【摘 要】
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21世纪是海洋的世纪,全球各国尤其是我国在极力推进“建设海洋强国”的计划,因此国内外众多学者纷纷开始了大批海洋科学研究。其中,水下目标的探测、导航、通信等实际应用领域都需要准确的水声信号,这使得水声信号的去噪问题成为海洋科学研究的重中之重。本文针对这一问题,结合传统稀疏分解算法和字典学习算法提出一种改进的低频水声信号去噪方法。该方法以稀疏分解理论作为研究基础,结合长脉冲信号难处理问题,对传统稀疏分
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21世纪是海洋的世纪,全球各国尤其是我国在极力推进“建设海洋强国”的计划,因此国内外众多学者纷纷开始了大批海洋科学研究。其中,水下目标的探测、导航、通信等实际应用领域都需要准确的水声信号,这使得水声信号的去噪问题成为海洋科学研究的重中之重。本文针对这一问题,结合传统稀疏分解算法和字典学习算法提出一种改进的低频水声信号去噪方法。该方法以稀疏分解理论作为研究基础,结合长脉冲信号难处理问题,对传统稀疏分解算法做出优化,解决了传统稀疏分解算法的局限性。本文针对浅海环境对含噪水声信号进行去噪处理研究。主要研究内容包括:（1）选择合适的信噪模型。本文根据水声信号特点选择简正波模型进行计算,得出水声信号声压值。选择非高斯噪声模型来更加真实地仿真海洋噪声环境。（2）在以上条件下对传统稀疏分解算法进行研究,针对过完备字典中原子个数过多的问题对传统稀疏分解理论中的匹配追踪算法Matching Pursuit（,MP）和正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）做出改进,并在单独使用其中一种算法的条件下对不同信噪比下的接收信号进行去噪处理。（3）对字典学习算法最优方向法（7）Method of Optimal Directions,MOD（8）和K-奇异值分解法（K-Singular Value Decomposition,K-SVD）进行研究,在OMP算法的基础上分别加入两种字典学习算法对不同海况下的接收信号进行去噪处理。（4）针对实测长脉冲信号难处理问题,加入脉冲压缩技术将其压缩,解决传统稀疏分解算法对长信号的限制,并在提高重构信号信噪比的同时减小算法计算量。在不同强度的噪声环境以及对不同形式信号的处理中,本文改进后的算法都得到了理想的去噪结果,提高了原有稀疏分解方法的去噪性能,显示了改进后算法的有效性。对真实水声数据的处理结果表明,改进后的算法均能够更好地应用在强噪声背景下水声信号的检测提取中,且解决了传统稀疏分解算法对长脉冲信号难处理的局限性。
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