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基于线性阵列的多目标特征提取

朱传奇  
【摘要】:被动水声信号处理的三大任务是目标检测、定位和识别。水声目标识别的关键是特征提取,而目标的谱分析是最常用的特征提取方式。然而,由于传感器阵列的指向性不足,导致提取的待识别目标谱特征中含有其它干扰目标的成分,这必将影响目标识别结果的可靠性。本文的主要工作是基于线列阵,提出一种基于迭代干扰信号重构的多目标干扰抑制算法,即被动声呐接收信号,进行带通滤波等预处理,然后对预处理后的干扰信号进行纯化获得高信噪比的干扰信号,根据阵型结构及干扰信号方位推算各阵元接收信号中的干扰成分,最后从时域剔除各阵元信号中的干扰成分,再次进行纯化,获得较为纯净的期望信号,利用LOFAR谱和DEMON谱特征提取方法,正确提取期望信号的线谱特征。论文的主要研究工作如下:1、结合线列阵的阵指向性函数,讨论不同情况下多目标干扰对波束形成输出信号及随后的特征提取的影响,并对多目标干扰下特征提取的优化改善方向进行分析。2、结合实际工程情况,通过模拟统计特征来仿真舰船辐射噪声和阵元信号,并对波束形成后的信号进行DEMON谱及LOFAR谱分析,提取机械噪声线谱、螺旋桨轴叶频;对比单信号及存在多目标干扰时采取上述方法进行目标特征提取的性能差异。3、讨论零导向波束形成及MVDR波束形成的抗多目标干扰性能。提出基于迭代干扰信号重构的多目标干扰抑制算法,仿真分析不同情况下基于该方法进行多目标干扰抑制后,目标特征提取的性能。


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