本论文来源于陕西省政府科研基金项目“渔探仪”的一部分。当前在水声领域对矢量水听器信号处理技术的研究已经成为一个备受关注的课题,本论文的研究内容为基于矢量水听器的多通道数据采集系统的设计和水下目标被动识别软件的开发。 基于矢量水听器的多通道数据采集系统为了满足“渔探仪”这一实际科研项目的需要,设计了8个数据采集通道,对两个矢量水听器的输出进行接收;水下目标被动识别软件采用两种目标特征提取方法对水库实验数据进行目标特征提取,目标分类器则利用人工神经网络来完成。 多通道数据采集系统由模拟信号预处理电路、数据采集控制电路和数据采集控制程序三部分组成。其中模拟信号预处理电路的带通滤波频带、各通道增益均为可调;数据采集控制电路对采样频率、采集数据输出时序进行控制;数据采集控制程序负责把采集数据同步地读进计算机,并且保存起来用以数据后置处理。 水下目标被动识别软件包括两部分:目标特征提取和目标分类器。目标特征提取采用了小波包分解和双谱估计两种方法。采用小波包分析对水下目标进行不同频段内的能量特征进行提取;而双谱估计则是对水声信号的非高斯特性进行处理,从而提取水下目标的非高斯特征。目标分类器是通过对BP神经网络进行设计来实现的。 本论文所设计的多通道数据采集系统经过吉林松花湖、陕西冯家山水库两次试验验证,系统性能稳定,达到设计指标要求。水下目标被动识别软件对试验数据进行分析处理,得到了较高的水下目标识别率,说明了本文所选取的特征提取方法和对目标分类器的设计是可行的。