一种基于DTW算法的谱图匹配声纳目标识别方法

为解决由于舰船目标螺旋桨轴频不同造成DEMON谱线谱频率不同而难以直接比对的问题,利用DTW算法将DEMON谱数据根据线谱频率进行对齐,解决了难以比对的问题,并对实测舰船辐射噪声进行了分析。结果表明,利用DTW算法的识别率在原先匹配识别的基础上提高了3%~5%,说明基于DTW算法对谱图匹配声纳目标进行识别是有效的。     

基于DEMON谱信息提取算法的目标识别方法研究

宽带噪声解调(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱中的轴频叶频,对应螺旋桨转速和叶片数等舰船自身相对特征,这些特征可以作为目标识别的依据。综合运用改进的最大公约数算法和余数门限算法提取DEMON谱中的轴频和叶频,解决了传统最大公约数算法提取轴频叶频误差较大的问题。仿真数据与实测数据的实验结果均验证了DEMON谱信息提取算法的有效性。     

Application of signal processing techniques to the detection of tip vortex cavitation noise in marine propeller

The tip vortex cavitation and its relevant noise has been the subject of extensive researches up to now. In most cases of experimental approaches, the accurate and objective decision of cavitation inception is primary, which is the main topic of this paper. Although the conventional power spectrum is normally adopted as a signal processing tool for the analysis of cavitation noise, a faithful exploration cannot be made especially for the cavitation inception. Alternatively, the periodic occurrence of bursting noise induced from tip vortex cavitation gives a diagnostic proof that the repeating frequency of the bursting contents can be exploited as an indication of the inception. This study, hence, employed the Short-Time Fourier Transform (STFT) analysis and the Detection of Envelope Modulation On Noise (DEMON) spectrum analysis, both which are appropriate for finding such a repeating frequency. Through the acoustical measurement in a water tunnel, the two signal processing techniques show a satisfactory result in detecting the inception of tip vortex cavitation.     

单矢量传感器DEMON谱检测技术研究

水声目标辐射噪声的包络谱中包含调制线谱(DEMON),不同类型的水声目标其DEMON谱不同,研究单矢量传感器利用DEMON谱检测目标信号的能力。采用文中定义的解析声强流方法,将单矢量传感器拾取的同一点的多信号源的振速矢量叠加统一描述在解析声强流的相位中,目标方位可以通过计算解析声强流的相位得到。仿真计算结果表明,这一方法对不同基频调制的宽带信号的检测能力可达-20dB,方位分辨能力在信噪比为-15dB时约为10°。对湖试数据的处理结果已证明本方法的可行性。     

基于现代信号处理技术的舰船噪声信号DEMON分析

DEMON分析是舰船噪声目标识别的重要分析手段之一。通过DEMON分析可以获得诸如舰船螺旋桨转速、螺旋桨叶片甚至舰船的车数等不变的舰船物理特征。在过去的DEMON分析中,通常采用经典的周期图方法。本文采用了高阶谱分析、小波的子频带分析以及基于互相关函数矩阵奇异值分解等方法,对舰船噪声信号进行了分析。从对大量的舰船噪声信号的分析来看,在大多数情况下现代谱分析技术具有优势,但并不是所有情况下其性能均优于周期图方法。     

船舶辐射噪声节拍音色特征研究

从人的主观感觉入手,利用心理声学方法,对船舶辐射噪声节拍音色特征进行了探讨研究。发现了节拍音色DEMON谱轴频谐波结构之间的关系,并利用仿真噪声和实际噪声进行了验证,不同类别目标之间,谐波结构存在差异,不同的谐波结构就会导致不同的节拍音色;提取了一种反映船舶噪声节拍音色的新特征——调制度特征,描述DEMON谱轴频、叶频和轴频其他谐波相对于周围干扰线谱的突出程度,并依据轴频、叶频和轴频其他谐波的调制度大小关系,作为目标分类的重要依据;最后分析了噪声频段对节拍音色的影响,噪声频段不影响节拍音色,仅因信号能量频段分布的差异导致噪声整体音色存在不同。     

一种基于频谱细化技术的水下目标识别方法

被动声纳目标识别主要是根据目标辐射噪声的不同实现的,如何从水下目标辐射噪声中提取有效的识别特征,是实现水下目标识别的关键环节。文中在分析目标辐射噪声特点的基础上,利用一种改进的高频噪声解调分析(DEMON)方法进行目标线谱提取,在提取线谱的过程中,利用小波变换进行DEMON谱融合得到明显的DEMON线谱,再通过频域周期图法对DEMON谱进行净化,以便可靠地提取线谱。仿真及试验结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于HHT的宽带幅度非平稳调制信号的特征提取

宽带调制信号在调制源的工作状态产生变化时,信号的调制频率、调制深度随时间变化,传统解调制方法难以获取短时变化的调制特征。针对非平稳调制特点,利用Hilbert-Huang Transform（HHT）数据自适应特性和高分辨率的时频分析能力以及数学形态滤波器（MMF）对信号的降噪性能,提出了一种利用HHT提取宽带幅度调制信号的调制特征方法（MH_DEMON）。MH_DEMON中,检波信号经过MMF的预处理,HHT的经验模态分解（EMD）和Hilbert变换,提取目标瞬时调制频率。仿真数据和实际水声辐射噪声数据的实验分析表明,MH_DEMON能有效提取非平稳宽带幅度调制的特征,为目标调制源分类识别和运动状态分析提供了支持.      

常规声压与声矢量信号非整数维谱性能比较研究

为解决高阶谱算法复杂、计算量大和声压信号有限的抗干扰能力问题,提出了声矢量信号非整数维谱分析方法.利用可抑制高斯和对称分布噪声的高阶累积量非整数维谱对目标辐射噪声声压信号和声矢量信号进行了特征分析.分别采用功率谱图和三维动态谱图方法对常规声压和声矢量信号非整数维谱性能进行了直观比对.为获得定量分析结果,分别对不同背景噪声环境条件下,不同输入信噪比的常规声压与声矢量信号非整数维谱的轴频PBR及PD进行了详细计算.结果表明,声矢量信号非整数维谱特征提取与轴频检测能力优于常规声压信号,为高阶统计量应用于声矢量信号处理提供了一条途径.     

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。