【摘要】：隨著各國新式潛艇的服役,其輻射噪聲越來越低、海洋環(huán)境的噪聲特別復雜,尤其是在淺水海域,同時,聲對抗技術(shù)越來越先進,這個給聲吶目標的檢測和識別帶來很大的困難。由于寬帶聲參量陣技術(shù)可徹底解決淺水環(huán)境中多途干擾的問題,其波束的高指向性、發(fā)射波束高寬帶和窄波束的特性能大幅提升現(xiàn)役主動聲吶目標識別性能。但隨著計算機技術(shù)越來越現(xiàn)代化,聲吶的智能化水平也需要提高,聲吶系統(tǒng)中目標識別能力是聲吶性能的重要指標,目前其仍是現(xiàn)代聲吶技術(shù)中非常令人頭疼的問題。因此,本文的研究目的就是研究出參量陣聲吶的目標自動化識別技術(shù),以提升參量陣聲吶的快速反應能力和目標識別能力。首先,對參量陣聲吶的非線性聲學原理進行闡述,并對兩聲波信號間發(fā)生非線性相互作用的過程進行描述;分別對聲學參量陣的發(fā)射原理及接收原理進行理論推導,發(fā)射陣和接收陣都是利用了非線性相互作用;設(shè)計出了一套基于參量陣的聲吶發(fā)射系統(tǒng)和接收系統(tǒng)。其次,對目標的亮點模型理論進行分析,建立了潛艇目標亮點模型,并得出其總的回波信號模型;每個單獨亮點的回波信號由信號時延、幅值及相位變化三個參數(shù)表征,通過對所有亮點的回波進行線性疊加即得目標總的回波信號,并對其波形進行Matlab仿真;利用頻域離散小波變換(FWDT)對回波信號進行處理,提取目標亮點特征,并對其提取過程進行仿真分析;然后,利用從回波信號提取極點的方法識別目標。選取互相關(guān)處理+矩陣束的算法來進行極點提取,先分析回波信號經(jīng)過互相關(guān)處理后的結(jié)果;采用矩陣束算法從互相關(guān)處理結(jié)果中計算出回波中的極點;采用訓練信號作為輸入信號對該算法進行Matlab仿真驗證,通過結(jié)果值來判斷算法的可靠性。最后,利用回波信號中的共振散射信號進行目標識別。通過分析共振散射理論和回波信號的組成結(jié)構(gòu),明確要提取的共振散射信號位于回波中的散射波里面;設(shè)計一套由時間延遲器+自適應濾波算法為核心的分離方法;對彈性與非彈性目標分別進行實驗,利用該分離算法從目標回波中分離出共振散射信號;對實驗結(jié)果進行處理并對比分析,結(jié)果表明:該方法能實現(xiàn)目標的分類識別。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U666.7

【參考文獻】

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本文編號：2528964