干扰抑制门在线谱提取中的应用

由于舰船辐射噪声和海洋环境噪声的复杂性,直接从舰船辐射噪声解调信号中提取线谱比较困难。为了降低线谱提取过程中宽带噪声干扰的影响,设计了一个干扰抑制门。对单频输入信号和谐波输入信号的仿真,验证了抑制算法的有效性,同时对干扰抑制门的信噪比增益进行了统计分析。对实测舰船辐射噪声数据处理,结果表明干扰抑制门的应用能有效降低信号中的宽带干扰,为线谱提取提供便利。从线谱中提取的螺旋桨轴频可作为舰船目标分类和识别的特征量。干扰抑制门算法亦可用于线谱检测。     

噪声背景下目标线谱提取方法研究

利用目标线谱与自噪声线谱在时间域和空间域上的差异,采用时空联合手段研究舰船噪声中目标线谱的提取方法。文中具体讨论了连续谱背景下线谱的提取方法以及舷侧阵中自噪声线谱与目标线谱的分离方法。海上实验数据处理结果表明了该方法的有效性。     

强干扰背景下的鱼雷辐射噪声信号检测方法

常规被动声纳利用宽带波束能量进行目标检测,在低信噪比、强目标干扰情况下,宽带能量检测的性能迅速降低。利用鱼雷辐射噪声信号中含有丰富线谱成分的特点,提出了一种针对鱼雷辐射噪声信号的窄带和宽带联合检测方法。通过对预成波束方向信号的窄带处理和线谱提取,利用特定频段的线谱能量对宽带波束输出进行加权,提高了线谱目标的检测能力。该方法能够有效地抑制非线谱强干扰目标,提高低信噪比信号的检测能力。仿真和海试数据处理结果验证了该方法的有效性。     

一种恒虚警线谱检测算法研究

提出基于高低分辨率功率谱匹配度估计的线谱检测算法,该算法对信号分别进行高分辨率功率谱估计和多段低分辨率功率谱估计,然后以高分辨率功率谱估计为模板,用多段低分辨率功率谱估计进行校验的方式进行线谱检测。基于单频信号加高斯白噪声假设条件,理论上导出该检测方法的检测率和虚警率,并进行了仿真验证。与传统的线谱检测方法相比,该线谱检测算法不需要预知噪声功率谱,且具有恒虚警的特点。在车辆目标远距离声学检测应用中,该检测算法具有较好的检测性能。     

用互谱法检测噪声中周期信号的周期和功率谱

本文提出了一种从噪声中检测周期信号的周期和功率谱的新方法,即使用互谱进行同步相加的方法,并从理论和实验上进行了研究。具体地说,该方法是在保持一定时间延迟的条件下,从掩埋在噪声中的周期信号上进行两次取样,计算两次取样之间的互谱,再对互谱进行多次同步相加。本方法与以前使用触发脉冲的功率谱法不同,它的一个特点是不需要触发脉冲。根据理论分析可知,用上述方法得到的互谱就等于周期信号的功率谱被旋转了一个同时间差和频率的积成比例的相位。本文还分别以掩埋在白噪声中的二个正弦波和由掩埋在白噪声中的短周期M序列信号构成的周期噪声信号为对象进行了实验验证。结果表明,本方法对高精度地检测噪声中的周期信号的周期和功率谱是有效的。     

一种估计船舶辐射噪声线谱的联合分析法

线谱的提取为舰船的检测识别和方位跟踪提供了依据,研究线谱的提取具有实际的应用意义.采用Welch算法和Chirp-Z变换联合处理舰船的辐射噪声信号能够有效地提取线谱.根据对仿真信号和某实船的辐射噪声信号分析的结果表明,该方法原理简单,能够精确地提取特征线谱,其中频率分辨力可达0.36 Hz;根据所提取的船只的特征线谱,设定滤波区间对船辐射的噪声信号进行滤波,可以更准确地跟踪船的航迹.     

基于跟踪混沌化方法的线谱控制技术研究

船舶辐射水声中的线谱成分是被动声纳在水声对抗中检测、跟踪和识别目标的主要特征信号,混沌隔振技术利用隔振系统处于混沌状态时其响应功率谱呈连续谱这一特征来抑制动力机械对艇体的线谱激励。针对目前混沌隔振技术在工程实际应用中存在如何在小振幅条件下实现持续混沌运动的难题,提出了利用跟踪控制使隔振系统混沌化方法,抑制辐射水声中的线谱成分,同时解决了跟踪目标建立的难题,试验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于线谱特征函数提取LOFAR图线谱的方法

水声信号被动检测中广泛使用LOFAR图对接收信号进行处理和分析。针对LOFAR图中线谱信号检测问题,根据线谱信号特征设计特征函数,提出频域滑动窗线谱特征累积检测法。该方法在频率轴移动观察窗,用多步决策算法计算每个观察窗的最优解,得到最优路径,如果最优路径特征值大于阈值,则累积LOFAR图像素点被该最优路径经过的次数,次数越多对应点为线谱点的概率越大。仿真研究表明,该方法对频率时变、低信噪比的线谱信号具有良好的检测能力,可实现多根线谱的增强与检测。海试数据处理结果证明了该方法的可行性和稳健性。该算法对于辐射线谱信号的水下目标远距离探测识别有较高的参考价值。     

基于局部寻优的噪声特征线谱智能识别算法研究

针对舰船噪声特征线谱的筛选问题,提出一种面向海量数据的线谱特征数据识别算法：噪声谱由连续谱和线谱组成,将连续谱作为该趋势项进行处理,基于最小二乘原理拟合功率谱得到功率谱趋势项,以趋势项为准零基线,将功率谱划分为上下两部分,对零线上不连续的谱线分组并进行局部寻优获取初步特征线谱,根据谱线权重进行峰值排序得到舰船噪声特征线谱。算法实现了特征线谱的有效提取,并通过实测数据验证了算法的有效性,具有一定的工程应用价值。     

基于长序列FFT和LMS原理的调制线谱分析

从数学上证明了长序列FFT分析可实现噪声抑制,从而提高信噪比,其实质相当于时间积累。利用变步长的自适应线谱增强器进行线谱增强,可以提高信噪比。用两种方法分析了实际舰船信号的调制谱,讨论了合理选取参数的方法。实验证明,合理运用这两种方法,可以达到较好的分析效果。     

多线谱干扰下的盔内语音通信降噪算法研究

航天服头盔内语音通信系统工作时,受到来自航天服自身的风机、泵、通风气流所产生的噪声影响,通话质量下降严重。传统降噪方法能有效抑制宽带噪声,但对线谱干扰的抑制较弱。文章以此为出发点,开展了多线谱干扰下的语音降噪算法研究,设计了一种自适应线谱检测方法,可有效识别线谱,定位其所处频带,在抑制宽带噪声的同时,进一步抑制线谱干扰。文章结合盔内实录噪声数据对算法进行了验证,结果显示,相对于传统降噪方式,文中方法对多线谱干扰的抑制能力更强,语音客观语音质量评估得分提高约6%。     

一种估计船舶线谱的联合分析法

线谱是船舶辐射噪声中重要的特征信息，线谱提取是水中目标识别的关键技术。文章简述了船舶辐射噪声的物理成因和频谱特征，利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点，结合Matlab仿真试验的结果，提出了一种对船舶辐射噪声0．100Hz低频段线谱估计的联合分析法。并用该方法对两艘实船噪声进行了谱分析，提取了A型船在中速航行时5．25Hz的特征线谱，B型船存在65．5Hz和69．2Hz两条特征线谱。实验结果表明该方法对低频段的线谱特征提取有明显的实用效果。     

目标辐射噪声线谱的特征建模与检测

在理论分析的基础上，构造了基于λ水平能量聚点的目标辐射噪声线谱的特征量模型．在利用中值痣波去除信号功率谱中“平台型”的λ水平能量聚点后，计算其λ水平能量聚点作为拟线谱频率，通过拟线谱频率对应周期的整周期延时叠加突出线谱特征，以提高辐射噪声线谱的检测率．理论分析和对仿真信号的计算结果表明，该算法是有效的．     

本艇噪声检测系统的功率谱估计与应用

本文介绍以ＴＭＳ３２０Ｃ２５信号处理器为核心组成的本艇声检测系统，概述本艇自噪声功率谱计算方法，提取螺旋桨附近噪声特征信号，实现了螺旋桨空化噪声的检测和报警。     

多级背景均衡在多波束LOFAR处理中的应用

被动声纳检测中背景均衡通常是沿着频率或者方位对噪声进行均值估计。为了提高多波束窄带检测能力,需采用一种新的背景均衡方法来估计噪声的均值。针对水下目标辐射噪声的线谱横跨相邻多个波束,将多级背景均衡应用到被动多波束窄带检测中。它是根据所选择的数据窗,沿着频率和方位对多波束LOFAR图进行两维的背景均衡处理。该方法能够有效地抑制目标方位相邻波束线谱,提高多波束LOFAR图中窄带信号检测能力。海试数据处理结果表明,该方法不仅有效,而且计算量小。     

艇尾实尺桨空化初始航速和高频噪声谱的工程预报

为了实现艇尾实尺桨空化初始航速和高频噪声谱的工程预报,采用模型桨空化多相流模拟和实桨高频噪声谱半经验公式预报相结合的方法,预报了SUBOFF潜艇标称伴流下的实尺度7叶大侧斜桨的空化初始航速和高频噪声谱曲线以及特定频率1kHz处的谱源级。空化模拟和空化初生的较高预报精度由E779A桨的空化形态、空化面积和初生空化数的预报给予了校验。半经验公式的适用性由USS212型潜艇和Agosta-80潜艇的螺旋桨噪声预报给予了校验,精度适中。计算结果表明:7叶桨在水深16.8 m时空化初始航速为12.8 kn,6 kn航速下1 kHz处谱级为101.7 dB,较相同水深下Agosta-80潜艇临界航速高2.6 kn、谱级低0.3 dB,表明噪声性能更优。较好地建立了艇尾实尺桨空化初始航速和高频噪声谱预报的工程应用方法。     

基于广义高斯噪声模型的低频线谱检测

研究浅海环境噪声中低频线谱的检测问题.首先对实测海洋环境噪声的统计特性进行分析,提出了应用广义高斯分布对海洋环境噪声建模方法.在此基础上,针对低频线谱检测问题,推导了广义高斯噪声场中的最大似然检测器和渐近检测器,给出了弱线谱条件下线谱频率的最大似然估计.最后,利用实测数据对三种检测器的线谱检测性能进行了验证,结果表明:...     

被动声纳线谱检测技术综述

船舶辐射噪声的功率谱由连续的宽带谱和离散窄带线谱组成。在被动声纳系统中，线谱检测是一个至关重要的问题。本文对线谱检测技术进行了综述。该领域最新进展表明，为了能够在低信噪比下检测和提取线谱，往往采用两种或多种组合方法，并且利用了多个时刻的数据。     

基于线性预测的互谱域角度谱估计方法

1引言 抑制干扰是阵列信号处理的重要研究内容之一.通常,期望一种算法在提高方位分辨力的同时,也有较好的噪声抑制能力.LP算法具有高分辨力,但由于它没有利用加性噪声的统计特性,在噪声抑制方面较差[1,2].本文拟在互谱域利用LP算法来估计信号的角度(方向)谱.该方法利用了噪声的统计特性,在高分辨的同时还具有较好的噪声抑制能力.     

单矢量传感器DEMON谱检测技术研究

水声目标辐射噪声的包络谱中包含调制线谱(DEMON),不同类型的水声目标其DEMON谱不同,研究单矢量传感器利用DEMON谱检测目标信号的能力。采用文中定义的解析声强流方法,将单矢量传感器拾取的同一点的多信号源的振速矢量叠加统一描述在解析声强流的相位中,目标方位可以通过计算解析声强流的相位得到。仿真计算结果表明,这一方法对不同基频调制的宽带信号的检测能力可达-20dB,方位分辨能力在信噪比为-15dB时约为10°。对湖试数据的处理结果已证明本方法的可行性。