基于鱼雷报警声纳的目标识别技术基础研究

论文题目: 基于鱼雷报警声纳的目标识别技术基础研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 信号与信息处理

作者: 杨春

导师: 梁国龙

关键词: 轴频,自适应陷波滤波器,频率估计,频点自跟踪,频率跟踪,遗忘因子

文献来源: 哈尔滨工程大学

发表年度: 2005

论文摘要: 信号处理的本质是寻找信号和干扰的差别。不同的目标信号携带不同的信息,分类识别的关键是通过信号处理寻找目标的不变特征。鱼雷报警声纳的任务是判断目标是非鱼雷。本文在这方面作了一些基础性研究,重点研究鱼雷信号的时、频域特征。论文以线谱为主线,这些线谱包括目标辐射噪声中的反映节奏信息的线谱、鱼雷自导信号中单(多)分量频率时变信号,如线性调频和时频跳变信号等。全文共分三部分:目标辐射噪声DEMON谱获取和净化;平稳信号假设下线谱的高精度频率估计;非平稳信号假设下线谱频率跟踪(瞬时频率估计)。旨在通过以上研究,能够对目标信号中的线谱成分有充分的认识和提取到尽可能多的特征,提高鱼雷识别概率。首先研究了如何获取DEMON谱。螺旋桨的转动对宽带随机噪声存在幅度调制,形成的调幅信号带宽很宽,所以受信道多途影响小。通过包络解调技术可获得轴频等调制信息,这就是常用的DEMON谱分析方法。该方法获取的线谱比直接对信号作功率谱(LOFAR谱)获取的线谱更加丰富和稳定。本文对比研究了几种包络解调方法:绝对值解调、平方解调、Hilbert变换解调和循环平稳信号的谱线生成特性。指出平方解调是工程上实用且有效的解调方法。研究了净化DEMON谱的方法。介绍了两种现有的方法:自适应线谱增强器和利用高阶累积量信息的1 1/2谱法。提出了包络周期图法、利用多途信号方法和利用矢量信号方法。这些方法利用的信息不同、原理不同、效果各有千秋,但均计算简便,适合工程应用。对试验数据的处理结果表明,1 1/2谱法的总体效果好于其他方法。研究了平稳假设下线谱(窄带)信号高精度频率估计技术。重点研究基于二阶自适应陷波滤波器(ANF)的频率估计器。首先分析了ANF的性能,

论文目录:

第1章绪论

1．1 立题意义

1．2 目标识别现状

1．3 识别系统和方法

1．4 平稳信号高分辨谱估计及高精度频率估计

1．5 非平稳信号频率踉踪

1．6 论文研究内容

第2章目标辐射噪声DEMON谱特性分析

2．1 调制谱模型

2．2 经典包络解调方法

2．2．1 Hilbert变换解调

2．2．2 绝对值解调

2．2．3 平方解调

2．2．4 几种解调方法的比较

2．3 循环平稳信号理论

2．3．1 循环自相关函数

2．3．2 循环功率谱

2．3．3 仿真结果

2．4 DEMON谱净化方法

2．4．1 自适应线谱增强

2．4．2 包络周期图法

2．4．3 利用多途信号

2．4．4 利用矢量信号

2．4．5 1(1/2)谱法

2．5 试验数据处理

2．5．1 DEMON谱的提取

2．5．2 DEMON谱与低频线谱的对比

2．5．3 DEMON谱的净化

2．6 本章小结

第3章高精度频率估计

3．1 复协方差方法

3．2 线性预测频率估计器

3．3 自适应频率估计器

3．3．1 自适应陷波滤波器原理

3．3．2 信号输出和残差输出

3．3．3 系统带宽

3．3．4 系统收敛时间

3．3．5 系统处理增益

3．3．6 滤波器的权输出

3．3．7 构造伪正交信号输出

3．3．8 自适应频率估计方法

3．3．9 自适应频率估计方差下限

3．4 频点自跟踪自适应频率估计器

3．4．1 算法原理

3．4．2 仿真结果

3．4．3 试验结果

3．5 本章小结

第4章非平稳信号谱分析和频率跟踪

4．1 非平稳信号处理方法概述

4．2 短时 Fourier变换(STFT)

4．3 Cohen类时频分布

4．4 自适应频率测量(AMF)

4．5 有约束自适应陷波滤波器(CANF)

4．6 有约束自适应陷波滤波器的遗忘因子自调节法(CANF-FFSA)

4．7 本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

发布时间: 2005-10-21

参考文献

[1].超声波送料机理与关键技术研究[D]. 姜斌.吉林大学2009

基于鱼雷报警声纳的目标识别技术基础研究

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