复杂海况下舰船微弱信号的时频辨识研究

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1、第30卷第6期兵工学报Vol.30No.62009年6月ACTAARMAMENTARIIJun.2009复杂海况下舰船微弱信号的时频辨识研究1112张宁,林春生,庞学亮,于李洋(11海军工程大学兵器工程系,湖北武汉430033;21海军驻大连426厂军事代表室,辽宁大连116005)摘要:将时频分析技术应用于复杂海况背景下舰船物理场场微弱信号的辨识研究。分析了Wigner2Ville分布(WVD)检测微弱信号时的交叉项干扰问题,采用高阶Butterworth滤波器进行预滤波,并通过Blackman窗数字平滑滤波(SPWD),抑制WVD交叉项干扰,提高

2、WVD时频分辨率。基于舰船水压场海上测量,对算法进行对比验证,表明该算法显著提高对复杂海况下舰船微弱信号的辨识能力。关键词:信息处理技术;微弱信号辨识;Wigner2Ville时频分布;Butterworth预滤波;SPWD中图分类号:U666;TN911123文献标志码:A文章编号:100021093(2009)0620834205Time2frequencyIdentificationofWeakWarshipSignalsinComplexSeaStateBackground1112ZHANGNing,LINChun2sheng,PANGXue

3、2liang,YULi2yang(11DepartmentofWeaponryEngineering,NavalEngineeringUniversity,Wuhan430033,Hubei,China;21NavalMilitaryCommissaryinNO.426Dalian,Dalian116005,Liaoning,China)Abstract:Thesignaltime2frequencyanalysiswasappliedtoidentifyingtheweakphysicalfieldsignalsofwarshipincomplex

4、seastatebackground.Thecross2interferenceproblemofWigner2Villedistribu2tioninweaksignalidentificationwasanalyzed.Torestrainthecrossinterferenceandimprovetime2fre2quencyresolution,ahigh2orderButterworthpre2filterwasintroducedintoahydraulicpressurefieldcollectingsystemandanalgorit

5、hmofsmoothpseudoWigner2Villedistribution(SPWD)withBlack2manwindowwasbroughtforward.Basedonaseaexperimentofwarshiphydraulicpressuremeasure,thealgorithmwasvalidatedandcontrasted.Theresultsshowthatthealgorithmcanimproveabilityofidentifyingtheweakwarshipsignalsobviouslyincomplexsea

6、state.Keywords:informationproceesing;weaksignalidentification;Wigner2Villedistribution;Butter2worthpre2filter;SPWD压场特性,采取有效的辨识方法提高检测性能,是舰0引言船目标辨识的重要工作之一。运动舰船产生的水压场、磁场等低频场是舰船海浪压力场中心频率与舰船目标水压场中心频[1]物理场的主要特性场。而海浪、潮汐、水流、海啸等率非常邻近。传统频谱分析中傅立叶变换采用产生的海洋环境噪声往往会彻底淹没舰船物理场信全局变换,在信噪比较低的情况下很难

7、准确辨识舰号,是强背景噪声。深入地研究舰船和海洋环境水船目标。时频分析中,Wigner2Ville分布(WVD)等收稿日期:2008-04-21基金项目:国防装备预研基金(9140A01010109)作者简介:张宁(1981—),男,博士研究生。E2mail:ai-ning-ning@yahoo.com.cn;林春生(1961—),男,教授,博士生导师。E2mail:lcs-and-zh@163.com第6期复杂海况下舰船微弱信号的时频辨识研究835双线性时频表示比短时傅立叶变换和小波变换等线的方法。顾名思义,首先滤除目标舰船水压场倍频[2]性时频表

8、示更能准确描述瞬时功率谱密度。以上的高频,尽量减少信号的多余分量,可以有效的但交叉项的存在影响了WVD对微弱

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