[发明专利]一种水中目标辐射噪声识别方法及系统

权利要求书

1.一种水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取相同水中目标不同工况和相同工况不同水中目标的辐射噪声，对所述的辐射噪声信号进行压缩感知处理，增强辐射噪声信号的线谱能量；

对压缩感知处理后的辐射噪声信号进行经验模式分解，得到若干个本征模式分量；

计算每个所述本征模式分量之间的互信息熵，利用所述互信息熵的局部最小值得到真实的本征模式分量数k；

对压缩感知处理后的辐射噪声信号基于本征模式分量数k进行变分模式分解，并获取其最大能量本征模式分量的中心频率；

利用最大能量本征模式分量的中心频率构建水中目标辐射噪声特征集进行识别。

2.根据权利要求1所述的水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，对原始水中目标辐射噪声信号x∈R^N×1进行压缩感知处理，利用观测矩阵获得观测向量y∈R^M×1，使得包括以下步骤：

S11，设一组正交基(Ψi为N维列向量)，把原始信号x∈R^N×1在改组正交基上展开，获得其中为展开系数，可得x＝Ψθ；

S12，利用观测矩阵对原始信号x∈R^N×1在采样过程中压缩，可得y＝ΦΨθ＝A^csθ，其中A^cs为压缩感知信息算子；

S13，由于θ是稀疏的，从y中重构出θ，得到θ后再根据S11最终恢复出原始信号x∈R^N×1。

3.根据权利要求1所述的水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，利用经验模式分解对压缩感知处理后的水中目标辐射噪声进行处理，将经过压缩感知处理后的水中目标辐射噪声分解，获得N个本征模式分量IMF_N；

经验模式分解首先找出水中目标辐射噪声所有极大值点，并用三次样条插值函数拟合形成原始数据所有极大值的包络线ml_MAX，然后找出水中目标辐射噪声所有极小值点，并用三次样条插值函数拟合形成原始数据所有极小值的包络线ml_min，将极大值的包络线ml_MAX和极小值的包络线ml_min求均值的ml，求ml与原始数据的差，得到新的数据序列IMF；直到不存在局部极大值和局部极小值时，算法结束。

4.根据权利要求3所述的水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，对每个相邻的本征模式分量IMF_N和IMF_N+1计算其互信息熵，其中k是第一个互信息熵局部最小值的本征模式分量序号。

5.根据权利要求1所述的水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，对压缩感知处理后的水中目标辐射噪声开展基于k的变分模式分解，获得k个本征模式分量，在k个本征模式分量中选择能量最大的本征模式分量，并将其中心频率作为特征。

6.根据权利要求1所述的水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，利用变分约束模型进行基于信号本身的频域自适应分割信号频带的同时获得窄带IMF，其中，{u_k}:＝{u₁,u₂,...u_K}——K个IMF分量；{ω_k}:＝{ω₁,ω₂,...,ω_K}——每个IMF的中心频率；表示所有模态的和。

7.根据权利要求1所述的水中目标辐射噪声识别方法，其特征在于，变分模式分解采用交替方向乘子法，不断更新各个模态及其中心频率，逐步将各模态解调到相应的基础频带，最终提取出各个模态的中心频率，利用变分模式分解后的最大能量本征模式分量的中心频率进行水中目标分类识别。