低信噪比条件下目标螺旋桨参数估计方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：韩闯, 冷冰, 兰朝凤, 邢博闻

单位：1.哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院 哈尔滨 1500802.上海海洋大学工程学院 上海 201306

摘要：螺旋桨广泛应用于各类航空与航海设备中，如无人机、直升机以及水下舰船，尤其在水下目标探测中，目标的螺旋桨能提供丰富的特征信息。螺旋桨的微动产生的微多普勒频率能够反映其结构和动态行为，成为识别海洋目标的重要指标。准确识别水下目标螺旋桨的参数，如桨叶数目、桨叶长度以及转速等，对于目标的身份识别具有重要意义。然而，水下探测环境复杂多变，杂波干扰成为常态，对微动特征精准提取构成了挑战，尤其是强杂波背景下，信号处理的难度显著增加。以水下目标螺旋桨参数识别为例，该文针对低信噪比条件下螺旋桨参数估计的挑战，提出一种基于复数域变分模态分解(CVMD)和正交匹配追踪(OMP)算法的新方法。首先分析了螺旋桨回波信号的复杂特性，探讨了传统方法在噪声环境下的局限性。随后，引入CVMD算法对信号进行分解和去噪处理，有效提高了信号的分离能力和抗噪声能力。通过时频分析获取目标闪烁参数，并将其作为先验信息对稀疏字典进行降维处理，降低正交匹配追踪算法的运算量，提高了微动特征参数的估计精度，利用OMP算法，精确提取了螺旋桨的微多普勒特征，实验结果验证了方法的有效性和稳定性。最后，比较了CVMD-OMP方法与传统方法在不同信噪比条件下的性能表现，展示了其在水下声学目标识别中的应用潜力和优势。

关键词：微多普勒, 信号去噪, 特征提取, 复数域变分模态分解, 正交匹配追踪

基金资助：国家自然科学基金(11804068)，黑龙江省自然科学基金(LH2020F033)，黑龙江省省属本科高校优秀青年教师基础研究支持计划(YQJH2024077)