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    一種基于小波奇異值檢測的魚雷電磁引信目標(biāo)信號特征識別方法

    2013-05-28 06:08:12俞金方楊清華
    水下無人系統(tǒng)學(xué)報 2013年1期
    關(guān)鍵詞:魚雷變化率持續(xù)時間

    陳 光, 俞金方, 楊清華

    ?

    一種基于小波奇異值檢測的魚雷電磁引信目標(biāo)信號特征識別方法

    陳 光, 俞金方, 楊清華

    (中國人民解放軍91024部隊, 廣東 臺山, 529266)

    為了確保魚雷引信可靠動作必須準(zhǔn)確提取和識別魚雷電磁引信目標(biāo)信號特征, 描述了表征信號奇異性的Lipchitz指數(shù)方法, 闡述了基于小波變換的信號奇異值檢測原理, 分析了電磁引信目標(biāo)信號的包絡(luò)經(jīng)幅度識別后存在奇異值的情況。基于此, 提出了一種目標(biāo)信號時間變化率和持續(xù)時間特征識別的新方法, 該方法以提取目標(biāo)信號的實際特征為中心, 通過選擇合適的小波基函數(shù)和分解尺度, 精確地檢測出包絡(luò)信號的奇異點。仿真結(jié)果表明, 相比傳統(tǒng)的模擬電路識別方法, 本文提出的方法易于實現(xiàn), 識別精度高, 且不受門限電壓變化的影響, 具有較好的工程應(yīng)用價值。

    魚雷; 電磁引信; 特征識別; 小波變換; 奇異值檢測

    0 引言

    對魚雷電磁引信目標(biāo)信號中包含的目標(biāo)特征信息進行識別和提取是確保引信可靠動作的重要手段。這些特征信息主要包括載波信號的頻率、相位以及調(diào)制包絡(luò)信號的幅度、時間變化率和持續(xù)時間等[1]。其中, 幅度信息反映了目標(biāo)的散射面積大小和魚雷與目標(biāo)的相對距離; 時間變化率信息反映了魚雷與目標(biāo)的相對速度; 持續(xù)時間信息則反映了目標(biāo)的寬度。雖然包絡(luò)的時間變化率和持續(xù)時間特征通常作為輔助判據(jù), 需要與幅度識別結(jié)合才有意義, 但是, 準(zhǔn)確識別這2個特征對于目標(biāo)信號的全面識別仍然具有重要意義。

    當(dāng)前, 對幅度、頻率和相位特征進行識別已有許多成熟的方法[2-3], 然而, 對包絡(luò)的時間變化率和持續(xù)時間特征的識別方法還比較單一, 僅限于傳統(tǒng)的微分電路和積分電路[1]。

    實際上, 微分電路是一個高通濾波器, 其作用是濾除檢波輸出的直流分量和慢變化分量而使包絡(luò)信號通過, 并沒有實現(xiàn)提取包絡(luò)時間變化率的功能; 而積分電路的作用是對超過門限的信號的持續(xù)時間進行選擇, 只允許大于一定持續(xù)時間的信號通過, 將小于一定持續(xù)時間的短暫干擾脈沖信號抑制, 但該方法沒有充分利用持續(xù)時間特征的全部信息, 識別精度不高。此外, 該方法受門限電壓變化的影響較大, 且不能實現(xiàn)對包絡(luò)信號最大值的識別, 不利于引信最佳炸點的選擇和控制。本文針對電磁引信目標(biāo)信號的包絡(luò)信號存在奇異值的情況, 提出了一種識別時間變化率和持續(xù)時間特征的新方法, 力圖克服傳統(tǒng)方法的不足。

    1 信號奇異性的數(shù)學(xué)描述

    2 小波變換檢測信號奇異值原理

    小波變換是一種信號的時間-尺度(時間-頻率)分析方法, 能有效地從信號中提取瞬態(tài)突變信息, 通過伸縮和平移等運算功能對信號進行多尺度細(xì)化分析, 成為奇異點檢測和定位的有力工具。

    2.1 小波變換模極大值與信號奇異值關(guān)系

    圖1 小波變換模極大值與信號奇異點的關(guān)系

    2.2 小波基的選擇

    選擇合適的小波基函數(shù)對于信號奇異性的檢測非常重要, 通常考慮以下4個條件[6]:

    表1 小波濾波器系數(shù)

    3 包絡(luò)信號奇異性分析與特征識別方法

    3.1 奇異性分析

    圖2 一定舷角攻擊條件下的包絡(luò)信號波形

    圖3 0°角或180°角攻擊條件下包絡(luò)信號波形

    3.2 特征識別方法

    4 數(shù)值仿真

    圖4 鐘形包絡(luò)的連續(xù)小波變換奇異值檢測結(jié)果

    圖5 斜變截平包絡(luò)的連續(xù)小波變換奇異值檢測結(jié)果

    同樣, 由圖4和圖5知, 鐘形包絡(luò)信號的奇異點對應(yīng)于時刻86, 171和256, 斜變截平包絡(luò)的奇異點對應(yīng)于時刻118和180; 已知仿真程序中的采樣頻率為200 Hz, 則可求得鐘形包絡(luò)的幅度變化率和持續(xù)時間分別為

    斜變截平包絡(luò)的幅度變化率和持續(xù)時間

    5 結(jié)束語

    本文通過對信號奇異性的Lipchitz指數(shù)理論、小波變換奇異值檢測原理, 以及電磁引信目標(biāo)信號的包絡(luò)信號存在奇異值的分析, 提出了一種識別電磁引信目標(biāo)信號的幅度變化率和持續(xù)時間特征的新方法。

    仿真結(jié)果表明, 通過選擇合適的小波基函數(shù)和分解尺度, 包絡(luò)信號的奇異點可以被精確地檢測出來, 從而實現(xiàn)目標(biāo)信號幅度變化率及持續(xù)時間信息的準(zhǔn)確識別。相比傳統(tǒng)的模擬微分電路與積分電路識別方法, 本文提出的方法更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定、更靈活, 此外, 還可在目標(biāo)信號達到最大值的時刻識別出持續(xù)時間信息, 因此, 更有利于電磁引信炸點的選擇與控制。

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    [10] 陳光, 任志良, 李耀波, 等.魚雷引信目標(biāo)信號的小波消噪研究[J].魚雷技術(shù), 2007, 15(5): 15-19.Chen Guang, Ren Zhi-liang, Li Yao-bo, et al.Study on Wavelet Denoising of Torpedo Fuze Target Signal[J].Torpe- do Technology, 2007, 15(5): 15-19.

    A Feature Recognition Method of Target Signal for Torpedo Electromanetic Fuze Based on Wavelet Transform Singularity Detection

    CHEN Guang, YU Jin-fang, YANG Qing-hua

    (91024thUint, The People′s Liberation Army of China, Taishan 529266, China)

    The features of target signal for torpedo electromagnetic fuze must be extracted and recognized exactly to ensure reliable action of torpedo fuze. Lipchitz exponent method for symbolizing signal′s singularity is described, the principle of detecting signal′s singularity based on wavelet transform is introduced, and the presence of singular value in the envelope of the target signal for torpedo electromagnetic fuze after amplitude recognition is analyzed. Then a new recognition method is put forward for the features of time-varying rate and lasting time of the envelope.The method can detect accurately the singular point of the envelope signal by extracting the real feature of target signal and selecting suitable wavelet base function and decomposition scale. Simulation results show that in contrast to traditional recognition methods with analogy circuits, the proposed method is easier in realization with weaker limitation of threshold voltage variation, besides, it has a high recognition precision and good engineering application.

    torpedo; electromagnetic fuze; feature recognition; wavelet transform; singular value detection

    TJ431.7

    A

    1673-1948(2013)01-0030-04

    2012-06-07;

    2012-06-14.

    陳光(1980-), 男, 博士, 工程師, 主要研究方向為魚雷引信技術(shù), 魚水雷裝備保障技術(shù).

    (責(zé)任編輯: 楊力軍)

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