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.     

基于IRWLS支持向量拟合的线谱检测算法

基于迭代最小二乘支持向量拟合（IRWLS—SVR）法,建立了舰船噪声中线谱信号的数学模型用于对噪声背景中线谱信号的检测;利用IRWLS—SVR算法得到的稀疏解,减少了运算量,提高了运算速度。利用计算机仿真信号和实测舰船声信号的验证表明,该算法在高斯噪声背景下可以有效地检测出线谱信号,检测舰船噪声信号中线谱信号的信噪比改善达到4dB。     

基于目标过零特性与能量特性的声引信检测方法

利用目标出现引起的噪声波形单位时间过零点数均值与宽带能量的变化，提出了一种信号联合检测方法，用于被动声引信的微弱信号检测，以提高信号的检测性能。实验结果表明，提出方法较单纯的过零检测方法使信号增强5～8 dB，而较宽带能量检测方法能抑制噪声4—7 dB，算法运算量较小，在水中声引信系统具有良好的应用前景。     

一种小波核函数的支持向量回归算法及应用

借助谐波小波函数在分析窄带信号方面的性能,利用支持向量回归算法,提出了一种基于谐波小波核函数和支持向量机相结合的谐波小波核支持向量回归算法,实现了小样本情况下微弱信号的精确检测.仿真和实测检测噪声数据的分析表明该算法可以有效地检测出舰船噪声中的线谱信号.     

基于复解析小波变换的信号包络检测

水声信号中的低频线谱成分是目标声信号的一个重要特征量,在水声信号检测、识别和分类中起着重要的作用。为了提取水声信号中的线谱成分,本文利用复解析小波变换兼具带通滤波和包络提取的特性提取信号包络。仿真和实测数据分析表明,与传统的Hilbert变换提取信号包络算法相比较,基于复解析小波变换的信号包络提取算法可以完全抑制所分析通带以外的噪声,从而提高了信号包络的信噪比。     

基于信号小波系数层间关系的线谱信号去噪研究

舰船辐射声中的低频线谱是舰船的一个重要特征量，对声引信的信号检测、识别与分类具有重要的作用。随着现代舰船，特别是潜艇声辐射能量迅速降低和海洋环境噪声级逐年增加，利用舰船噪声中线谱信号对目标的发现距离正在减小。本文利用双树复解析小波变换( DT-CWT)对海洋环境噪声和舰船噪声线谱信号进行小波分解，并对小波系数的层间联合分布进行分析，建立了海洋环境噪声和线谱信号的小波系数的层间联合分布的数学模型，并推导出最大后验概率估计子(MAP)的解析表达式，用于去除噪声干扰，检测淹没在海洋噪声背景中的舰船噪声线谱信号。对实测舰船噪声信号和海洋环境噪声的分析表明，所提出的算法能够明显减弱连续谱干扰成分，捉高舰船噪声中线谱信号的检测效果。     

基于小波核函数-支持向量算法的信号检测

关于水声信号检测优化问题,对在极低信噪比情况下被背景噪声所淹没的微弱信号进行检测时,由于舰船航行时接收目标信号的噪声较大,使检测更加困难。通过对谐波小波变换和支持向量回归算法的分析,在谐波小波函数的窄带信号分析支持向量回归基础上,提出了一种谐波小波核函数-支持向量回归的信号检测算法,实现小样本情况下微弱信号的检测。通过仿真信号和海上实测噪声数据的分析,利用改进算法可以很好地检测出在极低信噪比情况下噪声背景中的微弱信号,从而验证了改进算法在低信噪比情况下检测线谱信号的有效性。     

声强向量阵对低频目标测向及其优化算法研究

研究了基于典型声强向量阵——三轴六基元阵的低频水声目标被动声测向算法,该方法综合利用了目标声场的声压和振速信息,能在小尺寸和低频条件下实现水声目标的高精度测向。提出了基于几何平均声压测量声强原理的优化算法,进一步改善了定向性能。用实测舰船噪声数据进行了计算机仿真,结果表明：矢量传感器尺寸为0．5m,信噪比为0dB时,优化算法得到的全空间内方位角和俯仰角误差的最大值均在2°以内。     

航船噪声引起的低频海洋环境噪声级发展趋势

海试验洋环境噪声是影试验响所有水下声探测系统性能的主要干扰源,了解海洋环境噪声长期的发展规律对顺利开展水声探测,进行新的理论和方法的试验室论证具有重要的意义和价值。该文通过对大量文献的概括总结,给出了上个世纪50年代至今由于航船噪声引起的低频海洋环境噪声级变化过程,分析了海洋噪声的变化趋势及其造成这种变化的原因,认为远处航船噪声已被公认为产生低频海洋环境噪声的主要噪声源。本文的研究为系统地了解低频海洋环境噪声级的变化规律提供了参考。     

基于DT-CWT统计模型的舰船噪声信号中线谱信号检测研究

双树复解析小波变换(DT-CWT)在信号去噪方面的性能优于实小波变换,且计算量远小于后者.文章基于DT-CWT小波理论,通过对海洋环境噪声中舰船噪声中低频线谱信号小波系数的层间联合分布的分析,提出一种DT-CWT统计模型并推导出最大后验概率估计子(MAP),用于检测海洋噪声背景中的舰船噪声中的低频线谱信号.对实测舰船噪声信号和海洋环境噪声的分析表明,所提出的DT-CWT统计模型算法明显优于VisuShrink、SureShrink和BayesShrink算法对舰船噪声中线谱信号的检测效果.