本文關鍵詞：水面目標信號預測與識別方法

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【摘要】：針對水聲信道隨機、時變、空變的特性,在強干擾背景下難以提取目標信號的問題,建立了基于改進Volterra濾波器的水面信號預測模型。應用Volterra級數(shù)濾波器,建立了目標信號的非線性動力學模型,通過對目標信號的短期預測,實現(xiàn)了對背景干擾的抑制;結合Kalman濾波器的實時遞推性質和二階Volterra級數(shù)濾波器的非線性擬合特性,對常規(guī)Volterra模型進行了改進;對預測時間序列提取了非線性特征量最大Lyapunov指數(shù)和關聯(lián)維數(shù),驗證了兩類水面目標信號具有混沌特性。結果表明,Kalman濾波器估計Volterra核的自適應預測方法預報誤差較常規(guī)方法有顯著降低,收斂性提高,魯棒性增強。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學水聲技術重點實驗室;哈爾濱工程大學水聲工程學院;海軍91868部隊;
【關鍵詞】： Volterra濾波器 Kalman濾波器 相空間重構 預測 目標識別
【基金】：國家自然科學基金重點資助項目(11234002)
【分類號】：TN911.23
【正文快照】： 近年來,基于混沌理論的識別和預測方法在水聲信號處理領域得到深入而廣泛的應用[1-3]。混沌預測方法適用于處理看似隨機,實則準確定性的信號。在混沌時間序列的非線性自適應預測方法中,Volterra濾波器的輸出是線性函數(shù),易于通過現(xiàn)有工具來分析其性能,且物理意義明確,可以用來

【相似文獻】

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本文編號：978914