基于独立分量分析下的跳频网台分选

复杂电磁环境条件下,针对目前多跳频信号的网台分选特征参数识别算法时效性不强且算法复杂度高等问题,提出了一种基于Fast ICA的跳频网台分选方法。首先基于独立分量分析思想,建立起参数识别的算法模型;然后利用固定点算法,以负熵最大作为目标函数,完成了对混叠跳频信号的盲源分离。仿真实验表明,在-3d B的信噪比条件下,较非线性PCA算法,分离速度提升45%左右,分选准确度达到95%以上。     

基于四阶累积量联合对角化盲分离算法的波束净化方法

由于海上多目标的存在,目标船只的信号会与其他船只的信号混叠在一起,目标特征相互掩盖,对目标的识别造成干扰。针对常规波束形成对邻近多目标干扰净化性能不佳的问题,本文将基于四阶累积量联合对角化的盲分离算法应用于波束的净化,并对其性能进行研究分析。仿真结果表明,基于四阶累积量联合对角化的盲分离算法对波束的净化效果明显。     

基于Kriging代理模型的水下目标模型几何参数识别方法

[目的]水下目标参数识别可为目标分类识别提供依据,为此,提出一种基于Kriging代理模型的水下目标参数识别方法。[方法]首先,对敷设声学覆盖层的水下目标模型在螺旋桨和主辅机激励情况下的结构表面低频振动声辐射与声辐射灵敏度进行分析;然后,基于分析结果建立低频声辐射功率代理模型,并基于该代理模型构造由低频声辐射响应特征和目标参数组成的样本空间;最后,基于所构建的样本空间,建立目标参数识别代理模型并选取测试点进行模型验证。[结果]结果显示,测试样本的实际目标参数值与所构建代理模型的目标参数预测值吻合良好;利用有限元法和边界元方法可以实现考虑阻尼材料频变特性的黏弹性阻尼结构的低频声辐射分析,并能解决商业软件无法大批量处理振动结果文件的问题;影响水下目标模型低频振动声辐射的主要目标参数为目标长度、最大半径、基层壳厚度和声学覆盖层厚度。[结论]基于Kriging代理模型的水下目标参数识别方法可以通过声辐射线谱特征准确预测水下目标模型的主要目标参数值。     

基于短脉冲信号设计的导流罩模型宽带透声性能测试方法

通过分析传统水声材料透声性能测试方法基本原理,明确声波绕射和模型边缘声衍射引起的测试数据时域混叠,是导致获取的透声系数存在异常值的主要原因。为了消除测试数据时域混叠,本文利用宽频短脉冲设计技术和时域数据截取技术,形成了一种应用声波传递路径中有无模型时,水听器接收到的宽频信号衰减量得到模型透声系数方法,有效解决了导流罩透声性能低频测试数据有效性问题,为导流罩透声设计效果评估提供实验手段。     

经验模式分解方法在水下目标分类中的应用

针对经验模式分解在水下目标辐射噪声分析时存在的模式混叠问题,提出基于二进滤波的经验模式分解方法,研究了水下目标辐射噪声的分解和特征提取。仿真实验表明,基于二进滤波的经验模式分解方法能很好地抑制模式混叠。最后将该方法应用于海试数据分析,处理结果与直接利用经验模式分解方法相比,识别概率提高了6%,得到比较满意的分类结果。     

复杂干扰环境下水声通信抗干扰技术研究

重点对盲源分离干扰抑制方法进行了原理论述,建立了卷积混合和分离模型,提出了盲解卷积混合准则,并针对复杂干扰环境下水声通信场景进行了信号干扰抑制的仿真分析,得到了较为满意的结果。     

基于非参数化步长最速下降的盲源抽取算法

为了从混叠的观测信号中抽取单个源信号,提出一种基于二阶统计量和最速下降优化技术相结合的盲抽取方法.该方法首先根据源信号的二阶统计特性构造用于估计抽取权向量的代价函数,然后采用非参数化步长的最速下降更新规则进行优化,从而获得最优的抽取权向量.仿真实验结果表明,该算法能有效地逐个分离出平稳和非平稳的信号,同时也能实现在线盲信号抽取.     

线阵声诱饵对抗智能鱼雷尺度识别效果分析

针对智能鱼雷常用的目标尺度识别方法,建立了线阵声诱饵模型.采用边发边收和多点协同应答的方法,模拟尺度目标高频回波.采用方位走向法和视在张角法对该模型进行尺度识别分析,仿真结果证明线阵声诱饵具有尺度目标的方位延展特性,可有效对抗智能鱼雷的尺度识别.     

盲信号处理在机电声学监测与诊断中的应用

机械噪声信号和振动信号一样,蕴含了机械设备运行状态的重要信息,当设备状态发生改变时,其声学特性同样会发生改变。但是,待识别的目标信号和其它设备的信号以及噪声信号混杂在一起,一般很难直接从测量的声信号中获得有用的信息。因此,排除或抑制干扰信号或背景噪声,准确地从低信噪比的混合信号中提取出待识别的目标信号,对声学监测与诊断方法十分关键,而盲信号处理技术为机械声学信号的分离提供了一个有力的解决手段。该文对盲信号技术在机械装置声学监测与诊断中的研究现状进行了概述,为盲信号进一步应用于机械中的声学分析打下基础。     

船舶噪声的自适应分离技术

针对船舶杂系混合噪声的源数动态估计和分离技术,提出了一种基于盲源分离理论的船舶噪声自适应分离方法.首先采用一种基于交叉验证技术和递归运算相结合的方法来估计动态变化的噪声源数,然后利用峭度选取不同分布噪声的分离矩阵更新规则.四叶螺旋桨的船舶辐射噪声和船舶的杂系混合噪声盲分离的仿真结果表明了该方法的可行性,且它比传统的方法...