基于漁探儀的目標雙譜特征提取

作者：時(shí)間：2013-05-18 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )

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引言

在水聲信號分析與處理領(lǐng)域中相關(guān)函數及相應的功率譜得到了廣泛的應用，對于高斯隨機過(guò)程來(lái)說(shuō)，掌握了其均值與自相關(guān)函數就等于掌握了由高斯過(guò)程所確定的任意維高斯隨機變量的概率密度函數，通過(guò)高斯過(guò)程的均值與自相關(guān)函數就有可能充分利用過(guò)程所包含的全部統計特性。然而對于非高斯隨機過(guò)程來(lái)說(shuō)，并不具有這樣的特點(diǎn)。研究高于二階的高階矩，目的是為了有可能在更充分的意義上分析并利用非高斯隨機過(guò)程。由高階矩分析引出了與它直接相聯(lián)系的高階累積量與高階累積量譜(高階譜)的概念［1］。雙譜是高階譜中階數為三的一種情況，其應用也最廣泛。本文基于水下目標輻射噪聲信號的非高斯特性，提取了漁探儀采集到的5類(lèi)水下目標信號的雙譜特征，取得了令人滿(mǎn)意的效果。

1目標信號的雙譜特征提取方法［2］

在實(shí)際的隨機信號分析與處理中，不論是決定隨機變量或隨機過(guò)程統計特性的概率密度函數，也不論是各類(lèi)統計特性，比如：自相關(guān)函數、均方差、均值、高階譜往往不能得到嚴格意義上的真值，而不得不代之以實(shí)際“真實(shí)值”存在差異的所謂“估計值”。如同譜估計被分為非參數和參數化兩大類(lèi)方法一樣，雙譜估計也分為非參數化和參數化兩種［3］。下面給出非參數化雙譜估計的一種直接算法。

步驟 1 將數據{X1，…，XN，}分成K段，每段M個(gè)樣本，即N=KM，并減去每段的樣本均值。

步驟 2 計算每段的DFT系數

佳工機電網(wǎng)

上式中：x(i)(t)(t=0，1，…，M-1)為第i段的數據：

步驟3計算

(i=1，2，…，K)式中：0≤λ2≤λ1，λ1+λ2≤fs／2且fs為采樣頻率：Δ0=fs／N0是頻率

樣本間所要求的空間：N0和L1滿(mǎn)足M=(2L1+1)N0；

步驟4所給數據的雙譜估計值由K段的平均結果給出［4］，即

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2 漁探儀目標信號的雙譜特征提取

本文在湖上實(shí)驗時(shí)采用發(fā)射換能器發(fā)射的不同頻率信號代替魚(yú)群信號。在實(shí)驗數據當中取五類(lèi)發(fā)射頻率不同的信號代表五類(lèi)目標，分別為A類(lèi)、B類(lèi)、C類(lèi)、D類(lèi)、E類(lèi)。所用數據的采樣頻率為50kHz，信噪比不小于6dB，分析信號的樣本長(cháng)度為102400點(diǎn)。計算雙譜時(shí)，將每個(gè)樣本劃分為100段，每段長(cháng)為1024點(diǎn)，最后得到512×512點(diǎn)的雙譜幅度譜?？紤]到漁探儀的硬件濾波帶寬，在特征提取時(shí)只采用信號低頻段(0 佳工機電網(wǎng)

圖１五類(lèi)漁探儀目標信號的雙譜三維特征圖

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