光纤水听器阵列在黄浦江航道监测中的应用

详细介绍了布设于黄浦江上游航道的光纤水听器阵列及其工作原理。通过光纤水听器阵列采集过往船只的声信号,结合能量阈值与特征强线谱,实现了对过往船只数量的统计。实验结果表明,船只流量监测功能已基本实现。此外,通过集成其他参量的传感器,扩展了水听器阵列的功能,实现对航道多参量(水温、水位以及淤泥厚度)实时监测。     

流噪声背景下的细长线阵甚低频弱线谱检测算法

拖线阵声呐在高速拖曳时,目标潜艇的甚低频线谱特征被淹没在背景噪声(以流噪声为主)中,为进一步提升高速拖曳时细长拖线阵声呐检测目标甚低频线谱的能力,在对细长线阵声呐的流噪声特性进行建模分析的基础上,推导出水听器对流噪声的响应函数,并提出最小均方最优滤波和经验模态分解的联合线谱检测算法,通过海试数据进行验证分析。结果表明该算法能够很好地检测出目标甚低频弱线谱,输出信噪比有一定程度的提高。     

基于AMR-WB线谱频率参数的隐写算法

AMR-WB(Adaptive Multi-Rate-Wideband)的线谱频率LSF(Line Spectrum Frequency)参数在编码过程中会分裂为若干子矢量。利用编解码过程中的ISF索引参数,提出一种在3G话音中隐藏信息的算法。该算法首先选择用于信息隐藏的LSF索引段,然后通过修改所选的LSF索引段进行信息隐藏。实验结果表明,改变特定LSF索引会在较少影响话音质量的同时隐藏信息,该算法在具有较好隐蔽性的同时又能较少影响语音质量。     

基于统计小波模型的信号去噪研究

针对水声目标信号检测与识别中,海洋环境噪声的存在所造成的检测性能下降问题,提出一种基于统计小波模型的信号去噪及原信号波形估计方法.通过对舰船声信号以及海洋环境噪声信号特性的分析,根据信号的概率密度函数,推导出信号小波系数的相邻尺度间关系,从而建立信号的去噪模型,对仿真和实测数据的分析都验证了方法的有效性.     

水下目标噪声与背景噪声的建模与仿真

在分析了潜艇和海洋背景噪声产生机理的前提下,利用AR模型估计功率谱的方法,模拟了舰船辐射噪声的数学模型,并用MATLAB进行了仿真,仿真结果显示,数学模型的建立是合理的,而且符合实际舰船辐射噪声的频谱分布,从而为被动声呐接收系统的信号处理算法研究和检测提供了信号源,同时为声呐诱饵技术的研究提供了信号参考,具有实际意义.     

基于多线谱干扰抑制的水下对空运动声源线谱探测

针对水下对空运动声源探测时面临的多线谱水下强干扰问题,提出一种稳健可靠的基于多线谱干扰抑制的线谱检测方法。采用该方法对接收声场进行线谱提取,限定每个信源所在方位的空间谱能量主要来自一条线谱的贡献,抑制多线谱干扰的能量,最后综合所有线谱贡献,得到最终的方位估计结果。两次水下对空探测实验验证了所提方法的有效性,结果表明,线谱检测方法可有效抑制同频干扰,在低信噪比、多干扰环境下成功实现了水下对空运动声源的线谱探测。     

基于目标辐射噪声的信号起伏检测算法研究

该文以起伏声场背景下的目标辐射噪声模型分析为前提,针对目标方位估计和窄带线谱的检测问题,提出一种基于信号起伏相位差分对齐的宽窄带综合相干检测算法。利用周期线谱信号与宽带噪声间的时间相关半径与起伏相位均匀性差异,抑制背景噪声的能量干扰;将聚焦波束域输出信号的起伏相位对齐增益结合阵元域处理的空间相干增益,提高对不同来波方向目标的辨识能力。通过仿真分析与海试实验结果验证了该文所提算法可明显增强目标线谱分量的检测信噪比增益和相关目标所在波束方位的相对能量谱级,在抗复杂信道检测、识别领域具有良好的实际应用前景。     

基于神经网络由语音预测视位参数

语音是由多个发音器官共同作用产生的，发音器官动作与语音之间有着内在的必然联系．研究了利用神经网络预测视位参数中的选择语音参数、确定输入语音时域范围、优化神经网络结构等因素．实验结果表明，线性预测参数加短时能量优于其他语音参数，前向协同发音较后向协同发音影响更大，反馈对前馈神经网络的性能有所改善．考虑到实验采用的是任意连续语流，均方误差约为0．0114的实验结果还是很有吸引力的．     

LPC与LSF转换算法的比较研究

线性预测法是语音信号处理中的核心技术。在语音信号的处理中,常常需要将线性预测的LPC系数与LSF参数相互转换。本文根据Chebyshev多项式求根法,研究了几种由LPC求解LSF的算法,分析了它们各自的特点及相互关系。分析并推导了由LSF求解LPC的算法。