基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法及系统，首先对获取的舰船辐射噪声信号采用EMD分解并利用压缩感知对基本模式分量进行线谱分量的提取；利用最大互信息系数选出基本模式分量中和原始信号的最大相关性系数得到的线谱分量重新合成信号线谱，本发明专利技术能够提取出信号中幅值较低的线谱；对提取出的线谱进行稀疏字典的训练，并不同的信号经过稀疏表示后所得到的稀疏编码矩阵分布在不同位置，对后续分类更加有利，再对信号线谱进行时域、频域以及稀疏域特征提取形成能够作为分类依据的精准特征集,能够更加准确的提取出信号的线谱；提取出的稀疏特征具有更好的可分性，在舰船等水声目标辐射噪声分类中识别中具有良好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法及系统
本专利技术属于水声信号处理领域，具体涉及基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法及系统。
技术介绍
舰船等水声目标辐射噪声中主要成分包括机械噪声、螺旋桨噪声以及水动力噪声，其包含了较多水声目标运动信息，特别是螺旋桨噪声和螺旋桨唱音所构成的辐射噪声线谱是识别目标和估计目标航速的重要依据，因此，若能从水声目标辐射噪声信号中准确地提取辐射噪声线谱对于水声目标运动信息的获取以及水声目标的分类识别具有重大意义。水声目标辐射噪声由于产生机理较为复杂，本身具有非平稳和非线性等特征，传统的信号处理方法在处理此类问题时，具有一定的局限性，并且受海洋噪声污染严重，因此声纳系统采集到的水声目标辐射噪声信号包含了大量的背景噪声，就导致水声目标辐射噪声中线谱往往更难以提取。因此，如何在强背景噪声干扰下从辐射噪声中更好地提取出线谱以及寻找辐射噪声特征集也是需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法及系统，以克服现有方法在强背景噪声干扰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1)、获取不同舰船辐射噪声的原始信号，采用EMD方法对不同舰船辐射噪声的原始信号进行模态分解得到多个基本模式分量；/n步骤2)、利用压缩感知方法提取每一个基本模式分量的线谱分量；/n步骤3)、根据每个基本模式分量的线谱分量计算得到基本模式分量和该基本模式分量相对应的原始信号的最大互信息系数，根据最大互信息系数计算得到最能体现原始信号特征的线谱分量；/n步骤4)、对最能体现原始信号特征的线谱分量进行稀疏字典的训练；/n步骤5)、对训练后的信号线谱分量进行时域、频域以及稀疏域特征提取形成特征集，利用形成的特征...

【技术特征摘要】
1.一种基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)、获取不同舰船辐射噪声的原始信号，采用EMD方法对不同舰船辐射噪声的原始信号进行模态分解得到多个基本模式分量；
步骤2)、利用压缩感知方法提取每一个基本模式分量的线谱分量；
步骤3)、根据每个基本模式分量的线谱分量计算得到基本模式分量和该基本模式分量相对应的原始信号的最大互信息系数，根据最大互信息系数计算得到最能体现原始信号特征的线谱分量；
步骤4)、对最能体现原始信号特征的线谱分量进行稀疏字典的训练；
步骤5)、对训练后的信号线谱分量进行时域、频域以及稀疏域特征提取形成特征集，利用形成的特征集对水声目标辐射噪声进行分类。


2.根据权利要求1所述的一种基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法，其特征在于，采用EMD方法将不同舰船辐射噪声的原始信号x(t)分解为若干个IMF分量和一个残余分量：





3.根据权利要求2所述的一种基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法，其特征在于，采用EMD方法将不同舰船辐射噪声的原始信号x(t)分解具体包括以下步骤：
步骤1.计算原始信号的所有局部极值点，将所有极值点分别用三次样条插值算法拟合得到信号的上包络线fmax(t)和下包络线fmin(t)，上包络线fmax(t)和下包络线fmin(t)的均值作为原始信号的均值包络m(t)，得到：



步骤2.用原始信号x(t)减去均值包络m(t)，得到
h1(t)＝x(t)-m(t)(2)
若h1(t)满足基本模式分量限定要求，则将h1(t)作为原始信号，重复上述步骤1和步骤2，直至得到的h1(t)满足基本模式分量限定要求，记为：
c1(t)＝h1(t)(3)
步骤3.利用原始信号x(t)减去c1(t)，得到剩余值序列r1(t)：
r1(t)＝x(t)-c1(t)(4)
步骤4.令r1(t)为新的原始信号，重复操作步骤1～步骤3，直到满足预先设定的停止准则后停止，即可得到若干个IMF分量和一个残余分量。


4.根据权利要求1所述的一种基于EMD和压缩感知的水声目标辐射噪声分类方法，其特征在于，步骤2)具体包括以下步骤：
步骤1.获取使得第i基本模式分量IMFi变换到其上最小稀疏的变换域ψ：
IMFi＝Ψθi(6)
式中，ψ为稀疏基，θi为第i个基本模式分量所对应的稀疏系数；
步骤2.构建测量矩阵，利用测量矩阵对第i基本模式分量IMFi在采样过程中被压缩：
yi＝φθi＝φΨrIM(7)
式中，φ为测量矩阵；
步骤3.基于测量矩阵通过最优化求解方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡桥，田芮铭，郑惠文，张阳坤，孙帅帅，苏文斌，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61