基于多神经网络融合的声纳目标分类

给出了设计单个神经网络的指导性条件,用群组决策原理动态优选子网络,用改进的模糊积分方法融合各子网络的输出信息。读方法用于主动声纳目标分类系统,用4个不同类型的神经网络组成融合系统,取得了较好的效果。     

一种基于声起伏特性的水面干扰抑制方法

利用水面目标和环境噪声起伏较大,而水下目标的声信号起伏较小的特性,可以有效抑制水面干扰,提高水下目标的检测概率。对于单基元频谱分析采用非线性滤波器,进而针对阵列信号处理提出一种基于非线性滤波的连续时间方位历程水面干扰抑制方法。最后,对Swell96的实验数据进行了处理,单基元信号处理结果表明,振幅非线性滤波器和复声压非线性滤波器对于稳定线谱的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)增益可达15 d B和30 d B;阵列信号处理结果显示所提出的方法能够有效抑制水面声源的航迹,提高水下声源的发现概率。     

基于信号重构的阵列失效校准方法

针对失效阵元给阵列性能带来的影响,提出一种基于信号重构的阵列失效校准方法。对于理想的均匀分布线列阵,2个相邻阵元相对同一信号源的接收信号之间仅相差一个固定的相移。利用这一点,原本已经失真的失效阵元的输出可以通过合成其他正常阵元的输出信号得到恢复,在一定程度上抑制了阵列失效带来的旁瓣增长。仿真结果表明该方法是可行、有效的。     

一种基于盲源分离的DOA估计方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标跟踪和识别的前提. 基于平均时间延迟相关矩阵提出了一种复数域盲源分离方法, 在此基础上实现了DOA估计和信号恢复. 实验结果表明, 该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类(Multiple signal classification, MUSIC)方法.     

基于ADSP21060的信号处理系统设计

ADSP21060是AD公司生产的浮点型数字信号处理器。介绍了数字信号处理及其器件的特点,并采用AD-SP21060对声纳的信号处理系统进行开发设计;对设计的系统进行仿真运算并取得了预期效果,为通用信号处理平台的研发提供了一条新的途径。     

基于最佳线性无偏估计的双基地雷达走位方法

利用坐标转换后的伪测量值，根据最佳线性无偏估计原理，提出一种双基地雷达目标的定位方法并给出了算法定位误差的Cramer-Rao理论下限表达式，在不同噪声条件下对算法进行仿真计算，结果表明该方法可以显著提高双基地雷达目标的定位精度，其理论下限和仿真结果都明显优于最小二乘方法。     

一种改进的波达方向盲估计算法

文章在一种基于盲分离技术的波达方向估计算法的基础上,提出了一种改进算法。通过对改进算法和原算法在角度估计性能的一系列比较,证明这种改进的算法在角度估计性能的很多方面都要优于原算法,仿真实验和水池实验验证了这一点。     

一种实用的信号类型诊断方法及其在船舶辐射噪声中的应用

对一种基于ＫＳＷ理论的信号类型诊断方法进行了深入的研究,并将此方法用于船舶辐射噪声的分析中,为进一步了解船舶辐射噪声的特性提供了新的途径。另外,还发现,本方法不仅可以准确地诊断信号的类型,而且可以用来检验信号重构的质量．     

改进MUSIC算法的DOA估计眭能研究

在众多的波达方向（DOA）估计算法中,以MUSIC算法为代表的基于特征结构分解方法因具有较高的分辨性能而受到研究者的青睐。但是当信号源完全相干时,其性能会显著变坏。改进了MUSIC算法．通过构造转换矩阵,对协方差矩阵进行变换,将其转换成实矩阵再进行特征值分解,实现了MUSIC算法解相干。计算机仿真证明了该方法的有效性。     

流形分离在非均匀圆阵上的应用

流形分离技术(MST)将任意结构阵列的阵列流形矢量分解为采样矩阵(只与阵列结构有关)和范德蒙德结构矢量的乘积(只与来波有关),使只适用于均匀线列阵的DOA估计方法可用于任意结构阵列.建立了任意结构阵列模型,选取非均匀圆阵作为研究示例,将MST中采样矩阵的求取转化为最小二乘问题,而后利用root-MUSIC对范德蒙德结构...