陈 哲， 李亚安

(西北工业大学 航海学院，西安 710072)

舰船辐射噪声是被动声呐进行目标检测、跟踪、识别、定位的信号源，研究舰船辐射噪声的特征提取有助于提高被动声呐的工作性能，具有重要的实际工程意义[1-3]。

由于产生机理复杂，且受到复杂水下海洋环境的影响，舰船辐射噪声通常具有非平稳、非高斯、非线性的“三非”特性，使得从中提取稳定特征成为水声领域研究的难点。传统舰船辐射噪声特征提取方法如短时傅里叶变换、功率谱分析[4]、LOFAR谱分析[5]、小波变换[6]等已被实践证明不适用于水声信号处理[7-8]。近年来，经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)[9]与集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)[10]的提出为舰船辐射噪声特征提取问题的解决提供了新的思路[7-8,11-13]。刘深等[13]利用EMD分析了舰船辐射噪声各阶固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)的能量谱；杨宏等[7]分析了舰船辐射噪声高频IMF与低频IMF之间的能量差；李余兴等[8]利用EEMD分析了舰船辐射噪声最强IMF的中心频率。这些方法取得了一定的分类效果，但样本种类较少，且都只从单一尺度上分析了舰船辐射噪声。

通常来说，信号的非线性越强，其规则性越弱，可预测性越小，复杂程度越高。鉴于舰船辐射噪声具有强非线性，有必要从复杂度的角度对其加以研究。随着非线性动力学的发展，使得表征信号的复杂程度成为可能。至今，已有多种表征时间序列复杂度特征的方法如：关联维数[14]、样本熵[15]、多尺度排列熵[16-17]等。其中，多尺度排列熵所需运算量小、稳定性强、具有多维分析能力，已被广泛应用于故障诊断领域[18-20]。……