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《哈尔滨工程大学》 2009年
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混响干扰中的信号检测技术研究

朱广平  
【摘要】:主动声纳在探测沉底或掩埋目标时海底混响是主要干扰。本文围绕着混响背景中信号检测的主题,结合高阶统计分析、支持向量机和时频滤波的理论及技术,研究了非高斯混响干扰中的信号检测技术和基于时频滤波的宽带信号检测技术。 在混响统计模型的基础上,研究了混响干扰的统计特性,推导了受非高斯分布混响干扰时目标回波信号的概率密度。通过分析混响和目标回波的高阶统计特性,研究了基于高阶统计分析的特征检测方法(HOSA-SVM)。该检测方法在高信混比下检测性能较好,然而,由于只是提取3、4高阶统计特性,并且信混比对特性差异的影响比较严重,在低信混比下HOSA-SVM检测性能不太理想。 针对HOSA-SVM检测方法的不足,提出了具有样本选择的支持向量机(DE-SVM)检测方法。该方法直接利用原始数据构造检测器,采用单类支持向量机进行样本选择,在不降低检测性能的前提下,有效的减少了训练时间,解决了训练样本数量与检测性能之间的矛盾。分析了该检测器的性能,在非高斯混响中DE-SVM检测算法的检测性能优于匹配滤波检测器。然而DE-SVM中的核函数及其参数的选择对检测性能的影响较大。针对该问题,首先理论分析了核函数在特征空间中的作用及对检测性能的影响,提出了基于数据驱动的自适应核函数的设计原则。利用混响和目标回波的高阶统计特性上的差别,设计了基于数据高阶统计量的自适应特征核函数。数学证明了该核函数在满足Mercer定理的前提下,能有效扩大两类样本在特征空间中的欧氏距离。然后将自适应特征核支持向量机(AFK-SVM)应用于混响背景中的信号检测,结合实际应用给出了训练和检测算法,并进行了湖上实验研究。最后分析了其检测性能,当混响背景为非高斯分布时,其检测性能优于基于传统核函数的支持向量机以及匹配滤波检测器。 为了提高LFM信号的Wigner-Ville Hough变换(WHT)检测方法在低信噪比下的检测性能,研究了两种时频滤波方法。第一种方法首先分析了时频域上噪声和混响干扰的统计特性,然后采用基于统计特性的二维均值滤波和Wiener滤波方法抑制干扰。当信噪(混)比较高时,对噪声和混响有一定的抑制作用;然而,在较低的信混比下,二维均值滤波和Wiener滤波效果均不理想。第二种方法根据LFM信号与噪声和混响干扰在时频域上能量聚集性的不同,提出了自适应轴向均值脊波变换(XWVD-M-FRIT)的时频滤波方法。该方法首先采用互Wigner-Ville变换(XWVD)代替Wigner-Ville变换(WVD),在时频域上提高了信噪比,且避免了信号为多分量时各分量间的交叉项干扰。由于信号和噪声的统计特性不同,考虑到滑动窗长对均值滤波的影响,设计了自适应轴向均值滤波器用于滤除噪声和混响。然后采用脊波变换滤波进一步滤除噪声。最后采用Hough变换检测信号。对该滤波及检测方法进行了实验室及海上实验研究。分析了该时频滤波方法的统计性能,在低信噪(混)比下,XWVD-M-FRIT滤波后能有效的抑制噪声或混响干扰,使得该方法与WHT检测方法相比能够更有效的检测到目标回波信号。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TN911.23

【引证文献】
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1 王飞;沉底目标的特征提取及识别研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
【参考文献】
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2 李钢虎;李亚安;王军;崔海英;;Wigner-Hough变换在水下目标信号检测中的应用[J];兵工学报;2006年01期
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6 刘建成;王雪松;刘忠;肖顺平;王国玉;;基于Wigner-Hough变换的LFM信号检测性能分析[J];电子学报;2007年06期
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10 孙大军;田坦;张殿伦;;跳频脉冲信号在水下沉底小目标探测中的应用[J];哈尔滨工程大学学报;2007年09期
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1 江毅;水声目标检测中随机共振方法的应用[D];东南大学;2006年
2 王美娜;关于混响信号建模及其时空统计规律的研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
【共引文献】
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1 李晶;谷彩连;;小电流接地系统单相接地故障选线的算法研究[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2008年01期
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9 黄远顺;;矫直机的自动故障预报技术[J];安徽冶金;2012年01期
10 段文亮 ,刘涤尘;发电厂暂态电磁环境的小波分析法[J];安全与电磁兼容;2005年04期
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1 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 章大勇;吴文启;吴美平;;低成本MEMS-IMU/GPS组合导航的自适应滤波器设计[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 朱寅;吴敏;曹卫华;何勇;;基于小波分解与图像增强的高炉红外图像处理方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 李迎春;刘培培;侯燕;明艳杰;;管道盗警信号能量分布特征的小波包分析[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 吴静珠;刘翠玲;孙晓容;;支持向量机在近红外光谱检测技术中的应用研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
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1 范迪;沉渣厚度超声检测信号处理技术研究及应用[D];山东科技大学;2010年
2 殷复莲;同步CDMA系统NBI识别及抑制技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 蔡智富;脉压雷达信号的识别与参数估计算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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8 邓志鑫;基于因子图消息传递算法的伪码快速捕获方法[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 刘友永;水声差分跳频通信关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 李锦;基于声波的运动车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
4 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
5 张亮;基于小波变换与希尔伯特黄变换的心音信号分析[D];山东科技大学;2010年
6 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
7 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
8 张庆伟;基于小波变换的阈值图像去噪方法[D];山东科技大学;2010年
9 田键;磁粉检测系统中图像增强的方法研究[D];长春理工大学;2010年
10 陈磊;激光测风雷达回波信号处理技术的研究[D];长春理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 邓兵,陶然,齐林,刘锋;基于分数阶傅里叶变换的混响抑制方法研究[J];兵工学报;2005年06期
2 郭丽华;刘超华;丁士圻;;水下目标特征提取方法比较研究[J];吉林大学学报(信息科学版);2008年04期
3 陈鹏;侯朝焕;马晓川;梁亦慧;;基于匹配滤波和离散分数阶傅里叶变换的水下动目标LFM回波联合检测[J];电子与信息学报;2007年10期
4 李秀坤,杨士莪;水下目标特征提取方法研究[J];哈尔滨工程大学学报;2001年01期
5 朱广平;孙辉;陈文剑;张明辉;;混响背景中信号检测的特征核支持向量机[J];哈尔滨工程大学学报;2009年01期
6 李秀坤;张晓云;马涛;;混响和水下目标回波的相位耦合性[J];哈尔滨工程大学学报;2009年07期
7 朱广平;孙辉;朱凤芹;;时频域自适应均值脊波变换滤波及检测方法[J];哈尔滨工程大学学报;2010年09期
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9 杨宏晖;孙进才;;基于支持向量机集成的水下目标自动识别系统[J];测控技术;2006年12期
10 张磊,林福宗,张钹;基于支持向量机的相关反馈图像检索算法[J];清华大学学报(自然科学版);2002年01期
【二级引证文献】
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1 崔治;崔宪普;肖卫初;;γ-TiAl合金超声检测中基于多分辨率分析的小波选取[J];铸造技术;2013年03期
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1 夏平;转辙机动作杆缺陷超声检测信号特征提取与检测系统开发[D];兰州理工大学;2013年
【二级参考文献】
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2 邓兵,陶然,齐林,刘锋;基于分数阶傅里叶变换的混响抑制方法研究[J];兵工学报;2005年06期
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7 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
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5 刘修善 刘爱顺;电磁随钻测量技术谱新篇[N];中国石化报;2007年
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10 四川 曾学权;用高斯贝尔接收机试收中星9号卫星[N];电子报;2008年
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1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
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7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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