【摘要】：對戰(zhàn)場目標(biāo)(如坦克、輪式戰(zhàn)車、武裝直升機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī)等)的準(zhǔn)確識別和定位是贏得戰(zhàn)場控制權(quán)的關(guān)鍵手段,在現(xiàn)代軍事中有著重要價值�；诒粍勇曁綔y的目標(biāo)識別與定位具有不受限于能見度、隱密性好、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點,成為各軍事強(qiáng)國的研究熱點。由于戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜性和系統(tǒng)實時性的要求,如何實現(xiàn)戰(zhàn)場聲目標(biāo)的實時高精度定位以及高準(zhǔn)確率識別,成為了極具挑戰(zhàn)性的研究課題。本課題主要進(jìn)行戰(zhàn)場聲目標(biāo)識別與定位理論算法的研究,并且基于DSP完成了戰(zhàn)場聲目標(biāo)實時識別與定位系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計。提取聲信號的特征是聲識別的關(guān)鍵。戰(zhàn)場聲信號的成分非常復(fù)雜,其中既含隨機(jī)性信號又含準(zhǔn)周期性信號。本文在深入分析了幾種典型戰(zhàn)場聲目標(biāo)信號的產(chǎn)生機(jī)理的基礎(chǔ)上,提出了一種小波包與離散譜分析相結(jié)合的多特征參數(shù)提取算法,該算法利用小波包變換優(yōu)良的時頻域局部分析能力,提取聲信號在不均勻頻段上的能量分布特征,同時通過離散譜分析提取描述聲信號準(zhǔn)周期性的基頻和諧波特征,從而更全面地反映聲目標(biāo)的特性。為了提高信噪比,在特征提取前采用小波包消噪的預(yù)處理方法降低了環(huán)境噪聲對聲信號的影響。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征參數(shù)進(jìn)行分類,仿真結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)單一分析域的特征提取算法,多特征提取算法應(yīng)用于聲識別的識別率明顯提高。針對戰(zhàn)場聲目標(biāo)定位,本文分析了幾種常用聲源定位算法的優(yōu)缺點,確定采用基于時延估計的聲源定位算法。時延估計是聲源定位的關(guān)鍵,廣義互相關(guān)算法可以抑制噪聲對時延估計的影響,著重研究了基于廣義互相關(guān)的時延估計算法。由于時延估計精度受信號采樣頻率的影響,采用拋物線插值法提高了時延估計的精度。針對定位結(jié)果中的個別野值,對定位結(jié)果進(jìn)行了中值濾波和最小二乘擬合濾波的后置處理。對基于時延估計的聲源定位算法和后置處理算法進(jìn)行了仿真實驗,將實驗結(jié)果與GPS定時打點計算出目標(biāo)的實際位置相比,分析了定位的精度,并驗證了后置處理算法的有效性。為了實時實現(xiàn)戰(zhàn)場聲目標(biāo)的識別與定位,本文以TMS320VC5510為核心處理器,設(shè)計了聲目標(biāo)識別與定位的軟硬件系統(tǒng)。其中硬件系統(tǒng)包括模擬信號處理電路、DSP數(shù)字信號處理電路、DSP外圍輔助電路和電源電路等。針對16位定點DSP處理小數(shù)時精度受限的問題,給出了各參數(shù)的Q值定標(biāo)方案,探討了浮點運算定點化實現(xiàn)的方法,以及定點運算的溢出處理方法。針對算法復(fù)雜度高,影響系統(tǒng)實時性的問題,采用混合編程等方法優(yōu)化了部分模塊的程序,提高了其在DSP中的運行速度。試驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以滿足識別率、定位精度和運算時間的性能指標(biāo),取得了滿意的效果。
【圖文】：

(1) 機(jī)體噪聲由戰(zhàn)斗機(jī)各部件繞流引起的氣流壓力擾動產(chǎn)生，，噪聲的頻譜主要為的連續(xù)譜。(2) 風(fēng)扇/壓氣機(jī)噪聲由轉(zhuǎn)子元件和靜子元件相互作用產(chǎn)生的非穩(wěn)態(tài)氣動力形成，的頻譜主要為離散譜。(3) 噴流噪聲的產(chǎn)生機(jī)理與武裝直升機(jī)噴流噪聲的產(chǎn)生機(jī)理基本相同。.1.3 典型戰(zhàn)場聲目標(biāo)的頻譜特性分析對在試驗靶場和機(jī)場實際采集的大批次坦克、輪式戰(zhàn)車、武裝直升機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī) 4型戰(zhàn)場聲目標(biāo)信號的頻譜特性進(jìn)行統(tǒng)計分析，4 類聲信號連續(xù) 5 幀頻譜圖如圖 2-1。(a) 武裝直升機(jī) (b) 戰(zhàn)斗機(jī)

db4 小波的時域波形圖如圖 2-5。圖 2-5 db4 小波的時域波形圖從圖 2-5 中可以看出，db4 小波有效支撐長度為 7，具有良好的緊支撐性，適合提取非平穩(wěn)信號的特征。db4 小波對應(yīng)的小波包分解濾波器組如圖 2-6。(a) db4 小波對應(yīng)的高通濾波器 (b) db4 小波對應(yīng)的低通濾波器圖 2-6 db4 小波對應(yīng)的小波包分解濾波器組圖 2-6 中高、低通濾波器構(gòu)成共軛正交鏡像濾波器組，濾波器的長度為 8。2.3.3 小波包閾值消噪在戰(zhàn)場環(huán)境下采集到的聲目標(biāo)信號一般都含有大量干擾噪聲，這些噪聲勢必會影響聲目標(biāo)的精確識別和定位，因此聲目標(biāo)信號的消噪是必不可少的一步。小波包變換是處
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：E91

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐菲;;基于時延估計的四元十字陣被動定向近似誤差分析[J];電子測量技術(shù);2014年12期

2 黎鎖平;周勇;周永強(qiáng);候尚林;;基于小波包和HMM的戰(zhàn)場聲信號識別[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2014年05期

3 景思源;馮西安;張亞輝;;廣義互相關(guān)時延估計聲定位算法研究[J];聲學(xué)技術(shù);2014年05期

4 蕭蕭;;反直升機(jī)地雷,“阿帕奇”的克星[J];環(huán)球人物;2014年13期

5 孫悅娟;陳功;許清泉;;仿生聽覺技術(shù)在聲目標(biāo)特征提取中的應(yīng)用[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2014年01期

6 楊志權(quán);尚凡;;魚雷水聲同步定位系統(tǒng)抗定位距離模糊算法及仿真[J];魚雷技術(shù);2014年01期

7 王熙;李應(yīng);;多頻帶譜減法用于生態(tài)環(huán)境聲音分類[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年03期

8 馬馳;陳建峰;葉永;;基于四元十字陣的分布式聲源定位實驗研究[J];傳感器與微系統(tǒng);2013年11期

9 張官榮;馬建倉;趙玉;程勝;;基于空間譜估計的多干擾源分辨技術(shù)研究[J];電子設(shè)計工程;2012年06期

10 王艷;李智;;基于最佳小波包基的邊海防聲目標(biāo)識別[J];四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版);2011年S1期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 孟凡達(dá);區(qū)域封鎖子彈藥超聲波周向掃描探測技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2017年

2 尹延昭;壓阻式MEMS聲傳感器研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 劉雪勇;次聲信號特征提取與分類識別研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

4 彭奎;一種基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位系統(tǒng)及其應(yīng)用研究[D];安徽大學(xué);2014年

5 唐海涌;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聲目標(biāo)識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

6 劉艷麗;被動聲探測系統(tǒng)對目標(biāo)定向、定位算法的研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

7 馬保宏;空氣中目標(biāo)聲場建模與軟件實現(xiàn)[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

8 陳丹;戰(zhàn)場被動聲多目標(biāo)識別方法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2005年

本文編號：2640393