基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法 (2012年)

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题，首先根据磁异常信号的频域特征，设计了约束最小二乘FIR滤波器，通过对含噪信号进行带通滤波，滤除高频噪声；再采用BP神经网络对低频分量进行学习，提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验，结果表明：该算法可以显著提高信噪比，增强对船舶磁场信号的检测能力。