申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2022-05-11

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115017940B

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/213;G06F18/10;G01H3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.09.23#实质审查的生效;2022.09.06#公开

摘要：本发明涉及一种基于经验模态分解与112谱分析的目标检测方法，包括两部分：一是利用EMD方法对获得的可能含有目标的信号进行分解，并对获得的各阶IMF分量与环境噪声进行相关性检验，将相关性弱的IMF分量视为可能含有目标的阶次并提取；二是采用谱分析方法对筛选出的IMF分量中环境噪声进行抑制，以获得较为清晰的目标分量用以进行目标检测。本发明方法，在对水中目标进行检测时，从目标辐射噪声本身特性出发提取它有别于环境噪声的特征，相较于传统的依赖于能量检测的方式，受海洋环境噪声波动干扰较小，且无需长时间观测、时效性好，对各种海洋环境、各种实际情况下的目标检测更具适应性。

主权项：1.一种基于经验模态分解与112谱分析的目标检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1：采用EMD方法对可能含有目标的水中信号片段进行分解，提取原信号由n阶IMF和残差，信号经经验模态分解后表示为： 其中：Xt为原信号，dt为分解得到的IMF分量，rt为残差；所述待分解的信号满足三个条件：1、信号至少有两个极值，一个最大值和一个最小值；2、特征时间尺度由极值之间的时间间隔确定；3、如果数据完全没有极值，但包含拐点，则对其进行一次或多次微分求得极值，最终结果通过积分来获得；所述提取的IMF分量满足两个条件：1、待分解的信号在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个；2、在任意时刻点，局部最大值的包络即上包络线和局部最小值的包络即下包络线平均必须为零；步骤2：对获得的n阶IMF分量进行筛选，获得含有目标信息的IMF分量，1求每一阶IMF分量与采集到的环境噪声nt的相关系数ρ 2对获得的n组相关系数进行大小判定，阈值为该组相关系数的标准差，将相关系数小于标准差对应的IMF分量视为可能存在目标的分量相加并输出；相关系数ρ的标准差δ为： 步骤3：对筛选出的IMF分量进行谱分析，获得水中目标辐射噪声的特征频谱，以此作为目标检测；步骤4：以奈曼-皮尔逊准则为例进行目标检测；在无目标情况下，采集100次环境噪声样本，分别提取其高阶谱密度函数，计算指定频段内的高阶谱功率，对这100个样本的高阶谱功率进行从大到小的排序，如果给定虚警为0.05，则取第5个高阶谱功率作为检测门限λ；在可能有目标的场景下，对接收信号按上述步骤提取高阶谱特征、计算指定频段内的高阶谱功率，如果大于门限λ则判定有目标，小于λ则判定无目标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种基于经验模态分解与1(1/2)谱分析的目标检测方法

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