,马启明,杜栓平.  声学技术. 2016(01)
[3]联合STFT-迭代变权拟合的LFM信号参数估计方法[J]. 姚帅,方世良,王晓燕.  信号处理. 2012(10)
[4]一种水下螺旋桨辐射噪声的建模方法(英文)[J]. 罗昕炜,刘文胜,方世良.  南京大学学报(自然科学版). 2012(05)
[5]DCT域图象处理和特征提取技术[J]. 刘艳,李宏东.  中国图象图形学报. 2003(02)

博士论文
[1]多分量线性调频信号的时频分析[D]. 邹虹.西安电子科技大学 2000

硕士论文
[1]一种新的基于中值滤波的优化滤波算法[D]. 索俊祺.北京邮电大学 2010



本文编号：3681147