谱校正技术在水下信号波达方向估计中的应用

针对具有不稳定强线谱特征的水下目标,提出了一种基于目标线谱校正技术的信号波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)方法,该方法结合矩形窗谱校正技术和全相位修正方法对目标线谱参数进行估计,从而计算目标方位.对该技术进行了仿真研究,并应用于实际水下目标线谱方位估计和单频脉冲波(Cw波)的DOA估计中....     

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。     

二次谱法在线谱检测中的应用

本文对语音信号处理领域发展起来的一种二次谱方法进行了研究改进,应用于海上实艇信号的线谱检测。由一次谱经开根运算和付里叶变换所得的二次谱具有分离周期信号和随机噪声的特性,可提取信号,抑制噪声,提高信噪比。在PC机上编制了处理程序,对模拟信号和海上实艇信号进行了线谱检测。和自功谱方法的检测效果相比较,本方法对多谐波成份线谱信号提高了检测性能,对海洋起伏噪声具有抑制能力。     

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。     

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。     

一种基于DOA分布信息熵加权的线谱目标检测方法

针对常规宽带能量检测方法对低信噪比线谱目标检测性能较差的不足,文章在分析目标线谱波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计分布信息熵的基础上,提出一种基于DOA分布信息熵加权的线谱目标检测方法。通过仿真对比分析了该方法的检测性能,并利用海上实验数据验证了其有效性。结果表明,当目标方位较为稳定时,该方法可有效检测低信噪比线谱目标,并可适用存在多个同频线谱目标的情况。     

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。     

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.     

基于序列匹配的螺旋桨轴频自动提取方法

针对船舶、潜艇等水声目标螺旋桨轴频自动提取困难的问题,提出一种基于平均能量累积和脉冲序列匹配的水声目标螺旋桨轴频特征提取算法,算法首先将噪声不同频段的调制信息利用多频段融合改进方法对DEMON谱进行线增强,然后利用平均能量累积方法对与螺旋桨轴频及其谐波相关的线谱进行提取,由于提取的线谱所对应轴频或谐波次数不明确,最后算法通过序列匹配方法计算线谱对应的谐波次数,从而实现螺旋桨轴频的自动提取,通过实验验证,算法取得了较好效果。     

谐波信号的闭环检测和估计算法及其应用

从联合检测估计的角度讨论了检测器和估计器之间的耦合机制,并就水声目标线谱特征提取问题研究了一种谐波信号的闭环检测和估计算法.该算法通过迭代形式在检测器和估计器之间不断交换信息,用以改善未知参数的先验分布,从而得到较好的检测和估计性能.对海试数据的仿真结果表明,该算法可以有效地提取目标的线谱特征.     

水下无人航行器自主检测方法研究

自主检测技术是实现水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)智能化的关键技术,是无人航行器能够自主执行水下预警、目标跟踪等任务的前提。针对当前基于均值类和有序统计类恒虚惊(Constant False Alarm Rate,CFAR)技术的自主检测方法在背景起伏严重、多目标情况下,背景噪声统计特性估计不准确、自主检测性能下降的问题,文章提出了一种基于方位-时间二维参考窗联合有序截断平均算法的自主检测方法。首先,该方法设计了一种方位-时间二维参考窗,解决了一维参考窗检测参考样本过少、噪声统计量估计不准的问题;其次,采用有序截断平均算法估计背景噪声统计量,对起伏背景进行均衡;最后,利用背景噪声均值和方差构造恒虚警检测器,采用检测前跟踪技术,实现起伏背景下、多目标自动检测与跟踪。湖上试验结果表明,在水下无人航行器的自噪声干扰下,该方法对多目标依然具有较好的自主检测效果。     

双通道传递函数法测量矢量水听器自噪声

针对矢量水听器自噪声测量时受环境干扰严重的问题,提出了利用双通道传递函数法测量矢量水听器的自噪声。给出了双通道传递函数法降低环境干扰的原理;并通过实验手段分析了利用该方法测量时,环境背景噪声条件及水听器布放距离等因素对测量结果的影响。研究结果表明,利用双通道传递函数法测量矢量水听器的自噪声,可以有效降低环境背景噪声影响,得到更加准确的结果。该方法为准确测量矢量水听器的自噪声提供了有效的手段,为矢量水听器在远程探测领域的实际工程应用提供了测量基础。     

自适应噪声抵消在矢量传感器方位估计中的应用

矢量传感器能同时拾取声压和质点振速信息．单个矢量传感器就可以估计目标方位,因此非常适合在一些小平台上使用。一般平台的自噪声非常大,这对于目标的方位估计很不利,必须设法抑制自噪声以估计目标方位。文中采用自适应噪声抵消器对平台自噪声进行抑制,介绍了两种噪声抵消的方法,然后进行方位估计。同时对这两种方法作了计算机仿真。结果表明,两种方法都能有效地抑制平台本地噪声。     

Comparison between orthogonal subspace projection and background subtraction techniques applied to remote-sensing data

The basic measurement equation r = B + alphad + n is solved for alpha (the weight or abundance of the spectral target vector d) by two methods: (a) by subtracting the stochastic spectral background vector B from the spectral measurement's vector r (subtraction solution) and (b) by orthogonal subspace projection (OSP) of the measurements to a subspace orthogonal to B (the OSP solution). The different geometry of the two solutions and in particular the geometry of the noise vector n is explored. The angular distribution of the noise angle between B and n is the key factor for determining and predicting which solution is better. When the noise-angle distribution is uniform, the subtraction solution is always superior regardless of the orientation of the spectral target vector d. When the noise is more concentrated in the direction orthogonal to B, the OSP solution becomes better (as expected). Simulations and one-dimensional hyperspectral measurements of vapor concentration in the presence of background radiation and noise are given to illustrate these two solutions.     

Determination of trace-gas amounts in plumes by the use of orthogonal digital filtering of thermal-emission spectra

The thermal emission of gases in a plume can be measured by a Fourier-transform spectrometer that is located some distance from the plume. In order to measure quantitatively the amount of a particular gas of interest, in general a large spectrally structured background must be removed. Differencing techniques, in which a measured background spectrum is subtracted from a measured spectrum believed to contain a target, often do not remove background spectral features adequately. The inadequacy of two-spectrum differencing techniques is due to the spatial and the temporal variations in a scene. We present a method by which to reduce spatial and temporal spectral clutter to instrument random noise, allowing the measurement of gas amounts in an effluent plume. The method is applied to simulated data and field data to show its effectiveness.     

基于光纤矢量水听器的浅海噪声矢量场特性研究

基于简正波理论分析了浅海噪声矢量场声压和质点振速的强度特性,仿真了浅海声压和质点振速的噪声强度在深度和频率上的变化特性,噪声矢量场强度特性仿真结果与实验测量结果一致。针对声场测量的有效性,给出了加速度通道自噪声谱级和灵敏度必须满足的关系式,并提出了降低自噪声对接收系统影响的两种措施。最后分析并对比了系统自噪声谱级和海洋环境噪声谱级,结果表明,声压通道的自噪声比环境噪声谱级低20 d B左右,Y通道和Z通道的自噪声比环境噪声低3.5 d B以上,X通道的自噪声谱级在200 Hz附近与环境噪声谱级最为接近,约比环境噪声低1.5 d B。     

改进的风力发电机组噪声音调评估方法

摘要：针对目前风力发电机组（Wind Turbine,WT）噪声音调评估方法的不足,提出了相应的改进方法。首先,采用Gabor阶比分量提取技术从WT运行状态下采集的噪声数据中,提取出与WT本身音调相关的噪声信号,消除了用停机状态下背景噪声修正开机状态下的WT噪声所造成的误差;然后,利用基于转速的最优分割法将一分钟WT噪声信号划分为尽可能平稳的子段信号,避免了由非平稳信号FFT变换引起的频率混叠现象;最后,采用基于谱平面的音调判定法代替IEC标准中基于心理声学模型的音调估计法,消除了初始音调预测的误差并简化了音调辨识的过程。新疆达坂城的试验研究表明,提出的音调改进技术能够消除IEC中音调辨识方法的不确定性和不一致性,在WT的音调噪声评估中具有良好的应用前景。     

SWATH型科考船柴油发电机组气囊隔振设计方案

小水线面双体船(small waterplane area twin-hull ship,SWATH)型科考船作为承担远洋深海科考任务的特种船舶,对船舶的水下辐射噪声和自噪声控制十分严格。为了控制SWATH型科考船自噪声,针对科考船上主要振动噪声源1 100 kW柴油发电机组采用气囊隔振技术,进行机组气囊隔振系统的设计和计算分析校核,并通过振动测试证明柴油发电机组气囊隔振设计方案具有良好隔振效果,可很好抑制振动源向船体的振动传递,从而降低全船自噪声。     

抗频移声谱特征提取及目标分类应用研究

针对目标运动等导致的辐射噪声频谱特征的时变性对目标分类稳定性的影响,提出一种基于时频图像累积变换的抗频移声谱特征提取方法,不仅能够提取淹没在强噪声中的线谱信号,还能够实时给出谱线的参数信息,同时结合听觉特征识别原理,采用抗频移的仿倍频程的三角滤波法提取目标特征。仿真和实际数据处理表明,所提出的特征有助于探测设备克服目标未知的复杂运动带来的频谱时变影响,提高了分类特征的稳定性。