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《振动与冲击》2017,(11)
鲸类联络叫声的频段与舰船辐射噪声频段的重叠,使其易被误检测为舰船噪声而被被动声纳接收,影响后续对被动声纳检测到的信号进行目标自主识别等信号处理的性能。针对鲸类联络叫声干扰目标识别等声纳信号后续处理的问题,提出舰船辐射噪声中鲸类联络叫声检测算法,为削除鲸类联络叫声干扰作准备,算法首先通过理论与实测数据分析得出舰船辐射噪声频谱分布的短时稳定性特征,进而采用中值滤波方法对舰船辐射噪声进行白化处理,利用三阶多项式相位信号对鲸类叫声建模,然后通过基于匹配滤波器的广义似然比检测方法,实现了舰船辐射噪声中鲸类信号的检测。经实测信号的实验验证,提出的算法适用于不同类型和工况的舰船;通过与其他三种检测方法的比较分析,算法在给定虚警率下可以取得较高的鲸类叫声检测率,检测结果优于其他三种方法。 相似文献
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在研究了态势目标航迹关联特点的基础上,建立了航迹预测和样条拟合关联模型,该关联模型首先将前后两段航迹进行预测,然后进行样条拟合关联检验,从而实现了多目标环境中中断目标态势的关联判断,经仿真计算,此关联模型是可行实用的。 相似文献
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在被动系统中,多传感器多目标数据关联一直是一个难解决的问题.对静态数据关联多维指派"组合爆炸"问题,许多外学者提出了像最小距离法、最大似然算法等多种解决方法,但它们或正确相关率较低,或计算量较大.基于上述问题,提出了一种基于运动目标在时间上具有连续性的先验知识的新的航迹关联算法,该算法根据数据列之间发展态势的相似或相异程度来衡量航迹间接近的程度,使航迹关联问题突破了样本容量和典型分布这两条限制.仿真结果表明该算法计算量小,正确关联率高,具有较高的工程应用价值. 相似文献
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1引言 舰船目标辐射的水下噪声信号[1]包含有大量的目标信息,是被动声呐系统进行目标定位和识别的主要依据.本文从各类水下目标的辐射噪声中提取了四个有效的谱特征作为分类识别的依据,然后引入粗糙集(Rough Set)理论[2][3][4]的基本概念和理论,并将这些原理、算法运用到水下目标的融合识别中去,海上实录信号的分类实验结果令人满意. 相似文献
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为了能以快速、低成本的方式获得飞机起飞过程中,噪声适航审定飞越噪声测量点处涡扇发动机风扇部件的音频信号,对该音频信号的合成方式进行了研究,并提出了一种基于Heidmann风扇噪声预测模型的音频信号合成方法。该方法首先将环境参数、涡扇发动机风扇部件的尺寸参数和性能参数输入Heidmann预测模型得到源噪声数据,根据ANP数据库计算得到航迹数据,接着根据航迹数据对源噪声数据进行修正,得到噪声适航审定飞越噪声测量点处噪声数据。将上述数据输入Adobe Audition软件,分别用加法合成法和减法合成法合成单音噪声和宽频噪声,再在该软件中对噪声进行组合拼接,最后得到飞行状态下风扇部件的音频信号。对合成的音频信号进行播放并使用声学测量仪器进行测量,验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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