小波阈值降噪法在Φ-OTDR扰动传感系统中的应用

针对目前基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤扰动传感系统信噪比较差的问题,提出采用小波阈值降噪法对系统采样信号进行信号处理的前期降噪。分析系统有效信号特征,采用小波阈值降噪法中强制阈值降噪法、软阈值降噪法以及硬阈值降噪法分别对采样信号进行降噪处理,经过比较选择了阈值降噪法作为降噪算法。定量对比降噪前后扰动信号的信噪比,证明采用小波阈值降噪法中硬阈值法处理后的数据在进行后期定位算法时,信噪比提高近一倍。

基于1(1/2)维谱与K-L变换的被动声纳目标识别

采用基于1(1/2)维谱分析与K-L变换相结合的特征提取方法,获取被动声纳噪声信号的有效识别信息,对被动声纳的目标信号进行分类。首先对被动声纳噪声进行1(1/2)维谱子带能量的特征提取,然后运用K-L变换实现高维特征向量的降维,剔除冗余特征,并以BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别与分类。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果和稳健性。