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[發明專利]一種強噪聲背景下參數未知的多線譜Duffing振子檢測及頻率識別方法有效

專利信息
申請號: 201810114894.5 申請日: 2018-02-06
公開(公告)號: CN108398183B 公開(公告)日: 2020-05-08
發明(設計)人: 李楠;董爽;趙妍;張愛輝;孟聯;劉宇群 申請(專利權)人: 東北電力大學
主分類號: G01H17/00 分類號: G01H17/00
代理公司: 吉林市達利專利事務所 22102 代理人: 陳傳林
地址: 132012 吉*** 國省代碼: 吉林;22
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 噪聲 背景 參數 未知 線譜 duffing 檢測 頻率 識別 方法
【說明書】:

發明是一種強噪聲背景下參數未知的多線譜Duffing振子檢測及頻率識別方法,其特點是,包括基于Poincare映射特征函數的Duffing振子相態的定量判別、基于頻率切片小波變換的檢測系統性能提升和對多線譜成分的變參數Duffing振子檢測等內容,能夠滿足實際工程中快速性及實時性的要求,同時可降低漏報及誤判的概率,實現低信噪比背景下參數未知的多線譜檢測與頻率估計。具有方法科學合理,適用性強,效果佳等優點。

技術領域

本發明屬于水聲弱信號檢測技術領域,涉及一種強噪聲背景下參數未知的多線譜Duffing振子檢測及頻率識別方法。

背景技術

在利用被動聲吶探測艦船目標時,艦船的輻射噪聲通常是探測設備的主要信號來源。由于艦船輻射噪聲源的復雜多變,其產生的艦船噪聲成分及信號類型也是多樣化的。在一般情況下,艦船輻射噪聲的主要成分為機械噪聲及螺旋槳噪聲,噪聲譜是由寬帶連續譜及離散頻率上的線譜組成。其中,線譜的成分比較穩定,并且物理含義明確,可作為艦船目標識別的重要特征量。而且,不同艦船輻射噪聲的線譜特征量是不同的,因此可利用線譜特征量進行艦船目標的檢測和識別。由于水聲傳輸信道復雜多變,多徑效應、系統自噪聲及海洋環境噪聲等因素的影響,特別是由于隱身技術的發展,艦船輻射噪聲信號已成為淹沒在強背景噪聲下的非高斯、非平穩及非線性的微弱信號。常規的線譜檢測方法,諸如譜估計、高階統計量、自相關等方法,由于背景噪聲的非高斯性及非平穩性,檢測效果并不理想。在信噪比較低情況下,能夠改善非平穩性對目標識別精度影響的小波變換、經驗模態分解等時頻分析方法對線譜檢測的效果也不十分理想。

Duffing振子是一種典型的非線性動力系統,具有對線譜高敏感及對噪聲免疫的特性。現有理論分析及仿真實驗中,利用Duffing振子能夠實現信噪比低達-111dB的線譜檢測。常規Duffing振子檢測系統實現線譜檢測時,需要系統內置策動力的頻率與線譜的頻率相匹配,因此只能檢測頻率已知的弱線譜成分。但是,采用被動聲納對未知的艦船目標進行探測時,通常其輻射噪聲的線譜特征參數是無法確知的,如線譜的數目、頻率以及這些參數在不同工況下的變化情況,利用常規Duffing振子檢測系統無法實現參數未知線譜的檢測。目前,對常規Duffing振子檢測系統進行改進,用于檢測參數未知線譜的方法主要有兩類:一是將多個內置策動力頻率不同的Duffing振子組成陣列構成檢測系統。將被測信號送入該檢測系統中,若某一個Duffing振子發生共振,其相態發生躍變,則說明被測信號中包含與該振子內置周期策動力頻率相同的線譜成分。該方法存在的問題是:當線譜的頻率覆蓋區域較大時,構成陣列的振子數量增多,系統結構復雜,從而檢測成本也較高。二是利用Duffing振子的間歇混沌現象實現線譜檢測的方法。該方法存在的問題是:對Duffing振子間歇混沌態的判別是通過對系統輸出時域波形的定性判別,具有較強的主觀性,檢測精度和檢測效率均較低。當識別多線譜成分時,該算法的計算復雜度較大。

發明內容

本發明的目的是,針對實際艦船目標檢測時,無法獲知艦船輻射噪聲的線譜特征信息問題,提供了一種強噪聲背景下參數未知的多線譜Duffing振子檢測及頻率識別方法,使用該方法檢測時,構造一個變參數Duffing振子檢測模型,通過自動地改變Duffing振子的內置周期策動力頻率,實現艦船輻射噪聲中多線譜成分的檢測及頻率估計。在采用該法時,利用頻率小波切片變換方法能提升系統抗噪性能,利用Poincare映射函數系統相態定量判別方法,實現了無需人為干預地自主檢測。

本發明的目的是由以下技術方案來實現的:一種強噪聲背景下參數未知的多線譜Duffing振子檢測及頻率識別方法,其特征是,它包括的內容有:

1)基于Poincare映射特征函數的Duffing振子相態的定量判別

為解決采用相圖法判別Duffing振子相態時存在的主觀性強及無法自動識別的問題,引入Poincare映射特征函數參數,根據系統處于混沌態和大尺度周期態Poincare映射特征函數值的差異性,實現Duffing振子系統由混沌態向大尺度周期態的識別;

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