水下目标辐射噪声时间序列的非线性降噪处理

噪声是信号检测和目标识别的障碍．对水下目标辐射噪声降噪,过去常用线性的方法来对信号进行滤波。对于线性系统产生的信号,用线性滤波方法可以达到较好的效果但对非线性系统产生的信号或受非线性因素影响较大的信号,用线性滤波万法不能很好地滤除噪声,已经证明,水下目标辐射噪声信号中具有明显的非线性成分。因此,本文提出运用非线性方法对水下目标辐射噪声时间序列进行降噪处理。通过降噪前后重构吸引子、关联积分曲线斜率及信噪比的比较,表明该方法对去除水下目标辐射噪声时间序列中的噪声干扰十分有效。     

心率变异性谱成分的非线性本质

提出了分频段相位随机化替代数据方法,与噪声滴定法相结合,观察了不同频率成分对心搏混沌的影响.结果显示心率变异性高频成分相位随机化的替代数据使混沌强度显著降低,提示谱分析的频率成分中蕴含着信号的非线性特性.提出的方法能有效分析不同频率成分对非线性的贡献,该法不仅适用于心率变异性还适用于其他确定性信号的特性分析. 关键词： 分频段相位随机化替代数据 混沌 滴定法 心率变异性     

舰船辐射噪声超混沌现象研究

水下弱目标探测和识别一直是水声信号处理领域中研究的难点。从Lyapunov指数谱、吸引子相空间轨迹的演化、分形维数等方面，对船舶辐射噪声是否存在超混沌现象进行了研究。实验结果表明，船舶辐射噪声信号确实存在至少两个正的Lyapunov指数，即存在超混沌现象。辐射噪声吸引子在相空间中的轨迹具有多方向伸展的趋势，且不同类型目标的吸引子具有不同的分形维数。研究结果为建立精确描述辐射噪声信号的非线性模型、为水下弱目标信号探测和识别提供一定的理论依据。     

一种超混沌系统的加密特性分析

把欠采样的思想用于混沌保密通信系统的设计中，对Lorenz系统及一种典型的超混沌系统的时间序列进行了分析. 研究发现，加密系统的安全性不仅取决于系统维数，而且还与采样间隔的选取有关. 用VWK非线性检验方法和替代数据检验方法对上述混沌加密系统在不同采样间隔时的输出信号进行了检验. 关键词： 混沌加密 时间序列分析 VWK非线性检验 替代数据检验     

一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌检测方法

由于混沌时间序列和随机过程具有很多类似的性质, 因而在实际中很难将两者区分开来. 混沌信号检测与识别是混沌时间序列分析中一个重要的课题. 混沌信号是由确定性的混沌映射或混沌系统产生的, 相比于高斯白噪声序列, 其在非完整的二维相空间中表现出更加丰富的结构特性. 本文通过研究混沌时间序列和高斯白噪声序列在非完整二维相空间中的分布特性, 利用混沌信号的非线性动力学特性, 提出了一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌信号检测方法. 该方法首先由接收序列得到非完整的二维相空间, 基于第一维分量大小关系实现对第二维分量的置换与分组, 进一步求得F检验统计量. 然后利用混沌系统的局部特性, 获取非完整二维相空间的动力学结构信息, 实现对混沌序列的有效检测. 在高斯白噪声条件下对多种混沌信号进行了信号检测的数值仿真. 仿真结果表明: 相比置换熵检测, 本文所提算法所需数据量小、计算简单以及具有更低的时间复杂度, 同时对噪声具有更好的鲁棒性.     

摇摆条件下自然循环系统流量混沌脉动的检验与预测

利用替代数据法检验了摇摆条件下自然循环系统不规则复合型脉动的混沌特性, 并在此基础上进行混沌预测. 关联维数、最大Lyapunov指数等几何不变量计算结果表明不规则复合型脉动具有混沌特性, 但是由于计算结果受实验时间序列长度的限制和噪声的影响, 可能会出现错误的判断结果. 为了避免出现误判, 在提取流量脉动的非线性特征的同时, 需要用替代数据法进一步检验混沌特性是否来自于确定性的非线性系统. 本文用迭代的幅度调节Fourier 算法进行混沌检验, 在此基础上用加权一阶局域法进行混沌脉动的预测. 计算结果表明: 不规则复合型脉动是来自于确定性系统的混沌脉动, 加权一阶局域法对流量脉动进行混沌预测效果较好, 并提出动态预测方法. 关键词： 混沌时间序列 替代数据法 实时预测 两相流动不稳定性     

基于变分模态分解和对称相关的目标舰船线谱检测

线谱检测是水下目标识别中的一个重要研究方向。针对舰船辐射噪声线谱信号检测与提取的需求,该文改进提出了一种基于变分模态分解和对称相关的降噪处理方法,研究了与目标线谱信号不相关的加性高斯噪声消除办法。假设舰船辐射噪声除线谱成分外均为高斯噪声,对舰船辐射噪声中线谱成分进行检测。理论推导、仿真计算与实验数据处理结果均表明,该文提出的方法能较好地检测加性高斯噪声背景下的线谱成分,较传统的相关方法更为有效。     

连续动力系统时间序列的非线性检验

用相位随机化的替代数据方法，研究了连续混沌动力系统时间序列的非线性检验判定.研究发现，在不同的采样情况下，混沌时间序列的非线性特性检验有所差异，尤其对于过采样时间序列，往往会出现虚假的判断结果.针对过采样时间序列，最好采用能够反映非线性特征的参数，作为检验统计量进行检验判断. 关键词： 替代数据 关联维数 连续时间序列 非线性检验     

非最小相位线性非高斯序列的替代数据检验

替代数据法作为检验时间序列非线性和混沌的统计方法获得了广泛应用.常用的替代数据法的零假设为“原序列来自(经过单调静态非线性变换的)平稳线性高斯随机过程”.拒绝此假设,并不能说明序列必然来自确定性的非线性动力系统,非最小相位的线性非高斯序列也会导致基于相位随机化的替代数据检验拒绝此假设 关键词： 替代数据 时间序列分析 非线性 非最小相位     

基于独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪

基于经验模态分解和独立成分分析去噪的特点,提出了一种联合独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪方法. 利用经验模态分解对混沌信号进行分解,根据平移不变经验模态分解的思想构造多维输入向量, 通过所构造的多维输入向量和独立成分分析对混沌信号的各层内蕴模态函数进行自适应去噪处理; 将处理后的所有内蕴模态函数进行累加重构,从而得到降噪后的混沌信号. 仿真实验中分别对叠加不同强度高斯噪声的Lorenz混沌信号及实际观测的月太阳黑子混沌序列进行了研究, 结果表明本文方法能够对混沌信号进行有效的降噪,而且能够较好地校正相空间中点的位置, 逼近真实的混沌吸引子轨迹. 关键词： 独立成分分析 经验模态分解 混沌信号 降噪     

船舶水下辐射噪声信号理论模型及仿真

分析典型船舶水下辐射噪声实验数据,获取船舶水下辐射噪声功率谱特征,阐明了准周期随机声脉冲序列信号模型作为船舶水下辐射噪声模型的合理性和普适性,在此基础上,引入爆炸衰减型余弦脉冲信号作为该模型的基本组成单元,给予理论分析,据以数值构建船舶辐射噪声,并与海上试验获取的商船辐射噪声数据进行对比,结果明显一致,证明了该方法的有效性和实用性.     

基于极限环的舰船噪声信号非线性特征分析及提取

特征分析及提取是目标分类识别的重要环节．首先应用非线性分析方法分析了舰船噪声的极限环现象,结果表明振动噪声作为舰船噪声的主要成份,其极限环在相空间上存在倍周期或混沌行为．其次,利用分形维数和分布密度比来描绘舰船噪声在相平面上极限环的奇异性和空间形状,并给出了一种新的分维数计算算法．最后,以此作为舰船目标的特征参数送入神经网络分类器用于分类识别水面和水下两大类目标．实验结果表明。从噪声极限环中提取的非线性特征能较准确地区分我们现有的水面和水下两大类目标．、为舰船噪声信号的特征提取提供了一条新的思路     

混沌信号的压缩感知去噪

对非线性时间序列进行噪声抑制是从中提取有效信息的前提. 混沌信号的去噪算法不仅要使滤波后的信号具有较高的信噪比, 也要具有较好的不确定性. 从压缩感知的角度出发,提出了一种新的噪声抑制方法. 该方法包括估计噪声方差, 以及依据动态的稀疏度将观测值往确定的过完备字典上投影. 仿真实验表明, 该方法比常用的小波阈值法和局部曲线拟合法具有更高的输出信噪比, 而原始信号的混沌特性也能得到较大程度的恢复.     

基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法研究

为了从非高斯噪声环境中有效提取水下目标辐射的线谱信号,以提高水下探测系统检测水下目标的能力,提出了基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法,该算法用基于高阶累积量能量幂函数变步长极性迭代的自适应谱线增强器作为第一级,用传统的自适应谱线增强器(ALE)作为第二级,实行串级联接。用输入信号的峭度定义了峭度信噪比,并用此分析了该算法的性能。用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:当环境噪声为瑞利噪声或混合噪声(包含均匀分布、瑞利分布和拉普拉斯分布的噪声成分)时,该算法与ALE算法相比,有良好的抑制抑高斯噪声或非高斯噪声、提高信噪比和跟踪时变信号的性能。     

船舶辐射噪声的混沌现象研究

水下弱信号的检测和识别是当今水声信号处理领域中存在的难题．应用混沌、分形理论，从根空间轨迹、Lyapunov指数和关联维等方面研究了船舶辐射噪声的混饨现象，发现船舶辐射噪声信号的确存在混沌吸引子，且不同类别的信号具有不同的吸引子维数．这一结果将为水声信号处理，为水下目标探测和识别提供崭新的理论手段。     

水下声学滑翔机用于东印度洋声传播特性分析及声源估计

常规实验方法无法同步获取深海大尺度声学和水文数据,水下滑翔机可作为同步观测平台解决该问题.首先利用在东印度洋北部海域水下滑翔机同步获取的声传播和水文实验数据,分析了水下滑翔机的自噪声谱级和实验海区声传播特性,然后推算并修正了滑翔机水下运动轨迹,利用第一影区水下滑翔机接收声传播信号的脉冲多途到达时间差对声源进行测距与定深。潜标接收噪声与滑翔机自噪声谱级对比表明,水下滑翔机在海洋中无动力运动时的系统自噪声接近于潜标观测的海洋环境噪声。滑翔机实测的声传播损失与模型计算结果吻合较好,第一影区水下声源测距定深结果与实际位置较为一致,测距与定深的相对误差均小于5%。利用加载水听器的水下滑翔机可以实现水文环境数据与声学信号的同步观测,对深海声传播特性测量及定位算法研究具有重要意义。      

线性非高斯序列的替代数据检验新方法

替代数据法作为检验时间序列非线性和混沌的统计方法获得了广泛的应用.由于原替代数据法的零假设为线性高斯过程,可能把线性非高斯过程,特别是非最小相位过程误判为非线性.为了解决这一问题,提出并详细推导了基于功率谱等价的非最小相位序列求逆方法;结合基于高阶累积量的非最小相位自回归滑动平均模型辨识方法,提出了检验序列是否为线性非高斯过程的替代数据生成新算法.仿真算例表明,上述方法成功地克服了原替代数据法的不足. 关键词： 替代数据 非线性检验 非最小相位 功率谱等价     

基于近似熵的斯隆数字化巡天中类星体光变复杂性分析

光变是类星体的重要观测特征之一,类星体在多个波段存在剧烈的光变现象.光变非常复杂,具有非线性特征.以斯隆数字化巡天(Sloan digital sky survey, SDSS) stripe 82天区中的类星体为研究对象,利用近似熵方法分析了类星体光变的复杂性.首先应用模拟信号检验了近似熵方法对周期序列、白噪声序列、混沌序列和组合序列的区分能力,验证了近似熵方法是一种识别不同类型时间序列的有效方法.再计算了SDSS第7次释放数据中光谱证认过的类星体光变的近似熵,并分析了它们的复杂性.结果表明:SDSS类星体光变的近似熵值最大值为0.58,类星体光变的复杂性介于周期序列和白噪声序列的复杂性之间,近一半样本的复杂性与混沌序列基本一致.     

混沌时间序列全局预测新方法——连分式法

拓展了多项式逼近理论，利用连分式法建立了混沌时间序列非线性全局预测模型，此模型替代混沌序列的动力学方程，实现对其动力学特性分析，达到预测目的. 理论分析和仿真实验表明，连分式法能够有效预测一些混沌序列，该方法预测精度高，并且能得到显式的预测表达式. 关键词： 混沌时间序列 全局预测 连分式     

基于盲分离技术的水下多源环形阵定位方法研究

根据水下自动探测的工程实际技术发展需求,本文基于盲分离技术研究了环形阵对水下目标辐射噪声信号进行定位的方法,利用水声信号统计特性,通过构建针对水中目标的非线性函数和学习因子等,对自然梯度算法进行了改进,实船信号的盲分离实验结果表明,该方法改进了分离效果。在此基础上,建立了基于线性瞬时混合情况下的定位模型,完成了对六个水中目标的定位研究,取得了令人满意的结果。