【摘要】：目前在水下安靜型小目標(biāo)主動(dòng)聲納回波信號(hào)特征提取中存在幾個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題亟待研究,包括了目標(biāo)回波信號(hào)特征在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性,目標(biāo)幾何聲散射與各階次彈性聲散射時(shí)序結(jié)構(gòu)的分析,目標(biāo)固有物理屬性與回波信號(hào)特征的關(guān)系,以及海底混響的抑制等。針對(duì)上述問(wèn)題,本文研究了典型目標(biāo)模型在混響背景下穩(wěn)定的目標(biāo)回波信號(hào)特征提取方法,獨(dú)立的目標(biāo)聲散射成分信號(hào)提取方法,以及基于盲分離與時(shí)頻分布圖像處理的海底混響抑制方法,為實(shí)現(xiàn)水下安靜型小目標(biāo)主動(dòng)聲吶探測(cè)與識(shí)別奠定基礎(chǔ)。首先,針對(duì)混響背景下目標(biāo)回波信號(hào)特征穩(wěn)定性問(wèn)題,提出了目標(biāo)回波信號(hào)的瞬時(shí)頻率特征提取方法,并研究了目標(biāo)回波與混響的在信號(hào)特征空間中的分布特性。將混響視為一類具有獨(dú)立信號(hào)性質(zhì)和特征的信號(hào),推導(dǎo)了目標(biāo)幾何聲散射成分與混響的時(shí)頻分布特性,根據(jù)信號(hào)瞬時(shí)頻率序列的隨機(jī)性,提取了瞬時(shí)頻率方差、瞬時(shí)頻率熵、瞬時(shí)頻率峰度與WVD-Radon變換半功率寬度四種特征。研究中采用特征選擇方法建立了二維信號(hào)特征空間,對(duì)湖上沉底目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明,目標(biāo)回波與混響在該信號(hào)特征空間中具有穩(wěn)定的分布特性。其次,針對(duì)目標(biāo)回波中幾何聲散射與彈性聲散射混疊的問(wèn)題,提出了一種目標(biāo)聲散射成分信號(hào)分離方法。在聲吶發(fā)射信號(hào)為線性調(diào)頻脈沖的條件下,將目標(biāo)聲散射成分映射為單頻信號(hào)成分,推導(dǎo)了目標(biāo)聲散射時(shí)序結(jié)構(gòu)與映射結(jié)果之間的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而可以通過(guò)窄帶濾波分離出特定的單頻信號(hào)成分。仿真及水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明該方法對(duì)提取獨(dú)立的目標(biāo)彈性聲散射特征的有效性。另外,提出了一種目標(biāo)聲散射成分時(shí)延估計(jì)處理流程,通過(guò)帶阻濾波抑制強(qiáng)聲散射成分,突出原目標(biāo)回波中能量較弱的聲散射成分,然后采用譜估計(jì)獲得其頻率。水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明該方法可以有效提取出目標(biāo)回波中較弱的棱角散射成分的時(shí)延信息。最后,從兩個(gè)方面對(duì)混響的抑制問(wèn)題進(jìn)行了研究。一是針對(duì)目標(biāo)回波與混響在時(shí)頻分布平面上混疊的問(wèn)題,研究采用形態(tài)濾波方法對(duì)目標(biāo)回波時(shí)頻分布圖像進(jìn)行處理的混響抑制方法,提出了一種與目標(biāo)幾何聲散射時(shí)頻分布形態(tài)特征相匹配的結(jié)構(gòu)元設(shè)計(jì)方法;二是在基于盲分離的混響抑制中,針對(duì)缺乏目標(biāo)回波與混響分離性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的問(wèn)題,采用瞬時(shí)頻率方差與瞬時(shí)頻率熵作為指標(biāo)來(lái)判斷目標(biāo)回波在分離結(jié)果中的順序,并衡量不同盲分離算法對(duì)目標(biāo)回波與混響的分離程度。湖上沉底目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)與海上掩埋目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這兩點(diǎn)研究?jī)?nèi)容的有效性。
[Abstract]:At present, there are several key problems in the feature extraction of underwater small target active sonar echo signal, including the stability of target echo signal feature in complex environment. The analysis of geometric acoustic scattering and subelastic acoustic scattering sequence structure, the relationship between the intrinsic physical properties of the target and the echo signal characteristics, and the suppression of seabed reverberation, etc. In order to solve these problems, this paper studies the target echo signal feature extraction method which is stable under the reverberation background and the independent target acoustic scattering component signal extraction method. The method of underwater reverberation suppression based on blind separation and time-frequency distribution image processing lays a foundation for the detection and recognition of underwater small target active sonar. Firstly, aiming at the characteristic stability of target echo signal in reverberation background, a method of extracting instantaneous frequency feature of target echo signal is proposed, and the distribution characteristics of target echo and reverberation in signal characteristic space are studied. Reverberation is regarded as a kind of signal with independent signal properties and characteristics. The time-frequency distribution characteristics of target geometric acoustic scattering component and reverberation are deduced. According to the randomness of signal instantaneous frequency series, the instantaneous frequency variance and instantaneous frequency entropy are extracted. The instantaneous frequency kurtosis and the half-power width of WVD-Radon transform are four characteristics. The characteristic space of the two-dimensional signal is established by using the feature selection method. The experimental data processing results show that the target echo and reverberation have stable distribution characteristics in the characteristic space of the signal, and the experimental results show that the target echo and reverberation have stable distribution characteristics in the characteristic space of the signal. Secondly, in order to solve the problem of mixing geometric acoustic scattering and elastic acoustic scattering in target echo, a new method for signal separation of target acoustic scattering components is proposed. Under the condition that the sonar emission signal is a linear FM pulse, the target acoustic scattering component is mapped to a single frequency signal component, and the linear correspondence between the target acoustic scattering sequence structure and the mapping result is derived. Thus, specific single-frequency signal components can be separated by narrow-band filtering. The simulation and experimental data processing results show that the proposed method is effective for extracting the elastic acoustic scattering characteristics of independent targets. In addition, a processing flow for time delay estimation of target acoustic scattering components is proposed. The strong acoustic scattering components are suppressed by band-stop filtering, and the weak energy acoustic scattering components in the original target echo are highlighted. Then the frequency of the target is obtained by spectral estimation. The experimental data processing results show that the proposed method can effectively extract the time delay information of the weak angular scattering components in the target echo. Finally, the suppression of reverberation is studied from two aspects. Firstly, aiming at the aliasing problem of target echo and reverberation in time-frequency distribution plane, the reverberation suppression method using morphological filtering method to process the time-frequency distribution image of target echo is studied. A structural element design method which matches the morphological characteristics of time-frequency distribution of target geometric acoustic scattering is proposed in this paper. Second, in the reverberation suppression based on blind separation, the instantaneous frequency variance and instantaneous frequency entropy are used as indexes to judge the order of target echo in the separation result, aiming at the lack of target echo and reverberation separation performance evaluation index. The degree of separation of target echo and reverberation by different blind separation algorithms is also measured. The experimental data of underwater target detection and buried target detection on the lake verify the effectiveness of these two research contents.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TB56

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本文編號(hào)：2434578