混響干擾中的信號檢測技術(shù)研究.pdf

1、主動聲納在探測沉底或掩埋目標時海底混響是主要干擾。本文圍繞著混響背景中信號檢測的主題，結(jié)合高階統(tǒng)計分析、支持向量機和時頻濾波的理論及技術(shù)，研究了非高斯混響干擾中的信號檢測技術(shù)和基于時頻濾波的寬帶信號檢測技術(shù)。
　　 在混響統(tǒng)計模型的基礎(chǔ)上，研究了混響干擾的統(tǒng)計特性，推導(dǎo)了受非高斯分布混響干擾時目標回波信號的概率密度。通過分析混響和目標回波的高階統(tǒng)計特性，研究了基于高階統(tǒng)計分析的特征檢測方法(HOSA-SVM)。該檢測方法在高信混

2、比下檢測性能較好，然而，由于只是提取3、4高階統(tǒng)計特性，并且信混比對特性差異的影響比較嚴重，在低信混比下HOSA-SVM檢測性能不太理想。
　　 針對HOSA-SVM檢測方法的不足，提出了具有樣本選擇的支持向量機(DE-SVM)檢測方法。該方法直接利用原始數(shù)據(jù)構(gòu)造檢測器，采用單類支持向量機進行樣本選擇，在不降低檢測性能的前提下，有效的減少了訓練時間，解決了訓練樣本數(shù)量與檢測性能之間的矛盾。分析了該檢測器的性能，在非高斯混響中DE

3、-SVM檢測算法的檢測性能優(yōu)于匹配濾波檢測器。然而DE-SVM中的核函數(shù)及其參數(shù)的選擇對檢測性能的影響較大。針對該問題，首先理論分析了核函數(shù)在特征空間中的作用及對檢測性能的影響，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)核函數(shù)的設(shè)計原則。利用混響和目標回波的高階統(tǒng)計特性上的差別，設(shè)計了基于數(shù)據(jù)高階統(tǒng)計量的自適應(yīng)特征核函數(shù)。數(shù)學證明了該核函數(shù)在滿足Mercer定理的前提下，能有效擴大兩類樣本在特征空間中的歐氏距離。然后將自適應(yīng)特征核支持向量機(AFK-S

4、VM)應(yīng)用于混響背景中的信號檢測，結(jié)合實際應(yīng)用給出了訓練和檢測算法，并進行了湖上實驗研究。最后分析了其檢測性能，當混響背景為非高斯分布時，其檢測性能優(yōu)于基于傳統(tǒng)核函數(shù)的支持向量機以及匹配濾波檢測器。
　　 為了提高LFM信號的Wigner-VilleHough變換(WHT)檢測方法在低信噪比下的檢測性能，研究了兩種時頻濾波方法。第一種方法首先分析了時頻域上噪聲和混響干擾的統(tǒng)計特性，然后采用基于統(tǒng)計特性的二維均值濾波和Wiener

5、濾波方法抑制干擾。當信噪（混）比較高時，對噪聲和混響有一定的抑制作用；然而，在較低的信混比下，二維均值濾波和Wiener濾波效果均不理想。第二種方法根據(jù)LFM信號與噪聲和混響干擾在時頻域上能量聚集性的不同，提出了自適應(yīng)軸向均值脊波變換(XWVD-M-FRIT)的時頻濾波方法。該方法首先采用互Wigner-Ville變換(XWVD)代替Wigner-Ville變換(WVD)，在時頻域上提高了信噪比，且避免了信號為多分量時各分量間的交叉項干