基于无监督机器学习的水下目标轴频磁场信号识别方法

本发明提供了一种基于无监督机器学习的水下目标轴频磁场信号识别方法，包括：通过阵列式磁浮标或无人机集群获取多组同步观测的轴频磁场数据时间序列，构建多通道观测数据集；对多通道观测数据集进行主成分分析，提取并分离原始数据中的大尺度低频干扰信号；将去除低频干扰信号后的各通道观测数据按时间顺序进行分割，对时间切片构成的信号矩阵进行聚类分析；选取各聚类簇中心点对应的轴频磁场观测数据与仿真生成的轴频信号进行相关分析；选取相关系数最高的时间切片进行功率谱分析，若符合轴频信号线谱特征，则认为存在目标信号，反之则认为不存在。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中信号检测效率较低的技术问题。