[发明专利]基于并联单稳随机共振的磁异信号检测方法

说明书

本发明公开了一种基于并联单稳随机共振的磁异信号检测方法，本发明将测量信号分别输入到两个并联的单稳随机共振系统；针对两个并联的单稳随机共振系统分别求解输出信号；将两个并联的单稳随机共振系统输出信号分别与给定阈值对比，如果其中一路达到阈值条件，则判定有磁异信号，否则判定无磁异信号。本发明适用于低信噪比情况下的磁异目标检测，且能适用于不同航向下的磁异信号探测，对不同航向而导致的磁异信号波形变化的适应性好。

技术领域

本发明涉及磁异信号检测，具体涉及一种基于并联单稳随机共振的磁异信号检测方法。

背景技术

磁异信号检测目前可分为两大类：针对于磁异目标信号的参量检测方法和针对于磁异目标信号的非参量检测方法：

一)参量检测方法。

2002年，Ginzburg提出了基于正交基函数的匹配滤波方法(OBF)，他根据磁偶极子模型，将磁异信号表示为三个正交函数的线性组合，从而避免了不同情况下，由于磁异信号波形不同而导致难以实现匹配滤波的问题，而后又提出针对总量梯度的正交基检波方法，该方法将梯度测量信号分解为5个正交函数，进行相关检测。2007年，Sheinker等人针对分形噪声提出了基于AR自回归模型的白化滤波器，利用该滤波器对磁测量信号进行预处理，然后再进行OBF检波。2016年，Sheinker等人基于主成分分析(PCA)将磁异信号检测方法应用到了的非偶极子目标的探测，主成分分析法选定一个主要基函数构造检波器，类似FIR滤波器，具有简单高效的优点。

二)非参量检测方法。

2008年，Sheinker等提出了最小熵检测方法，该方法利用噪声的时序平稳特征，根据噪声分布函数构建，不需要磁异信号的先验信息。2012年，林伟等人则提出了基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法，首先通过带通滤波以滤除高频噪声，然后利用BP神经网络对低频分量进行学习，提取目标特征信号。2014年，聂新华等人对磁异信号检测开展了深入研究，先后提出了两种非参量检测方法，一种是基于ARIMA模型的磁异信号检测方法，该方法与自适应探测方法类似；而另一种是基于非抽样离散小波变换的磁异信号检测方法，该方法通过小波变换将噪声白化，然后进行平方能量检波，取得了不错的检测效果。

以上方法在特定的条件下能够实现检测效果，但是目前对于低信噪比情况下，检测性能依然受限。万成彪等人提出一种基于随机共振的磁异目标检测方法，在低信噪比情况下仍然具有较好的磁异检测性能，但是该方法对随机共振的参数选取要求较高，并且性能受限于磁异信号的波形。实际磁异信号的波形受航向的影响，可能呈现出单波峰，单波谷或二者的叠加的状态。而单个的随机共振系统只对于某一特定的波峰信号或波谷信号有效，故具有一定局限性。

综上所述，目前的方法存在以下问题：(1)在低信噪比情况下，磁异信号检测效果不好。(2)对不同航向而导致的磁异信号波形变化的适应性不好。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种基于并联单稳随机共振的磁异信号检测方法，本发明适用于低信噪比情况下的磁异目标检测，且能适用于不同航向下的磁异信号探测，对不同航向而导致的磁异信号波形变化的适应性好。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于并联单稳随机共振的磁异信号检测方法，包括：

1)将测量信号分别输入到两个并联的单稳随机共振系统；

2)针对两个并联的单稳随机共振系统分别求解输出信号；

3)将两个并联的单稳随机共振系统输出信号分别与给定阈值对比，如果其中一路达到阈值条件，则判定有磁异信号，否则判定无磁异信号。