基于VMD与IMWPE的舰船辐射噪声特征提取研究

舰船辐射噪声的特征提取是水下识别的依据,传统的特征提取可识别性较弱,水下识别较为困难。本文提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与改进多尺度加权排列熵（improved multisacle weighted permutation entropy, IMWPE）相结合的方法进行特征提取,将原始信号通过VMD分解成多个固有模态函数（intrinsic mode function, IMF）,选取能够充分体现目标复杂度特征的IMF作为研究对象,然后通过IMWPE方法采用平移均值法解决多尺度加权排列熵（multisacle weighted permutation entropy, MWPE）的单一粗粒化问题。实验数据表明,将本文算法与对比算法提取的特征参数经过粒子群优化的支持向量机（particle swarm optimization support vector machine, PSO-SVM）进行分类识别,IMWPE算法识别率最高,具有良好的稳定性和优越性。