%0 Journal Article
%T 水面目标信号预测与识别方法
%A 孟庆昕
%A 杨士莪
%A 朴胜春
%A 邵宝辉
%J 哈尔滨工程大学学报
%D 2016
%R 10.11990/jheu.201410081
%X 针对水声信道随机、时变、空变的特性,在强干扰背景下难以提取目标信号的问题,建立了基于改进Volterra滤波器的水面信号预测模型。应用Volterra级数滤波器,建立了目标信号的非线性动力学模型,通过对目标信号的短期预测,实现了对背景干扰的抑制;结合Kalman滤波器的实时递推性质和二阶Volterra级数滤波器的非线性拟合特性,对常规Volterra模型进行了改进;对预测时间序列提取了非线性特征量最大Lyapunov指数和关联维数,验证了两类水面目标信号具有混沌特性。结果表明,Kalman滤波器估计Volterra核的自适应预测方法预报误差较常规方法有显著降低,收敛性提高,鲁棒性增强。
%K Volterra滤波器
%K Kalman滤波器
%K 相空间重构
%K 预测
%K 目标识别
%U http://heuxb.hrbeu.edu.cn/oa/darticle.aspx?type=view&id=201410081