[發明專利]一種基于經驗模態分解的海雜波時間相關性分析方法

有效

• 申請號: 202010716717.1
• 申請日: 2020-07-23
• 公開（公告）號: CN111985342B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 胡居榮;高放;王豐梅;曾保
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 韓紅莉

本發明公開了一種基于經驗模態分解的海雜波時間相關性分析方法，采用經驗模態分解算法以自身的數據特點為驅動，將海雜波分解為多個簡單波形分量和殘差，分解得到的本征模態函數具有不同的頻率特征，本征模態函數隨分解階數的提高頻率逐漸降低從而表示不同海況下的海雜波信息。在經驗模態函數分解算法的基礎上，對得到的各個簡單波形分量進行Hilbert變換，即可得到信號的時頻聯合能量譜，根據時頻聯合能量譜就可以研究信號的時頻能量分布，最后采用時間內稟相關函數計算分解后數據的相關性，然后通過局部相關估計海雜波實測數據的全局相關系數，得到海雜波的時間相關性。

技術領域

本發明涉及一種基于經驗模態分解的海雜波時間相關性分析方法，屬于信號處理技術領域，旨在分析非線性非平穩信號的特性，獲取其原始信號特征，再去分析其時間相關性，適用于在信號無法提取基函數從而無法使用依賴先驗分解分析方法對信號進行處理的情況。

背景技術

海雜波結構復雜，由多種電磁波組成，具有非線性、非平穩性的特點，易受風速、空間漂浮物、海面粗糙度、浪涌、雷達波入射角和雷達極化方式等多種因素的影響。

海雜波信號作為一種非線性、非平穩信號，在進行信號處理時，很難采用一勞永逸的方法直接分析海雜波信號的特性，根據信號處理理論，我們可以將復雜信號細小化，然后再分析細化后的信號從而近似的估計出信號的特性，這要求細化后的信號疊加后與原始信號相同或保留原始信號的大量特征信息。

常用的方法有短時傅里葉變換法、連續小波變換法及S變換等，這幾種是目前處理非線性、非平穩信號最常用的幾種分析方法，但是他們都有一共同特征，都依賴于先驗分解基函數，受海森堡測不準原理限制。若待分解信號無法提取分解基函數，這幾種方法就無法使用，所以在應用上存在很多限制。根據信號處理理論，需要找到與以上幾種處理數據的方法原理類似但不需要基于先驗分解的方法是很必要的。

海雜波時間相關性分析的是同一距離門海雜波數據隨時間變化之間的關聯程度，海雜波時間相關性反應雜波起伏特性，根據該特性可以判斷目標數量、大小、方位及特征等信息。海雜波時間相關性分析可以為恒虛警檢測中閾值的設定提供先驗信息，為參考單元個數選取提供理論依據。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術中對海雜波這種非線性、非平穩信號進行處理計算其時間相關性時需要對先驗分解基函數的依賴缺陷，提供一種基于經驗模態分解以及Hilbert-Huang變換的新型海雜波時間相關性分析方法，首先使用經驗模態分解算法對海雜波數據進行處理，接著采用Hilbert-Huang變換分析復雜信號頻譜，最后采用時間內稟相關方法分析其時間相關性。

為達到上述目的，本發明提供一種基于經驗模態分解的海雜波時間相關性分析方法，采用經驗模態函數的分解算法將海雜波分解為多個簡單波形分量和殘差，海雜波分解得到的本征模態函數具有不同的頻率特征；

在經驗模態函數的分解算法的基礎上，對各個簡單波形分量進行Hilbert變換，即可得到信號的時頻聯合能量譜，根據信號的時頻聯合能量譜就可以研究信號的時頻能量分布。

采用時間內稟相關函數計算分解后的簡單波形分量和殘差的相關性，然后通過局部相關估計海雜波實測數據54號的全局相關系數，得到海雜波的時間相關性。

隨分解的階數逐漸提高，本征模態函數的頻率逐漸降低。

優先地，采用經驗模態函數的分解算法將海雜波分解為多個簡單波形分量和殘差包括以下步驟：

步驟一，定義海雜波時間序列為T(t),定義分解的殘差為r_i，定義分解出的本征模態函數為c_i(t)，輸入海雜波信號T(t)，初始化的殘差為r₀；

步驟二，獲取本征模態量h₀(t)；