[发明专利]基于功率谱的水声目标特征匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及水声信号处理技术领域中的水声目标分类识别方法，尤其涉及一种基于功率谱的水声目标特征匹配方法。它通过提取水声目标辐射噪声功率谱中的连续谱特征和线谱特征，并将以上两种特征与水声目标功率谱特征库中的样本进行匹配来实现对水声目标的分类识别。

背景技术

对水声目标的分类识别依赖的是目标的特征。水声目标识别也是国内外水声信号处理领域内的难题，目前还没有一种方法被公认为是解决目标识别问题的有效途径。由于舰船的辐射噪声功率谱中包含了丰富的目标信息，因此对水声目标的分类识别一般是将待识别目标的功率谱与目标辐射噪声特征库中的样本进行特征匹配来实现的。

传统的特征匹配方法是将各种目标类型的一些典型样本作为模板，将待识别的目标的功率谱与模板进行比对，将二者之间的欧氏距离作为衡量功率谱相似性的标准，并采用最邻近准则作为对目标类型判别的依据。该方法的主要难点在于水声目标辐射噪声的产生有着非常复杂的物理机理，并且水声目标辐射噪声是连续谱分量与线谱分量的叠加，模板的选择是比较困难的。此外，该方法只能实现对目标类别的判断，无法完成对个体目标的识别。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于功率谱的水声目标特征匹配方法，克服已有方法手段单一、计算复杂，容易造成误匹配以及特征提取不完整、不可靠所造成的匹配精度不高甚至匹配失效，解决航行中的水声目标辐射噪声特征匹配问题。本方法对辐射噪声中的线谱特征和连续谱特征进行提取，分别建立连续谱特征和线谱特征的匹配准则，利用事先建立好的功率谱特征特征库，实现对水声目标的分类识别。

为实现上述目的，本发明采取如下技术方案：

一种基于功率谱的水声目标特征匹配方法，其特征在于：水声目标辐射噪声功率谱是连续谱分量和线谱分量的叠加，通过对连续谱分量和线谱分量进行提取得到功率谱的连续谱特征和线谱特征；分别建立连续谱特征和线谱特征的特征匹配准则，并与事先建立的水声目标辐射噪声功率谱特征库中的样本特征进行匹配，完成水声目标的特征匹配；包括以下步骤：

(1)计算水声目标辐射噪声信号的功率谱，计算方法为周期图方法；

(2)连续谱特征的提取

将水声目标辐射噪声功率谱的连续谱分量视为功率谱中具有相关性信息的分量，将线谱分量视为叠加在连续谱分量上、且自身不相关的分量，对于连续谱分量的特征提取采用主分量分析方法，通过主分量分析将功率谱中的相干能量集中在有限的几个主分量上，然后利用这几个主分量重构噪声功率谱中的连续谱分量；

设由周期图方法得到的噪声功率谱为g＝[g₀，g₁，g₂，…，g_N-1]^T，N为离散傅里叶变换点数，其自相关矩阵为R_g，由于R_g为正定矩阵，因此R_g具有N个正特征值λ_i，i＝0，1，...N-1

λ₀＞λ₁＞…λ_N-1＞0

以及对应的N个归一化正交特征向量

v₀，v₁，…，v_N-1

N个特征向量构成酉矩阵V

V＝[v₀，v₁，…，v_N-1]

令

y＝V^Tg

则y实现了对功率谱g的K-L变换，同时得到K-L变换的反变换式

g=Vy=[v0,v1,..,vN-1]y]]>