深海直达声区中大深度声场水平纵向相关特性

深海直达声区中大深度声场水平纵向相关特性对海底水平阵阵形设计和相应的信号处理技术具有重要参考意义。基于2016年南海冬季一次深海不完全声道声传播实验，分析大深度声场特性及水平纵向相关性，对深海直达声区中大深度声场水平纵向相关性进行理论研究和数值仿真。结果表明：大深度声场的水平纵向相关半径与声能量高低无关，直达声区中大深度声场的干涉特性导致声场水平纵向相关系数存在振荡结构，声场水平纵向相关半径与声场传播损失的振荡周期一致，振荡周期越大，水平纵向相关半径越大；直达声区中声场水平纵向相关半径的大小随声源频率和声源深度的增大而变小，直达声区中近距离处声场水平纵向相关半径受接收深度变化影响较小，但在远距离处随接收深度的增大而增大。     

基于共生特性的G.729A基音调制信息隐藏的检测

提出了一种G.729A自适应码本分组基音调制信息隐藏的检测算法.对语音码流的分析发现,通过基音预测进行信息隐藏将改变相邻语音帧中基音周期估计值的共生特性.通过量化这种共生特性,并经过PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)降维获得对隐写检测敏感的特征向量.最后基于特征向量和SVM (Support Vector Machine,支持向量机)构建隐写检测器.对不同语音样本数据集的检测表明,当语音长度在2s及以上时,检测正确率均超过96%.此检测算法是一种有效的压缩域信息隐藏检测方法.     

参数化时频分析在连续波有源探测中的应用

针对双曲调频信号在连续波有源探测中的目标回波检测和直达波干扰抑制问题,提出了基于参数化时频分析的连续波信号处理算法。首先,通过分析双曲调频连续波的信号时频特性,结合参数化时频分析思想,提出了适于有源探测的频域参数化时频变换和针对双曲调频信号的核函数设计。然后,为抑制接收信号中的直达波干扰,采用参数化旋转时频变换处理接收信号,并进行时频域滤波以分离信号分量,再利用反变换重构回波信号。数值仿真和海上实验结果表明,所提算法不仅能准确估计信号时频特征、有效获取双曲调频连续波信号的时频增益、提升检测性能,还可以有效抑制直达波干扰。     

具有良好宽容性的逆波束形成干扰抑制算法研究

在阵列信号处理中,逆波束形成干扰抑制算法利用干扰的方位信息估计干扰信号从而进行干扰抑制,但在复杂海洋环境中阵列接收的干扰信号往往存在相位随机扰动,此方法估计的干扰信号与实际干扰信号有较大偏差,造成干扰抑制效果不理想。为适应干扰相位的随机扰动,具有良好宽容性的逆波束形成干扰抑制算法充分考虑随机扰动的存在,利用干扰重建矩阵估计干扰信号,此时估计干扰信号更接近实际干扰信号,保证干扰抑制有较好的结果。该文算法充分考虑了复杂海洋环境中干扰信号的相位扰动,可以获得较好的干扰抑制效果,提高了算法的宽容性。理论分析、计算机仿真结果均表明该文算法的有效性。     

基于全相位预处理的时域多重信号分类波达方向估计方法

低信噪比下,针对宽带短脉冲情况下频域多重信号分类(MUSIC)中噪声子空间估计不稳定问题,提出一种基于全相位预处理的时域多重信号分类波达方向(DOA)估计方法。①对线列阵接收数据进行分组处理;②按搜索角度对各组数据进行相移预处理,并对各组数据预处理结果进行相加,得到一组新数据;③对线列阵接收数据在时域构建相移后的协方差矩阵,在更短数据长度下,稳定实现噪声子空间估计,并依据估计出的噪声子空间含有的正交特性,通过单位矩阵加法器得到相应空间谱估计值,实现波达方向估计。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比频域MUSIC方法,该方法有效提高了线列阵接收数据协方差矩阵中信号含有量和信噪比,能够在更短数据长度情况下实现对噪声子空间的稳定估计,具有较好的稳定性和检测性能,提高了MUSIC方法在实际波达方向估计中的鲁棒性。     

水下目标被动测距的一种新方法:利用波导不变量提取目标距离信息

水声学中波导不变量的研究是近30年来引人注目的课题之一。水下目标辐射噪声的直达波和海面、海底反射波之间的干涉现象中隐含有下水目标的距离信息。提取这种距离信息就为水下目标的被动测距提供了一种新的途径。理论分析和实际海试都证明,甚至单水听器的LOFAR(Low Frequency Analysis Record)图都隐含着目标的距离和运动信息。本文给出利用波导不变量提取目标距离信息的理论推导,证明了在形成干涉条纹的外界条件具备时,利用多个水听器构成的基阵也能以较大增益提供目标距离信息。虽然组成基阵的每一水听器出现干涉条纹的条件是有差异的。这种差异在波束成形时可以加以利用和补偿。本文提出的理论和部分仿真、海试结果为水下目标被动测距和目标识别提供了一种新的途径。     

采用性别相关的深度神经网络及非负矩阵分解模型用于单通道语音增强

为了从带噪信号中得到纯净的语音信号,提出了一种采用性别相关模型的单通道语音增强算法。具体而言,在训练阶段,分别训练了与性别相关的深度神经网络-非负矩阵分解模型用于估计非负矩阵分解中的权重参数;在测试阶段,提出了一种基于非负矩阵分解和组稀疏惩罚的算法用于判断测试语音中说话人的性别信息,然后再采用对应的模型估计权重,并结合已训练好的字典进行语音增强。实验结果表明所提算法在噪声抑制量及语音质量上,均优于一些基于非负矩阵分解的算法和基于深度神经网络的算法。     

超声断层扫描数据压缩的时间窗构造及数据提取方法

介绍了一种针对三维超声断层扫描系统的数据压缩方法,该方法通过检测最早的目标反射重构目标表面位置;依据表面位置,计算目标回波信号的起止时间;以此为依据构造时间窗,标明成像算法所需数据在采样序列中存在的时间范围;最终提取有用数据,完成数据压缩。临床数据被用于算法的效果评价。结果表明,该方法可达到平均2.27的压缩率和0.21的压缩率标准差,以及2.25的数据传输加速比。较传统数据压缩方法,该方法只利用回波时域信息,可作为预压缩方法和传统方法结合使用以获得更高的压缩率。     

可模式识别的水声成像方法

提出一种在自由环境中可以进行模式识别的水声成像方法。利用角域滤波将空间不同入射方向的平面波在阵元域中进行分离,在成像扇面内按要求设计一系列角域带通滤波器,这些滤波器的输出就是从角通带内入射的平面波在阵元域中的快拍数据,可以实现要求输入为阵元域特性数据的目标识别和底质分类等专用的模式识别算法,角域滤波器输出的平面波快拍数据的幅度作为像素值进行水声成像。采用角域滤波的方法可以进行水声成像得到所需要的声图,并且每个像素对应着相应点目标远场平面波入射到接收阵时所产生的快拍数据。仿真和实验数据处理结果表明,采用角域滤波和利用常规波束形成所得到的声图是一样的,并且两种成像方法具有相同的稳健性。     

深海大深度声传播特性及直达声区水下声源距离估计

深海大深度声传播特性对在深海近海底进行水声目标探测和定位具有重要意义。利用一次南海中南部深海不完全声道中的脉冲声传播实验数据,分析了海底附近大深度声传播损失及脉冲多途传播特性,并根据直达波和海底-海面反射波的时延差与收发距离的关系,提出一种利用深海直达声区脉冲多途到达时间进行水下声源距离估计的方法。结果表明:当接收器深度位于南海深海海底附近而声源深度较浅时,直达声区水平宽度可达30 km,传播损失相对影区来说较小,有利于水下声源探测;直达声区的直达波与海底-海面反射波的到达时延差随着收发距离的增大单调减小,可被用于水下声源距离估计。得到水下声源的距离估计结果与实验GPS测量结果较为一致,距离估计均方误差为0.28 km。