基于漁探儀的目標(biāo)雙譜特征提取
加入技術(shù)交流群
在水聲信號分析與處理領(lǐng)域中相關(guān)函數(shù)及相應(yīng)的功率譜得到了廣泛的應(yīng)用，對于高斯隨機(jī)過程來說，掌握了其均值與自相關(guān)函數(shù)就等于掌握了由高斯過程所確定的任意維高斯隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)，通過高斯過程的均值與自相關(guān)函數(shù)就有可能充分利用過程所包含的全部統(tǒng)計特性。然而對于非高斯隨機(jī)過程來說，并不具有這樣的特點。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(jī)過程。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(shù)為三的一種情況，其應(yīng)用也最廣泛。本文基于水下目標(biāo)輻射噪聲信號的非高斯特性，提取了漁探儀采集到的5類水下目標(biāo)信號的雙譜特征，取得了令人滿意的效果。
1目標(biāo)信號的雙譜特征提取方法［2］
在實際的隨機(jī)信號分析與處理中，不論是決定隨機(jī)變量或隨機(jī)過程統(tǒng)計特性的概率密度函數(shù)，也不論是各類統(tǒng)計特性，比如：自相關(guān)函數(shù)、均方差、均值、高階譜往往不能得到嚴(yán)格意義上的真值，而不得不代之以實際“真實值”存在差異的所謂“估計值”。如同譜估計被分為非參數(shù)和參數(shù)化兩大類方法一樣，雙譜估計也分為非參數(shù)化和參數(shù)化兩種［3］。下面給出非參數(shù)化雙譜估計的一種直接算法。
步驟 1 將數(shù)據(jù){X1，…，XN，}分成K段，每段M個樣本，即N=KM，并減去每段的樣本均值。
步驟 2 計算每段的DFT系數(shù)
步驟3計算
樣本間所要求的空間：N0和L1滿足M=(2L1+1)N0；
步驟4所給數(shù)據(jù)的雙譜估計值由K段的平均結(jié)果給出［4］，即
本文在湖上實驗時采用發(fā)射換能器發(fā)射的不同頻率信號代替魚群信號。在實驗數(shù)據(jù)當(dāng)中取五類發(fā)射頻率不同的信號代表五類目標(biāo)，分別為A類、B類、C類、D類、E類。所用數(shù)據(jù)的采樣頻率為50kHz，信噪比不小于6dB，分析信號的樣本長度為102400點。計算雙譜時，將每個樣本劃分為100段，每段長為1024點，最后得到512×512點的雙譜幅度譜?？紤]到漁探儀的硬件濾波帶寬，在特征提取時只采用信號低頻段(0
圖１五類漁探儀目標(biāo)信號的雙譜三維特征圖
評論