一种侵彻过载信号的特征提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111007280A(43)申请公布日2020.04.14(21)申请号201911346512.2(22)申请日2019.12.24(71)申请人南京信息职业技术学院地址210023江苏省南京市栖霞区仙林大学城文澜路99号(72)发明人赵海峰张亚郭燕(74)专利代理机构南京天翼专利代理有限责任公司32112代理人孙辉奚铭(51)Int.Cl.G01P15/16(2013.01)G01H17/00(2006.01)F42B35/02(2006.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图4页(54)发明名称一种侵彻过载信号的特征提取方法(57)摘要本发明公开了一种侵彻过载信号的特征提取方法，包括利用总体经验模态分解法对测试信号进行分解、构造多维观察信号并对多维观察信号的自相关矩阵进行奇异值分解、确定主分量信号源数、形成多通道混合信号、采用二阶盲辨识算法对多通道混合信号进行盲源分离处理获得源信号、对源信号进行特征提取；针对合理分离弹体侵彻板靶时弹体的刚体加速度特征，滤除测试信号中含有的结构响应和外部噪声成份，从而进行侵彻过载信号特征的提取的问题，本发明所提供的一种侵彻过载信号的特征提取方法，对侵彻过载信号进行处理，能够获得反映弹体侵彻目标过程的刚体加速度特征的信号分量及弹体侵彻目标过程时的弹体二次或多次谐振频率的信号分量。CN111007280ACN111007280A权利要求书1/2页1.一种侵彻过载信号的特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：利用总体经验模态分解法对弹丸侵彻目标过程获取的单通道侵彻过载测试信号x(t)进行分解；a)将信号x(t)中加入均值为零且标准差为常数的高斯白噪声，高斯白噪声与信号x(t)等长：xi(t)＝x(t)+si(t)(1)其中，si(t)为第i次加入的高斯白噪声，xi(t)为第i次加入高斯白噪声后的信号；b)利用经验模态分解法对信号xi(t)进行分解：其中，cij为第i次分解得到的第j个IMF分量，xi(t)含有n个IMF分量，ri为第i次分解得到的余量；c)重复步骤a)和b)N次，每次添加的高斯白噪声序列不同，将N次分解得到的IMF分量和余量进行总体平均计算，得到信号x(t)的IMF分量cj和余量r：d)总体经验模态分解法的最终结果为：步骤二：构造多维观察信号ximf，并对多维观察信号ximf的自相关矩阵进行奇异值分解；e)利用信号x(t)、IMF分量cj和余量r构造多维观察信号ximf：ximf＝(x(t)，c1，…，cn，r)(6)f)多维观察信号ximf的自相关矩阵Rx为：HRx＝E(ximf(t)ximf(t))(7)g)对自相关矩阵Rx进行奇异值分解：TTRx＝VxΛxVx+VbΛbVb(8)其中,VX为信号x(t)的主分量，Vb为信号x(t)中的噪声信号，ΛX和Λb为VX和Vb的对应特征值；步骤三：确定主分量信号源数；根据式(8)得：Λx＝diag{λ1≥λ2...≥λn+2}；2CN111007280A权利要求书2/2页设Pk为前k个特征值在全部特征值之和中所占比例：Pk＝(λ1+λ2+...+λk)/(λ1+λ2+...+λn+2)(9)设k取值m时，满足97％≤Pm＜1，且Pm+1-Pm＜1％，则确定主分量信号源数为m；其中，1≤k≤n+1；步骤四：形成多通道混合信号Z(t)；信号x(t)与分量cj的相关系数：其中，cov表示协方差函数，var表示方差函数；将相关系数按从大到小顺序排列，根据主分量信号源数为m，挑选前m-1个相关系数中的分量与信号x(t)重组形成多通道混合信号z(t)；步骤五：采用二阶盲辨识算法对多通道混合信号z(t)进行盲源分离处理，获得源信号；h)对多通道混合信号z(t)中心化并作白化处理，得到：w(t)＝Qz(t)(11)其中，Q为白化矩阵，w(t)为白化后的观测信号；i)将w(t)联合对角化，得到混合矩阵U；j)计算分离矩阵：V＝UTQ(12)k)获得源信号：y(t)＝Vx(t)(13)y(t)为信号x(t)的源信号。步骤六：对y(t)进行特征提取；y(t)含有m个信号分量，记为Signal1、Signal2、…、Signalm，根据式(10)计算信号x(t)与Signal1、Signal2、…、Signalm的相关系数，设与信号x(t)相关系数最大的信号分量为Signal1，则Signal1反映弹体侵彻目标过程的刚体加速度特征；除Signal1以外的信号分量Signal2、Signal3、…、Signalm为高频振动信号，对Signal2、Signal3、…、Signalm进行频谱分析，提取特征频率，该特征频率为弹体侵彻目标过程时的弹体二次