国防科技重点实验室基金(00JS2261CB0106)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
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- 新的联合三角形法和经验模态分解的水下目标回波检测被引量：1
- 2011年
- 水下目标回波信号的自动检测和识别是水声装备自动化的关键任务之一。大量的混响干扰,一个脉冲周期内有多个目标或没有目标,以及目标边界的模糊性和位置的随机性,是目标检测的难点。对回波信号进行经验模态分解,目标信号的绝大部分信息将集中在某个固有模态函数上,且产生明显的边界,而各种噪声和干扰成分被分解到其他固有模态函数上。基于此,提出在固有模态函数包络上用三角形法定位目标及双阈值检测精确的目标边界的算法;提出目标回波的固有模态函数瞬时幅度方差谱特征。海上实测回波数据的实验,从检测目标个数和识别率两方面来验证算法的性能,并与其它方法进行对比。实验表明该算法能任意定位和准确检测回波中的目标,且不受脉冲噪声的影响,检测效率高。
- 聂东虎张汝波李雪耀
- 关键词：经验模态分解三角形法双阈值
- 基于反对称高斯小波的水下目标回声信号检测被引量：1
- 2006年
- 针对目标回声检测中信号背景的混响干扰问题,基于反对称连续高斯小波变换空间上的模极大值传播特性与信号奇异点的关系,提出用小波影响锥锥尖和最佳尺度的自动检索来实现目标回声检测的方法.通过大量海上现场数据验证该方法的有效性,结果表明,由于对目标信号头和尾位置的准确定位,基于W igner分布特征和模糊分类器的分类识别效果理想,显示本方法在实现目标回声的自动检测方面具有应用前景.
- 李雪耀聂东虎张敏彭圆林良骥
- 关键词：边缘检测
