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混合高斯模型能够有效地拟合混响背景的一维概率密度分布。常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,但这种算法的主要缺点是估计精度过分依赖于初始值。而GreedyEM算法通过往混合模型中不断地加入高斯分量,能很好地解决这一问题。文章将多维图象处理中的GreedyEM算法加以合理简化,并给出模型自动定阶方法,从而成功应用于水声混响的一维混合高斯模型建模中。实验结果表明:应用新算法能从混响接收数据中准确拟合其概率密度曲线,并且能适应不同的数据长度,具有很好的通用性。 相似文献
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《振动与冲击》2018,(21)
为了分析山区桥位实测风非平稳特性和非高斯特性,采用统计学Augment Dickey Fuller(ADF)法对实测风速样本非平稳性进行了定量检验,利用小波变化法提取非平稳风的时变平均风速,最后对实测风样本脉动风速分别进行平稳风速模型与非平稳风速模型下的高斯特性对比分析。研究结果表明:山区地形可能会出现突变风。常见非平稳风样本和突变风样本采用非平稳风速模型计算时变平均风速最大值比采用平稳风速模型计算10 min常值平均风速最大值大。常见非平稳风样本采用非平稳风速模型和平稳风速模型计算脉动风接近高斯分布;突变风样本采用非平稳风速模型和平稳风速模型计算脉动风为非高斯分布。 相似文献
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海洋混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下的最佳匹配滤波检测器的性能在一定程度上受到限制。本文将白化的思想引入到主动声纳的信号检测中,在混响自回归(AR)模型的基础上研究混响的预白化处理,并将一种次最佳检测器应用到宽带信号的检测中,最后比较了未白化匹配滤波与白化次最佳检测器的性能,实验数据分析结果表明白化次最佳检测器可以在一定程度上提高主动声纳的检测性能。 相似文献
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针对复杂非均匀水下环境中目标检测问题,提出了一种基于背景统计特性的鲁棒声呐恒虚警(Background Statistical Characteristics based Robust Sonar Target Constant False Alarm Ratio,BSCR-CFAR)检测算法。该算法将自动删除平均级检测(Automatic Censored Mean Level Detection,ACMLD)和排序统计恒虚警(Order Statistic CFAR,OS-CFAR)检测算法引入可变指数恒虚警(Variability Index CFAR,VI-CFAR)检测算法中,并通过评估背景特性,自适应选择更匹配的CFAR检测方法。仿真和声呐实测数据分析结果表明,相比较单元平均恒虚警(Cell Average CFAR,CA-CFAR)、单元平均选大恒虚警(Greatest of CFAR,GO-CFAR)、单元平均选小恒虚警(Smallest of CFAR,SO-CFAR)和OS-CFAR、VI-CFAR等检测算法,该算法在混响边缘、混响区、单/多强离散干扰等典型非均匀背景下的恒虚警检测保持了良好的鲁棒性。 相似文献
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介绍了高分辨主动声呐的非瑞利分布混响的产生原因及几种典型的混响概率密度分布函数,并通过对混响概率密度分布函数的拖尾分析及其高阶统计量的比较,分析了检测过程中虚警概率增大的原因。此外,在窄带信号检测条件下,利用蒙特卡洛方法对瑞利分布和非瑞利分布混响背景下的接收机工作特性曲线进行了仿真。 相似文献
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针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法。首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰。声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采用Radon恒虚警率(Radon Constant False Alarm Rate,Radon-CFAR)检测声呐历程累积图像中的目标短时运动轨迹,能够检测到低信噪比的目标。分析了空时归一化处理和检测算法的性能,并通过海试数据验证了该算法的有效性,可以检测到低信噪比的蛙人目标回波。 相似文献
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针对强混响背景下经典的最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法难以有效地实现信混分离的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS算法。首先将混响信号和自适应LMS滤波算法中的参考信号进行分数阶傅里叶变换,寻找最优变换域,并在分数阶域进行带通滤波,然后将得到的信号进行分数阶傅里叶反变换,最后将基于正态分布曲线的变步长LMS算法应用于此混响条件下进行滤波。仿真和海试数据验证结果表明,在信混比为0 dB的情况下,算法仍可以有效地滤除混响,使信混比提高6dB。 相似文献
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声呐图像的噪声背景抑制是提高水下目标检测能力的重要问题。针对声呐图像背景斑点噪声强、目标轮廓模糊、目标回波对比度低等问题,利用确定性目标回波信号与随机分布的干扰噪声之间的相关统计特性差异,采用基于最小均方差准则的阵列信号维纳滤波器,通过主动最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成和后置维纳滤波的两级处理,去除声呐随机噪声背景。试验数据的处理结果表明:在噪声干扰条件下,相比于常规波束形成(Common Beamforming,CBF),主动MVDR处理提高了目标回波的局部信噪比,后置维纳滤波处理降低了随机分布的斑点噪声,使声呐图像的清晰度得到增强。 相似文献
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浅海环境中,目标回波受到入射和散射双向过程的信道多途影响,具有复杂的多途结构。基于相控垂直阵的单模发射技术能激发出指定的单个简正波声场,可以降低海底混响干扰,简化目标回波多途结构,为主动探测提供了一种有效手段。在信道中点声源目标回波模型基础上,采用简正波本征函数加权研究了单模声场入射下球形目标散射问题,建立了浅海单模入射声场目标回波预报模型,并利用模型对刚性球回波进行了数值计算。结果表明:总声源级相同条件下,单模发射声场与传统的点声源发射声场相比具有一定的阵发射增益,目标回波具有较高的声压级;单模入射能够消除单程多途的影响,回波结构相对简单,有利于目标的探测和识别。 相似文献
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主动声呐信号处理中一般采用匹配滤波和背景均衡等算法检测回波信号,为提高信号的检测性能,还需利用信号与混响和环境噪声在时间、空间上的统计特征差异。文章在对信号的时、空特征算法进行简单描述的基础上,提出了频率能量统计特征和方位能量统计特征,将两种特征检测器的输出进行融合处理构成时、空联合检测器。仿真和试验数据处理结果证明,此方法可有效提高机动小目标在混响及环境噪声中的检测性能。 相似文献