经验模式分解方法在水下目标分类中的应用.pdf

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1、第32卷第3期2010年3月舰船科学技术SHIPSCIENCEANDTECHNOLOGYV01．32，No．3Mar．，2010经验模式分解方法在水下目标分类中的应用滕月慧，刘平香，董阳泽(上海船舶电子设备研究所，上海201108)摘要：针对经验模式分解在水下目标辐射噪声分析时存在的模式混叠问题，提出基于二进滤波的经验模式分解方法，研究了水下目标辐射噪声的分解和特征提取。仿真实验表明，基于二进滤波的经验模式分解方法能很好地抑制模式混叠。最后将该方法应用于海试数据分析，处理结果与直接利用经验模式分解方法相比。识别概率提高了6％，得到比较

2、满意的分类结果。关键词：经验模式分解；目标分类；本征模态函数；模式混叠；辐射噪声中图分类号：TP202文献标识码：A文章编号：1672—7649(2010)03—0066一04DoI：10．3404／j．issn．1672—7649．2010．03．014TheapplicationofempiricalmodedecompositiontounderwatertargetsclassificationTENGYue-hui，LIUPing—xiang，DONGYang—ze(ShanghaiMarineElectronicEquip

3、mentResearchInstitute，Shanghai20108，China)Abstract：Althoughempiricalmodedecompositioncanadaptivelydecomposesignalintoasmallnumberofintrinsicmodefunctionsaccordingtothelocalcharacteristictimescaleofthesignal，mixingmodeswillhappeninpracticewhenitisusedtoradiatednoiseofund

4、erwatertarget．ThereforeakindofEmpiricalmodedecompositionwithdyadic-filtersispresentedinordertogetmorerealIntrinsicmodefunctions．Themethodisvalidatedbysimulation．Afterthat，thefeaturesoftheradiatednoisefromunderwatertargetsareextractedandappliedtoclassifytheradiatednoises

5、ources．Asaresult，theclas8i6cationrateobtains6％increase．Keywords：empiricalmodedecomposition；targetclassification；intrinsicmodefunction；modesmixing；radiatednoise0引言由于目标噪声源的复杂多样性和水声信道的时变、空变特性，水下目标辐射噪声特征提取问题一直是水声领域的一个难题。传统的谱分析和时频分析方法要求辐射噪声是平稳或短时平稳，实际上目标辐射噪声往往是非平稳、非线性的⋯。因此，针

6、对传统方法对非平稳非线性信号分析时存在的缺点，1998年，N．E．Huang等提出了经验模式分解方法旧1(EmpiricalModeDecomposition，EMD)。EMD是根据信号的内在时间尺度特征对信号分解的一种方法，不需要固定基，也不需要短时平稳的假设，因此突破了传统假设的限制，是一种自适应的分解。EMD分析方法已经广泛应用于医学、故障检测、水声信号分析等领域。胡桥等对小波分析和EMD分析做了比较"1，结果表明EMD优于小波分解。尽管EMD方法具有以上的优点，但是在实际应用中EMD还存在一些问题，如端点估计和模式混叠问题¨’

7、4。1。文章针对EMD存在的模式混叠问题，研究了EMD在水下目标辐射噪声分类中的应用。1EMD方法及其改进EMD是近年来对以傅立叶变换为基础的谱分析方法的一个重大突破。EMD按照信号内嵌的时间尺收稿日期：2009—10—26；修回日期：2009—12一18作者简介：滕月慧(1982一)，男，硕士研究生，主要研究方向为水声信号处理。第3期滕月慧，等：经验模式分解方法在水下目标分类中的应用·67·度特征将信号分解成一组本征模态函数(IntrinsicModeFunction，IMF)。本征模态函数要满足以下2个条件旧J：I)在信号持续的整

8、个时间内，过0点数和极值点数必须相等或至多相差1个。2)在任意时刻，由局部极大值点组成上包络和由局部极小值点组成的下包络的均值为0。从IMF满足的条件可以看出，EMD的实质是将复杂的多分量信号分解成多个单分量信号。由于定