基于线性阵列的多目标特征提取

发布时间：2017-06-08 00:14

  本文关键词：基于线性阵列的多目标特征提取，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：被动水声信号处理的三大任务是目标检测、定位和识别。水声目标识别的关键是特征提取,而目标的谱分析是最常用的特征提取方式。然而,由于传感器阵列的指向性不足,导致提取的待识别目标谱特征中含有其它干扰目标的成分,这必将影响目标识别结果的可靠性。本文的主要工作是基于线列阵,提出一种基于迭代干扰信号重构的多目标干扰抑制算法,即被动声呐接收信号,进行带通滤波等预处理,然后对预处理后的干扰信号进行纯化获得高信噪比的干扰信号,根据阵型结构及干扰信号方位推算各阵元接收信号中的干扰成分,最后从时域剔除各阵元信号中的干扰成分,再次进行纯化,获得较为纯净的期望信号,利用LOFAR谱和DEMON谱特征提取方法,正确提取期望信号的线谱特征。论文的主要研究工作如下：1、结合线列阵的阵指向性函数,讨论不同情况下多目标干扰对波束形成输出信号及随后的特征提取的影响,并对多目标干扰下特征提取的优化改善方向进行分析。2、结合实际工程情况,通过模拟统计特征来仿真舰船辐射噪声和阵元信号,并对波束形成后的信号进行DEMON谱及LOFAR谱分析,提取机械噪声线谱、螺旋桨轴叶频；对比单信号及存在多目标干扰时采取上述方法进行目标特征提取的性能差异。3、讨论零导向波束形成及MVDR波束形成的抗多目标干扰性能。提出基于迭代干扰信号重构的多目标干扰抑制算法,仿真分析不同情况下基于该方法进行多目标干扰抑制后,目标特征提取的性能。
【关键词】：迭代干扰重构 特征提取 多目标干扰抑制 DEMON谱 LOFAR谱
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 缩略语表10-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 影响多目标特征提取的主要因素11-12
• 1.3 国内外研究现状12-14
• 1.4 本文主要工作14-15
• 第二章 均匀线阵多目标指向性函数分析15-29
• 2.1 引言15
• 2.2 阵列信号模型15-16
• 2.3 空域滤波概述16-17
• 2.4 常规时延波束形成及其多目标指向性分析17-26
• 2.4.1 常规时延波束形成的基本原理17-18
• 2.4.2 单目标时常规时延波束形成波束图的指向性分析18-21
• 2.4.3 多目标时常规时延波束形成波束图的指向性分析21-26
• 2.5 零导向波束形成26
• 2.6 MVDR波束形成26-27
• 2.7 本章小结27-29
• 第三章 谱特征提取29-45
• 3.1 舰船辐射噪声特点及辐射噪声源概要29-31
• 3.1.1 舰船辐射噪声功率谱特点29
• 3.1.2 舰船辐射噪声源概要29
• 3.1.3 机械噪声29-30
• 3.1.4 螺旋桨噪声30-31
• 3.1.5 水动力噪声31
• 3.2 舰船辐射噪声仿真31-37
• 3.2.1 平稳连续谱仿真31-33
• 3.2.2 时变调制谱仿真33-35
• 3.2.3 线谱仿真35-37
• 3.3 功率谱特征提取37-41
• 3.4 调制谱特征提取41-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第四章 基于干扰重构的多目标干扰抑制45-69
• 4.1 引言45
• 4.2 干扰信号重构的基本原理45
• 4.3 高精度时延滤波器45-47
• 4.3.1 高精度时延滤波器的原理及实现46-47
• 4.3.2 高精度时延滤波器的性能47
• 4.4 干扰信号重构47-61
• 4.4.1 单目标干扰信号重构47-48
• 4.4.2 多目标干扰信号重构48-57
• 4.4.3 基于迭代的多目标干扰信号重构57-61
• 4.5 多目标干扰下功率谱特征提取61-64
• 4.6 多目标干扰下调制谱特征提取64-67
• 4.7 本章小结67-69
• 第五章 总结与展望69-71
• 5.1 本文工作总结69-70
• 5.2 未来工作展望70-71
• 致谢71-73
• 参考文献73-75
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果75

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本文编号：430771