海洋混響背景下,主動(dòng)聲吶探測識別水下目標(biāo)時(shí),混響的干擾增加了從目標(biāo)回波中提取亮點(diǎn)特征的難度。研究表明,對于靜止目標(biāo)采用寬帶信號尤其是線性調(diào)頻信號其抗混響效果最佳。然而當(dāng)信混比較低時(shí),單從時(shí)域或者頻域上分析不能很好地獲取目標(biāo)回波特征。為了在混響背景下提取目標(biāo)亮點(diǎn)特征,本文在時(shí)頻聯(lián)合域上對目標(biāo)回波采用時(shí)頻濾波的方法抑制混響干擾進(jìn)而提取目標(biāo)亮點(diǎn)特征。本文研究的時(shí)頻濾波方法主要是低秩矩陣恢復(fù)方法,首先采用自適應(yīng)核時(shí)頻分布將目標(biāo)回波信號變換到時(shí)頻域上,然后依據(jù)目標(biāo)回波與混響在時(shí)頻域上能量分布的相關(guān)性不同,通過低秩矩陣恢復(fù)方法將目標(biāo)回波與混響分到稀疏矩陣和低秩矩陣中,從而分離目標(biāo)回波與混響,降低混響對回波信號的干擾。此外,還研究了時(shí)頻域上的投影濾波,根據(jù)發(fā)射的線性調(diào)頻信號在時(shí)頻域上是一條能量集中的直線,而混響和噪聲在時(shí)頻域上能量分布是雜亂無章的,由于已知發(fā)射信號調(diào)頻斜率,按照這一斜率將時(shí)頻域信號向頻率軸投影,并在投影域上設(shè)置門限進(jìn)行濾波。最后對濾波后的時(shí)頻域信號采用Hough變換提取回波信號中的亮點(diǎn)特征。通過仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明低秩矩陣恢復(fù)方法和投影濾波方法能夠在時(shí)頻域上有效抑制混響干擾,得到更有利... 

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 時(shí)頻域混響抑制方法
        1.2.2 目標(biāo)回波特征
        1.2.3 支持向量機(jī)
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容
第2章 混響及目標(biāo)回波理論研究
    2.1 混響的基本理論
    2.2 目標(biāo)回波的亮點(diǎn)模型
    2.3 混響背景下目標(biāo)回波仿真
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于時(shí)頻濾波的目標(biāo)特征提取
    3.1 時(shí)頻域?yàn)V波及特征提取思路
    3.2 時(shí)頻分析方法
        3.2.1 短時(shí)傅里葉變換與Wigner-Ville分布
        3.2.2 自適應(yīng)核時(shí)頻分布
        3.2.3 時(shí)頻分析方法對比
    3.3 時(shí)頻域低秩矩陣恢復(fù)濾波
        3.3.1 濾波思路
        3.3.2 求解算法
        3.3.3 算法性能分析
    3.4 投影濾波
    3.5 Hough變換提取特征
    3.6 基于時(shí)頻濾波的目標(biāo)特征提取仿真分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)
    4.1 支持向量機(jī)
    4.2 粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)建模
    4.3 基于粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)仿真分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 特征提取及識別的實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 實(shí)驗(yàn)概況
    5.2 基于時(shí)頻濾波的目標(biāo)特征提取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理
    5.3 粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)識別結(jié)果對比
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]分?jǐn)?shù)階Fourier變換在水雷目標(biāo)特征提取中的應(yīng)用[D]. 陳萍.哈爾濱工程大學(xué) 2007
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本文編號：3721687