[发明专利]一种主动声呐信号检测方法

说明书

本发明涉及一种主动声呐信号检测方法，用于解决现有低信噪比下多分量非平稳主动声呐信号检测问题。先将信号乘上一个窗口宽度可调整、以t为中心的高斯函数，获得较高的频率分辨率；再利用最优阶数p对每段信号进行分数阶变换；然后对信号进行小波分解和小波逆变换；最后将处理后的信号做‑p阶分数阶逆变换，最后得到处理后信号即可检验主动声呐信号是否存在。本发明对低信噪比下多分量非平稳主动声呐信号检测具有良好的效果。

技术领域

该发明涉及水声信号处理与信号检测技术，属于水声探测技术领域以及声纳技术领域。

背景技术

反潜技术的发展对主动声呐信号检测技术提出了更高的要求，传统的信号分析方法大多数局限于平稳信号，且处理低信噪比多分量非平稳信号时，存在交叉项干扰、效果不理想的情况。为了满足现在需求，急需发展高分辨率、有效抑制交叉项干扰的低信噪比主动声呐信号检测方法。

发明内容

为了解决现有低信噪比下多分量非平稳主动声呐信号检测问题，本发明提出了一种短时分数阶小波变换的主动声呐信号检测方法，为主动声呐信号提供了一种有效的检测手段。

先将信号乘上一个窗口宽度可调整、以t为中心的高斯函数，获得较高的频率分辨率；再利用最优阶数p对每段信号进行分数阶变换；然后对信号进行小波分解和小波逆变换；最后将处理后的信号做-p阶分数阶逆变换，最后得到处理后信号即可检验主动声呐信号是否存在。

进一步的，采用最优阶数对每段信号进行分数阶变换。

进一步的，最优阶数为：从分数阶变换后的结果中寻找最高峰值对应的阶数。

进一步的，小波分解通过Mallat快速算法实现。

有益效果

1)本发明通过给信号加高斯窗函数，认定信号在短时间内是伪平稳的，可获得较高频率分辨率；

2)分数阶傅里叶变化可以把信号能量聚集，达到多分量分平稳信号检测的目的；

3)寻找最优阶数p可以实现能量聚集最大，有助于提升信号检测的结果；

4)进行分数阶小波变换，分数阶小波变换克服了分数阶傅里叶变换的信号分析不足，将小波理论中时频域平面分析窗口推广至时分数域平面，实现时分数频局部化的良好性能，最终实现主动声呐信号的检测，能在提高信号信噪比的同时保证信号的分辨率，不存在交叉项干扰的影响，提高了信号的检测精度；

5)本发明所述短时分数阶傅里叶小波变换信号检测方法已经得到了仿真验证，使信号在时间和分数阶域都具有表征信号特性的能力。

附图说明

图1、本发明方法流程图。

具体实施方式

短时分数阶小波变换包括如下步骤：

1.将待处理的主动声呐信号进行加窗处理。

x(t)＝s(t)g(τ-t)

式中，s(t)为待测信号，g(t)为高斯窗函数。

其中，σ为时域中标准方差。

2.对加窗后信号做分数阶变换。从分数阶变换后的结果中寻找最高峰值对应的P值作为最优阶数P，对加窗后的信号进行最优P阶分数阶傅里叶变换得到分数域信号X_p(u)，

其中，K_p(u,t)为核函数，即：

其中，α＝pπ/2，p为分数阶傅里叶变换的阶数，取值范围为(0,1)，α为旋转角度。