海上目標被動識別是聲納信號處理的重要研究方向。被動聲納探測海上目標的問題十分復(fù)雜,艦船輻射噪聲級逐年降低和樣本獲取困難等因素制約了被動聲納目標識別的發(fā)展。如何在低信噪比、小樣本情況下提取海上目標信號的有效特征參數(shù),快速、準確、穩(wěn)健地實現(xiàn)目標類型判決,是新技術(shù)背景下被動聲納目標識別的新需求。論文針對被動聲納目標識別的需求,研究了低信噪比條件下、從海洋環(huán)境噪聲背景中提取艦船輻射噪聲時域波形的有效方法,探討了提取海上目標輻射噪聲信號有效特征的方法,設(shè)計了小樣本目標分類器,建立了海上目標多類特征的決策級融合算法,實現(xiàn)了在低信噪比、小樣本條件下對兩類典型海上目標輻射噪聲信號的有效辨識。文章內(nèi)容主要包含以下四部分:（1）基于非線性動力學(xué)模型的微弱信號提取算法。該方法基于相空間重構(gòu)的基本原理,應(yīng)用二階Volterra級數(shù)濾波器方法構(gòu)建了艦船輻射噪聲和海洋環(huán)境噪聲的非線性動力學(xué)模型;針對傳統(tǒng)Volterra濾波器收斂速度慢和參數(shù)不易選擇的問題,采用Kalman濾波器估計了 Volterra級數(shù)核,改進了 Volterra級數(shù)濾波器的非線性逼近能力,提升了非線性動力學(xué)模型的預(yù)測精度和收斂速度。在此基礎(chǔ)上... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：144 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．２水聲被動目標識別的實現(xiàn)原理圖??Ｆｉｇ?１．２?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｐａｓｓｉｖｅ?ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ?ａｃｏｕｓｔｉｃ?ｔａｒｇｅｔ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??

第１章緒論??二十世紀九十年代初，大連測控技術(shù)研究所研制了潛用海上目標識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)??包含了主動聲納目標識別和被動聲納目標識別兩種功能，獲得了行業(yè)內(nèi)的高度評價。中??科院聲學(xué)所李啟虎等人研制了?ＥＸＰＬＯＲＥＯ水下目標識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)提取了水下目標??輻射噪聲信號的線譜數(shù)、相鄰線譜的平均周期、最大的線譜位置、線譜平均值、連續(xù)譜??的最大位置以及最大值開始的斜率６個參數(shù)，采用聚類分析和模糊集對水面艦、潛艇、??炮艦、貨船、漁船和環(huán)境噪聲進行分類，在信噪比高于３ｄＢ的條件下，達到了不低于??７５％的識別率。２００７年，海軍潛艇學(xué)院教授程玉勝帶領(lǐng)課題組完成某型水聲設(shè)備的研制??工作，實現(xiàn)了螺旋槳軸頻自動檢測、頁片數(shù)（動態(tài)）識別、基于模板匹配的包絡(luò)波形特??征精細分析和目標類型識別功能，提高了水聲目標信息的獲取能力和識別率。??隨著艦艇減振降噪技術(shù)的發(fā)展和遠距離攻擊武器的運用，被動聲納探測和識別性能??被提出了更高的要求，因此需要從實現(xiàn)目標識別的各個技術(shù)環(huán)節(jié)著手努力，實現(xiàn)方法如??圖１．３所示。??Ｉ?Ｉ?ｒ?Ｉ?廠?Ｉ?Ｉ?Ｉ??

?＊ＩＤＬ?）的?Ｃ３Ｉ??（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｏｍｍａｎｄ，Ｃｏｎｔｒｏｌ?ａｎｄ?Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ?ｓｙｓｔｅｍｓ）專業(yè)組于?２００４?年提出的分??組通用模型［９５］，信息融合可分為五級，如圖１．４所示。ＪＤＬ模型是融合系統(tǒng)的一般功能??模型，目前國外最新信息融合模型都是在ＪＤＬ五級融合模型基礎(chǔ)上進行的改進。??初級融合是指應(yīng)用多類傳感器的原始測量信號（圖像、時域波形、運動軌跡等）進??行融合，聯(lián)合檢測微弱信號目標。一級融合包括了各傳感器獲取數(shù)據(jù)的配準、運動軌跡??的關(guān)聯(lián)、目標特征提取以及類型標簽的識別。初級融合和一級融合是技術(shù)人員參與最多??的部分。二級融合是對戰(zhàn)場上敵、我、友三方戰(zhàn)斗力分配和比較的綜合評價過程。三級??融合是針對敵方殺傷力及對我方威脅能力的評估過程。四級融合是評估信息融合系統(tǒng)的??多級處理過程，通過自適應(yīng)反饋提高系統(tǒng)融合效果，直至達到作戰(zhàn)需求。??＾國家的ｊ??????

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]水下目標輻射噪聲生理感知特征的提取方法研究[D]. 吳姚振.西北工業(yè)大學(xué) 2015
[2]基于反向散射強度的海底參數(shù)反演方法研究[D]. 于盛齊.哈爾濱工程大學(xué) 2014
[3]船舶及鯨類聲信號特征提取和分類識別研究[D]. 李新欣.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[4]基于混沌理論的非線性聲學(xué)特性研究[D]. 董雷.哈爾濱工程大學(xué) 2011
[5]單通道盲源分離及其在水聲信號處理中的應(yīng)用研究[D]. 劉佳.哈爾濱工程大學(xué) 2011
[6]船舶螺旋槳鳴音時間序列混沌動力特性研究[D]. 于大鵬.大連理工大學(xué) 2009
[7]基于混沌理論的水中混響建模及其應(yīng)用研究[D]. 宋春云.哈爾濱工程大學(xué) 2007
[8]混沌理論及基于特定混沌系統(tǒng)的微弱信號檢測方法研究[D]. 聶春燕.吉林大學(xué) 2006
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碩士論文
[1]希爾伯特黃變換在強干擾分離中的應(yīng)用研究[D]. 馬濤.哈爾濱工程大學(xué) 2009
[2]沖突證據(jù)合成規(guī)則的研究[D]. 王肖霞.中北大學(xué) 2007
[3]水下目標被動識別技術(shù)方法研究[D]. 王志偉.哈爾濱工程大學(xué) 2002



本文編號：3488897