基于高阶统计量的水下目标动态谱特征增强研究

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本文根据水下目标特征提取或增强的研究现状、存在的主要问题以及工程实际应用的基本要求,结合船舶工业国防科技预研项目“水中运动目标动态谱特征增强与表征技术”的研究内容,用高阶统计量方法对水下运动目标动态谱增强的理论、算法与应用进行了深入的研究,主要研究成果和创新点如下: 1 从水下运动目标辐射噪声的非平稳性出发,对水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量表征技术进行了研究。在研究中,定义了相位动态耦合的概念,推导了水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量表征公式。该公式由无相位动态耦合分量,双对相位动态耦合分量和三次相位动态耦合分量三部分构成。 2 对高阶统计量计算的优化进行了研究。首次提出了二三对相位耦合的概念,并研究了五阶累积量的特性。研究表明:复数信号的五阶累积量是提取四次相位耦合分量、二三对相位耦合分量的必要工具。在分析非平稳实随机过程的高阶累积量递推估计与计算量关系的基础上,首次提出并证明了非平稳实随机过程的四阶累积量、五阶累积量计算优化的估计定理。理论分析与仿真表明:按估计定理对高阶统计量的计算进行优化,不仅计算量能大幅度地减小,而且保证了通过估计得到的高阶累积量有抑制高斯噪声的优越性能,这为高阶统计量的工程应用创造了一条捷径。 3 提出了基于四阶累积量不同切片的间接自适应动态线谱增强算法。对该算法的收敛性能进行了严格的证明,推导了该算法输出信噪比的计算公式,证明了该信噪比总是大于基于LMS的自适应线谱增强器的输出信噪比,定义了评价算法性能的若干参数。用鱼雷辐射噪声数据进行了仿真研究,结果表明:该算法的性能优于基于LMS的自适应线谱增强器和基于短时相关的自适应线谱增强器。 4 提出了三种自适应动态谱线增强快速算法 ·利用极性迭代算法可减小计算量的优点,提出了基于四阶累积量对角切片极性迭代的自适应动态谱线增强快速算法。 ·提出了基于加权高阶累积量切片的间接自适应谱线增强快速算法。该算法的特点是:①综合了四阶累积量不同切片抑制高斯噪声的性能;②用符号联合迭代算法更新加权累积量切片,以减小计算量;③通过调整四阶累积量切片的加权系数,以获得抑制高斯色噪声的最佳效果。 ·提出了基于四阶累积量符号相干累积的自适应谱线增强快速算法。该算法充分利用了极性迭代算法与相干累积算法的优点,具有收敛速度快、系统稳定等 西北了业人学博I:学位论义特点。 通过某型鱼雷辐射噪声数据对上述算法进行了仿真,验证了算法的有效性。 上述三种算法都采用了极性迭代算法,与非极性迭代算法相比,计算量再次减少了约50%,便于实际工程应用。 5 提出了基于歪度信噪比的二次相位动态耦合信号的多谱特征提取算法。首次提出了切片信噪比、歪度信噪比等概念,推导了其理论计算公式。理论分析与仿真表明:切片信噪比、歪度信噪比总是大于相关信噪比;用该算法十分有效地实现了二次相位耦合信号与非对称分布色噪声的分离。 6 提出了基于峰度信噪比的水下H标辐射噪声的多谱特征提取算法。在研究中,定义了峰度信噪比:推导了其计算公式:并用鱼雷辐射噪声数据对算法进行了仿真研究,结果表明:该算法抑制非高斯环境噪声的能力强,信噪比增益高。 上述两种多谱特征提取算法,由于利用高阶谱特征定义了切片信噪比、歪度信噪比和峰度信噪比,从而把高阶谱域变为了高信噪比域。与相关信噪比域相比,高信噪比域有“放大镜”的功能,更有利于信号的检测和参数估计。 7 提出了基于级联自适应滤波的动态谱线增强算法。该算法有二级自适应滤波器串联构成,对水下运动目标辐射噪声的特征分量有二次增强作用,对非高斯域混合)环境噪声有二次抑制效果。用某鱼雷辐射噪声数据对算法的性能,进行了仿真研究。理论分析与仿真表明:该算法对任何分布(或混合)的环境噪声都有很强的抑制能力、对时变信号有良好的跟踪性能,且计算量小。因此该算法具有更强的工程应用前景。
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