舰船辐射噪声是水雷引信系统探测、识别和解析舰船目标的最重要的物理场之一,水雷能否准确地识别打击目标以及成功对抗反水雷武器已成为评判现代智能水雷的重要技术指标。本文针对水雷引信被动声接收的工作模式,从信号处理的算法角度出发,将常规的点目标识别算法,通过引入和改进新的算法变为尺度目标识别,取得了积极的成果。本文围绕水雷打击舰船目标尺度估计算法进行了以下研究。一、对舰船辐射噪声特性进行了简要的研究分析。舰船三亮点简化模型是尺度估计算法的基础,利用舰船辅机、主机、螺旋桨等主要不同发声部位之间频率、能量的差异将舰船简化为三个亮区或者亮点,为进一步的目标尺度估计提供了一个简化的物理模型;二、将经验模态分解算法应用于舰船辐射噪声。对舰船辐射噪声进行了自适应分解,并以傅里叶变换为核心构造了加细谱算法,为筛选出舰船噪声的有用信息提供了数学支持;三、根据希尔伯特变换及其相应的解析信号、瞬时相位、瞬时幅度的相关算法,推导了基于舰船辐射噪声瞬时幅度和瞬时相位,得到了舰船辐射噪声在时域上的能量重排,进而可解算出舰船目标的尺度信息;四、建立了单亮点不包含目标尺度信息的数学仿真模型,并对仿真结果进行了比对分析,进而验证了所采用的经验模型分解算法的适用性及有效性。通过对比目标舰船的仿真信号、实测数据的尺度估计结果可以看出,本文所采用的尺度估计算法合理可行,既能解析具有较高信噪比舰船实航数据的尺度信息,也可直观地分析出不包含尺度信息的单亮点仿真信号,达到了论文预期的研究目标。基于经验模态分解算法的舰船辐射噪声尺度估计算法简单、运算快速、易于理解,经工程算法改进后,有望应用到后续的工程应用中。