基于小波变换的畸变信道检测和目标特征提取研究

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未来海战对鱼雷在探测目标、识别目标和反对抗能力方面提出了更高的要求,而宽频带回波信号具有携带目标信息量大,混响背景相关性弱,利于检测、识别目标等优点,因此自导系统发展的方向是宽频带自导。小波变换具有在时频平面内自适应调整单元分辨率、与宽带相关处理结构相似等优点,使得它在非平稳和宽频带信号处理中起着非常重要的作用。本论文以小波变换为数学工具,力图从理论和实验两方面系统地研究在宽频带自导中遇到的两个问题:畸变信道的信号检测和水下目标的特征提取与识别。 首先详细介绍了宽带信号处理和小波变换理论。详细阐述了宽带信号及系统的三个条件、宽带系统的回波模型和宽带模糊度函数的概念,指出了连续小波变换(CWT)与宽带模糊度函数的惊人相似之处。并依据连续小波变换的性质给出了计算宽带模糊度函数时,宽带副本产生的三种方法:多采样率方法、交互小波变换方法和基于采样定理的方法,通过分析可知,前两种方法由于其庞大的计算量使得其在实际应用中受阻,第三种方法则因为其快速算法而有望在实际中得到应用。 其次从理论和实验两方面系统地研究了两个常见畸变信道的信号检测。从频率扩展信道(Fast Fading Distortion,FFD)和时间扩展信道(Time Spreading Distortion,TSD)的形成机理出发建立了目标回波的数学模型,指出FFD和TSD的最佳检测器分别为分段副本相关器(SRC)和副本相关积分器(RCI)。同时又依据连续小波变换的性质推导出FFD和TSD信道小波变换域的最佳检测器:小波域的分段副本相关器(WDSRC)和小波域的副本相关积分器(WDRCI),并从理论和仿真证明了它们与相应的时域检测器性能的一致性,优于小波域的副本相关器(WDRC)。另一方面,为了减小RCI检测器与TSD信道之间的严重失配问题,在RCI基础上提出了多重假设的RCI检测器,该方法可有效估计TSD信道的扩展时间。接着进行水池实验验证了FFD和TSD信道的最佳似然比检测器分别为SRC和RCI,并针对实验环境对多重假设的RCI算法作了改进,估计了TSD信道的扩展时间。 最后全面、系统、深入地讨论研究了宽带目标回波的特征提取和识别问题。从数学的角度描述了目标识别过程,依据CWT和多分辨分析表示信号的特点,提出了以信号尺度—小波能量谱、时间—小波能量谱、多分辨分解系数和各子带能量强度为特征的方法。为了从正交小波包分析中提取一组频带互不重叠的基函数,研究了信号的最优基(BB)和局域判别基(LDB)的度量及其搜索方法,在最佳基的基础上以各子空间的分解系数、各子带代价函数和 万p7丑人一博士学位论文 基于小波变换的呜变信道检测与目标特征提取一各子带能量强度为特征的方法。同时全面总结了特征选择时特征分辨能力的度量,用这些特征提取和压缩方法对莱蒙湖底不同沉积物的反射回波进行了分类识别,在该过程中,用一种简单的准则解决了确定多分辨分析和小波包分析的分解层数问题,通过实验得出:()数据较长时,以信号时间一小波能量谱、多分辨分解系数和小波包分析系数为特征向量,特征维数较高;0)基于小波包分析的特征提取方法中,以各于带能量强度为特征的识别效果优于以各于带代价函数为特征的识别效果;()局域判别基的识别效果略优于最忧基的识别结果。
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