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.     

一种通用的高性能线谱估计方法

本文研究了多个频率估计问题——陷波周期图法.文中给出了陷波周期图中两个重要序列的递推计算方法.解决了用硬件和软件实现的实际问题.研究了实际试验中关于实数据的解析化问题,从而形成了一种通用的高性能多频率估计方法.最后给出了蒙特卡洛模拟和实际数据试验的结果.     

一种简化的船舶辐射噪声源模型

船舶水下辐射噪声在近场具有复杂的空间强度分布,为了准确地分析船舶水下辐射噪声的特性,建立了一个由多极子组成的简化的船舶辐射噪声源模型.在证明了该模型的合理性之后,利用优化算法由船舶目标的不同航次的近场噪声数据反演出简化模型中的参数,并由反演得到的参数反算另一航次的声压值,然后将反算的声压值与理论声压值进行对比.仿真结果表明在船舶辐射噪声的近场,所建立的简化的船舶辐射噪声源模型是有效的.     

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...     

一种运用遗传算法确定船舶航向控制模糊规则的方法

为了克服船舶航向控制模糊规则确定过程中的盲目性，引入一种与之相适应的遗传算法，以使结果成为某种意义下的最优解，从而从根本上解决这一重要问题．文中运用Matlab的C语言MEX—文件技术，将遗传算法源代码与Matlab直接结合起来，利用后者的强大建模能力，建立起完整的仿真模型．仿真结果表明，船舶的航向控制能力得到明显改善．     

基于DNN和改进K-means的船舶辐射噪声开集识别方法

为提高船舶噪声识别系统的性能,实现开集识别,提出了基于深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)和改进K-means的船舶辐射噪声开集识别方法。首先,采用Welch功率谱估计方法提取船舶辐射噪声的特征;然后,设计并应用DNN模型进一步提取特征向量;最后,使用改进的K-means模型实现开集识别。在实测数据上进行了实验,结果表明,所提方法能实现船舶辐射噪声开集识别,对于实测数据的平均识别正确率为93.5%,较DNN+K-means++方法提高了6.2个百分点。对实测数据添加实验船发动机噪声或渔船噪声进行实验,结果表明,识别方法在其他船只噪声干扰下具有较好的鲁棒性。     

一种声速-位置联合估计的水声导航定位方法

长基线水声导航定位方法利用各信标到水下航行器的信号传播时间和等效声速来估计水下航行器的位置,但各信标到水下航行器的等效声速估计存在误差,导致定位误差较大,且随着导航距离的增加,定位误差呈增长趋势。针对这一问题,提出了一种基于粒子滤波的水声导航定位方法,将等效声速和水下航行器的位置作为估计状态参量,通过测量信标信号到水下航行器的传播时间,建立粒子滤波模型对其位置进行估计,准确地估计并跟踪等效声速变化,从而提高定位精度,减小估计误差。仿真结果表明,在水下航行器初始位置未知的情况下,与常规方法相比,文中所提方法的定位精度提高了4倍左右。     

短时能量分析及人耳的主观听觉在船舶辐射噪声特征提取中的研究

文章提出了利用短时能量分析与人的主观听觉相结合的方法进行船舶辐射噪声特征提取。通过对实际船舶辐射噪声信号的分析，结果表明将船舶辐射噪声的人耳听测特征与信号处理后的数字特征相结合，可以达到对船舶辐射噪声特征提取的目的。     

噪声谱估计算法对语音可懂度的影响

噪声谱估计是单通道语音增强算法的关键步骤,当前大部分语音增强算法旨在提高语音质量,提高语音可懂度的算法却很少。在传统的单通道语音增强算法中,语音质量的提高往往是以牺牲语音的可懂度为代价的。对目前主流的几种噪声谱估计算法对语音可懂度影响进行分析。在不同噪声背景、不同信噪比情况下进行噪声谱估计,并采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,对比分析不同噪声、不同信噪比下增强前后语音的短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)值,最后根据信噪比,对比分析了不同噪声环境下,语音增强前后语音能量高于噪声能量的时频块所占比例。实验表明,相比其他噪声估计算法,最小统计(Minima Statistics,MS)算法由于保留了更多的以语音能量为主的时频块,使得去噪后的语音有较高的可懂度。     

水下航行体辐射噪声的线谱分析及建模

分析水下航行体辐射噪声,特别是线谱噪声的形成机理,分别给出动力装置和螺旋桨旋转产生的线谱的频率预报公式。在此基础上,以周期信号为模型建立了水下航行体辐射噪声的数学模型,并应用该模型对水下航行体线谱频率进行了预测。     

一种快速自适应噪声谱估计方法

提出了一种快速自适应的噪声谱估计方法。该方法在Doblinger和Cohen的噪声谱估计方法基础上,提出了改进算法,修正了带噪语音子带中语音存在的判断门限和噪声谱更新公式,估计的噪声谱既能快速适应背景噪声变化,又能保证准确性。实验结果表明,结合文中噪声谱估计方法构成的语音增强系统能有效抑制带噪语音中平稳和非平稳噪声,对于噪声突变的情况也适用。     

空化噪声谱的分离

提出了一种用于分析超声空化声场的分离法,应用该方法研究了低频超声清洗声场,并和常用的谱级分析法进行比较。结果表明该分离法能直观地反映出空化的强弱,可以较细致地对瞬态空化和稳态空化进行比较分析,而且便于对空化声场的非线性过程进行更深入地了解,这对于研究声能量对物质的作用机制具有一定意义,此外也表明Frohly等人在研究了高频超声空化声场后所得出的表征空化活动强弱的指标同样适用于评判低频超声场。     

舰船螺旋桨空化低频辐射噪声时频域仿真

依据空泡动力学经典理论的分析结果,仿真出单个空泡体积变化时间波形及相应的声脉冲。将旋转桨叶充分空化情况下,一周期内引起的空泡群破灭过程的平均行为用单空泡仿真,并将不均匀尾流场空泡群噪声辐射近似描述为以叶片频倒数为周期间隔出现、幅度随机变化的单脉冲所构成的脉冲序列组成,并在声压脉冲波形上叠加适当的高斯白噪声。推导了宽带洛埃镜模型信道响应函数,分析其相应的谱特性,对深海近表面目标螺旋桨空化近场低频辐射噪声场进行了仿真,仿真结果与实测数据吻合较好。     

基于频谱分析的电机噪声源的识别

电机噪声源的识别及控制已成为目前电机行业的一项重要研究。介绍了电机噪声源的分类,并对现阶段常用的噪声源识别方法的优缺点进行了分析和比较。重点分析了利用频谱分析法识别噪声源的基本理论和具体实现。实验表明,频谱分析法可以有效地识别电机噪声源。     

A gradient‐only line search method for the conjugate gradient method applied to constrained optimization problems with severe noise in the objective function

A new implementation of the conjugate gradient method is presented that economically overcomes the problem of severe numerical noise superimposed on an otherwise smooth underlying objective function of a constrained optimization problem. This is done by the use of a novel gradient‐only line search technique, which requires only two gradient vector evaluations per search direction and no explicit function evaluations. The use of this line search technique is not restricted to the conjugate gradient method but may be applied to any line search descent method. This method, in which the gradients may be computed by central finite differences with relatively large perturbations, allows for the effective smoothing out of any numerical noise present in the objective function. This new implementation of the conjugate gradient method, referred to as the ETOPC algorithm, is tested using a large number of well‐known test problems. For initial tests with no noise introduced in the objective functions, and with high accuracy requirements set, it is found that the proposed new conjugate gradient implementation is as robust and reliable as traditional first‐order penalty function methods. With the introduction of severe relative random noise in the objective function, the results are surprisingly good, with accuracies obtained that are more than sufficient compared to that required for engineering design optimization problems with similar noise. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.