船舶辐射噪声状态特征增强与提取方法研究

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船舶辐射噪声是水声信号中最为丰富的信息之一。经过长距离的水声信道传输,它不可避免地会受到海洋背景噪声和瞬态信号干扰。如何从微弱的水声信号中提取船舶辐射噪声与其内在的信号特征是水声信号处理研究方向的技术难点和热点之一。船舶辐射噪声状态特征增强和提取方法研究对水下声呐识别系统的性能提升具有重要作用。本论文将从船舶辐射噪声状态特征增强与提取技术的深入研究来进一步改善船舶辐射噪声识别的效果。本论文以船舶辐射噪声为研究对象,着眼于低信噪比情况下的状态特征增强与提取方法在船舶辐射噪声识别中的应用研究。随着船舶减振降噪、消声设备和隐身技术的飞速发展,造成了船舶辐射噪声声级逐年降低,甚至在近距离处就完全淹没在海洋背景噪声中,使得传统的水声信号状态特征增强与提取方法的性能大幅度下降。因此,本文对共振稀疏分解(Resonance-based Sparsity Signal Decomposition,RSSD)算法、流形学习(Manifold Learning,ML)理论和 Gabor图像特征提取方法展开了深入的研究,并将结合上述理论提出的新方法应用于船舶辐射噪声识别问题。论文的主要研究工作概括如下:(1)提出了一种结合RSSD算法和希尔伯特边际谱(Hilbert marginal spectrum,HMS)方法的状态特征增强和特征提取方法,该方法适用于低信噪比情况下对船舶辐射噪声进行状态特征增强和提取。首先,采用RSSD算法将一维的船舶辐射噪声分解为低振荡分量、高振荡分量和残差分量,其中高振荡分量是目标信号中的振动信息,低振荡分量是非振荡的瞬态干扰,残差分量主要包含了噪声。由于船舶辐射噪声具有内在固有的振荡特性,它能很好地保留在高振荡分量中,同时摒弃低振荡分量和残差分量以达到抑制噪声和瞬态干扰的目的。RSSD算法的优点在于它可消除带内的噪声和瞬态干扰。其次,利用HMS算法对高振荡分量提取特征参数。最后,采用支持向量机分类器(Support Vector Machine,SVM)对提取的HMS特征参数进行分类识别。在不同信噪比情况下,分类结果验证了该方法相比HMS方法拥有更好的识别性能,其平均正确识别率至少比对比方法提高了 3.7%。(2)提出了共振时频流形(Resonance-based Time-frequency Manifold,RTFM)算法,该方法适用于更低信噪比情况下微弱船舶辐射噪声的状态特征增强。该算法主要由以下四个步骤组成:首先,利用RSSD算法提取一维原始信号的高振荡分量,它包含了信号的振荡信息;其次,利用相空间重构(Phase Space Reconstruction,PSR)算法将一维的高振荡分量映射到高维相空间,保留了信号的非平稳性和非线性,同时也将噪声映射到了高维相空间;然后,施加时频分布(Time-frequencydistribution,TFD)技术于高维相空间中每一个信号,以获取其时频图;最后,采用ML算法对获取的所有时频图像进行数据降维处理,获取低维流形信息。另外,对获取的第一、二个低维流形进行比例加法处理,从而获取更好的去噪效果。该方法对一维原始信号和高维相空间中的二维时频图都进行了状态特征增强,同时综合考虑船舶辐射噪声的振荡性、非平稳性和非线性三种特性。本文针对两种情况进行了实验,一是在同一信噪比情况下对两种不同类型的船舶辐射噪声进行了实验分析,二是在不同信噪比情况下对同一种船舶辐射噪声开展了实验结果讨论。我们可以从实验结果分析得到以下结论:RTFM算法的状态特征增强性能优于时频流形(Time-frequency Manifold,TFM)算法。(3)将一维信号特征提取转化为二维图像特征提取,对二维的RTFM施行Gabor特征提取,以获取有效的图像纹理特征向量。对提取RTFM的纹理特征向量,利用SVM分类器进行分类识别。分类结果验证了基于RTFM算法的状态特征增强和特征提取方法的有效性,并且其最终的正确识别率高于TFM算法。针对上述方法,本论文的创新工作可归纳为以下三个方面:(1)提出了结合RSSD算法和HMS算法的状态特征增强和提取方法,对低信噪比情况下的一维船舶辐射噪声进行处理。(2)提出了 RTFM算法。它综合考虑了船舶辐射噪声的振荡性、非平稳性和非线性,结合一维原始信号和相空间中的时频图进行多维状态特征增强处理。该算法适用于更低信噪比情况下的微弱船舶辐射噪声状态特征增强。(3)利用Gabor滤波器对二维RTFM进行图像纹理特征提取,将一维水声信号特征提取问题转化为二维图像特征提取问题。本论文的研究表明,船舶辐射噪声的状态特征增强和特征提取方法,对船舶辐射噪声的精确感知和识别性能提升具有重要意义。
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