强噪声背景下舰船信号混沌检测方法研究

给出了舰船信号混沌检测原理,在分析Duffing方程混沌行为的基础上,给出了强噪声背景下舰船信号混沌检测模型,并分析了噪声对该混沌检测方法的影响。最后运用该混沌检测方法对舰船信号进行了数值实验,结果显示了此种方法的有效性和优越性。     

海洋环境中舰船通信微弱信号增强技术

舰船通信系统的信号传输过程中受海上气象条件、干扰噪声等因素的影响,信号中的噪声占比不断提高,使信号逐渐"微弱"。针对海洋环境下的舰船通信微弱信号增强问题,本文采用了基于噪声随机共振理论的信号增强技术,使随机噪声与通信信号产生共振,提高通信信号的强度。分别从随机信号的参数优化算法、随机共振理论和微弱信号增强系统的开发等多个方面进行介绍。     

舰船指挥舱室强噪声环境下语音识别

介绍了一个舰船指挥舱室强噪声环境下的汉语语音识别系统,根据充语语音特点,同时频参数,实现了强背景噪声下的音分分割和端点检测,用ＲＡＳＴＡ－ＳＤＡ技术提取鲁棒的语音特征,在８５￣９０ｄＢ的背景噪声下,对２００条口令,第一候选正识率大于９０％,并在ＴＳ３２０Ｃ３０支持下,响应时间小于１ｓ,做到了实时识别。     

大数据异步传输环境下舰船激光网络回波信号增强处理

针对信号异步传输所导致增强效果不理想问题,提出大数据异步传输环境下舰船激光网络回波信号增强处理方法。采用信号累积增强技术将舰船激光网络范围内若干个回波信号积累在一起,形成一个高强度的回波信号,增强回波信号被采集的概率,确定激光网络正常状态下的分形盒维数与实时网络连接分形盒维数的差,若差值大于阈值即可将实时网络的回波信号定义为异常信号清除掉;针对被清除的异常数据,采用贝叶斯因子分析模型恢复缺失的回波信号,并对回波信号进行去噪处理。实验结果显示,该方法异常信号漏检率与误检率均低于2%,能够彻底抑制信号内的噪声分量,较好地进行信号恢复。     

噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究

传统舰船图像优化算法在优化过程中,图像的优化系数普遍倾向于一种优化机制,导致图像在色彩与噪声处理上无法达到平衡统一,直接导致优化输出图像的噪声消除区域在高阈值色彩增强下,图像边缘锐利度动态范围过高,边缘细节信息损失严重,不利于图像的信息保存与分析。为了解决优化过程中色彩增强与噪声消除的同步问题,提出噪声消除和彩色增强的舰船图像优化研究。首先,将图像像素点转化为几何结构特征点,将平面二维空间结构转化为三维几何结构空间,拓宽像素特征点的优化维度;接着在几何空间下,完成对噪声特征点的消除计算;在效果噪声的基础上,完成噪声位置像素的色彩补偿,通过缺失位置像素色彩补偿,达到提升全局像素色彩对比系数,统一输出色彩阈值,抑制噪声边缘色彩动态范围的效果。通过与传统优化算法的对比表明,提出优化算法处理后的图像,色彩域噪声处理效果更加自然,图像细节信息保留更多。     

船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法

为提升船载无源无线散射通信系统的通信质量,设计一种船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法。将无源无线散射通信信道噪声信号视为一个随机的平稳过程,利用AR模型即自回归模型描述船载无源无线散射通信信道的噪声信号模型。对尤勒沃克方程矩阵实施参数取值递推,获取参数求解的通用递推公式,完成参数的计算。根据参数计算结果对信道噪声信号实施编码处理,获取噪声信号单位幅度的对应解析信号,利用该解析信号实现噪声信号的过滤。测试设计方法的噪声信号过滤性能,测试结果表明该方法在过滤掉信道噪声信号后,也实现了信号的完美保留,具有良好的信道噪声信号过滤性能。     

恶劣天气下多战舰联合通信信号的增强方法

多战舰联合通信信号易受到恶劣天气影响,导致信号质量下降,影响了信息传输的准确性。为此,提出一种恶劣天气下多战舰联合通信信号的增强方法。该方法分为两部分进行:第1部分利用EMD和小波阈值结合的方法进行通信信号中噪声消除;第2部分通过改进的差分相干累积算法捕捉微弱信号,然后利用功率放大器补偿。结果表明,与3种前人研究方法相比,应用本文方法信噪比较大,信号中信息完整度更高,证明本方法的增强效果更好。     

高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法

传统的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法存在着识别错误率高的缺陷,为此提出高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法研究。对采集的连续语音信号进行预加重和预处理,以预处理后的连续语音信号为基础,采用多通道语音增强方法对连续语音信号进行增强,得到纯净连续语音信号估计,采用CDMFCC方法对纯净连续语音信号特征参数进行提取,通过CDHMM方法实现了高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音的识别。通过实验得到,提出的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法识别错误率比传统方法低了16%,说明提出的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法识别性能更好。     

舰船通信中的噪声消除研究

在舰船通信中,短波通信是一种应用范围广、成本低的通信方式,短波通信受限于信号载体和硬件设备特性等因素,通信信号中存在较大的干扰噪声。为了提高舰船短波通信的信号精度,本文对舰船通信的噪声消除技术进行深入研究,分别从短波通信噪声抑制的整体方案、自适应滤波原理、噪声消除系统的硬件设计、软件程序设计等详细展开,有一定实际应用价值。     

舰船噪声包络谱分析

用希尔伯特变换求舰船噪声信号的包络谱,通过对实测舰船信号的分析,讨论了舰船信号包络谱和功率谱之间的关系。     

舰载无线通信网络干扰信号截获方法研究

舰载无线通信受到分布在大气环境中的干扰信号影响,导致通信设备无法稳定正常工作,且由于传统方法无法准确的对干扰信号进行检测、识别、跟踪、分离操作,导致舰载无线通信质量低。为此,提出新的舰载无线通信网络干扰信号截获方法。根据舰载无线通信网络干扰信号检测、识别、跟踪、分离引入对应的计算算法,实现对舰载无线通信网络干扰信号的准确拦截。通过仿真实验对所提方法进行测试,证明了提出方法的可行性与有效性。     

自主水下航行器内部通信传输信号延时消除方法研究

自主水下航行器内部通信采用的传统信号传输算法,在日常航行器内部通信信号传输过程中,经常出现传输延迟过高的问题,因此针对问题提出自主水下航行器内部通信传输信号延时消除方法研究。通过对延迟问题产生原因进行分析,找到信号传输能量耗尽参数;根据参数与信号数据节点传输量间的关系,建立延迟节点消除关系函数;最后由关系函数引入粒子群延迟消除算法,实现延迟节点消除。通过仿真实验对提出方法进行测试,证明提出方法在延迟消除方面的有效性与稳定性。     

大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究

提出大噪声环境下前视声呐图像目标识别的研究方法,针对水下无人航行器(UUV)在近岸浅水区航行中由于前视声呐图像噪声较大,难以准确识别目标的问题,通过改进的中值滤波和Otus阈值检测算法,对前视声呐图像进行滤波和二值化.利用区域增长算法分割疑似目标区域图像,分别提取分割图像的长度、形状、方向、灰度均值和灰度能量中值等参数...     

雾天环境下的舰船图像增强算法研究

为了提高雾天环境下的舰船图像质量,提出一种形态滤波算法和小波变换的雾天环境下舰船图像增强算法。首先采集雾天环境下的舰船图像,并对图像进行形态滤波操作,去掉舰船图像中的噪声,将舰船图像的重要信息保留下来,然后采用小波变换对2幅舰船图像分别进行分解,并对它们进行融合和增强,消除雾天环境对舰船图像的干扰,得到更加清晰的舰船图像,最后与其他算法进行舰船图像增强仿真实验,仿真实验表明本文算法的舰船图像信噪比要高于对比算法,可以对雾天环境中的不利因素进行有效的抑制,得到的舰船图像的视觉效果十分理想,解决了当前雾天环境下舰船图像增强中的难题。     

基于单矢量水听器的海洋环境噪声方向性分析方法研究

海洋环境噪声场方向性是信号处理中背景噪声抑制的基础.本文基于矢量水听器研究了海洋环境噪声方向性分析方法以及各向异性的表征方法,分析了背景噪声方向性与矢量水听器对背景噪声抑制能力的关系,并利用北黄海海域单矢量水听器获取的海洋环境噪声数据,对海洋环境噪声方向性分析方法进行了试验验证.结果表明:不同频段的海洋环境噪声场水平各向异性程度差异显著;海洋环境噪声水平方向性在特定频段内具有显著的不均匀性,且其方向性与航船分布情况一致.     

基于单矢量水听器的海洋环境噪声方向性分析方法研究

海洋环境噪声场方向性是信号处理中背景噪声抑制的基础。本文基于矢量水听器研究了海洋环境噪声方向性分析方法以及各向异性的表征方法,分析了背景噪声方向性与矢量水听器对背景噪声抑制能力的关系,并利用北黄海海域单矢量水听器获取的海洋环境噪声数据,对海洋环境噪声方向性分析方法进行了试验验证。结果表明:不同频段的海洋环境噪声场水平各向异性程度差异显著;海洋环境噪声水平方向性在特定频段内具有显著的不均匀性,且其方向性与航船分布情况一致。     

自适应信号处理在海面通信信号处理中的应用

在海面无线通信系统中,短波通信技术由于其高速的数据传输特性得到了广泛应用。但是一方面由于海面噪声引起的码间干扰由此造成的信号畸变,另一方面海面多径信道在短波通信中引起的实际无线信道系数的多变性均要求通信系统中的均衡滤波器能快速自适应进行修正。本文在研究现有自适应信号处理算法的基础上,提出一种新的基于异构补偿的自适应反馈滤波算法。最后利用此方法对短波无线通信系统进行了仿真,结果表明,此算法具有良好的稳定性及收敛性。     

船舶通信网络盲信号的分离算法

盲信号分离算法是船舶通信网络研究中的一个重要方向,为了解决当前盲信号分离算法存在的分离效果差、精度低等缺陷,提出一种基于混合人工智能算法的船舶通信网络盲信号分离算法。首先对船舶通信网络盲信号分离原理进行分析,指出盲均衡器权向量是影响分离效果的关键因素,然后采用粒子群算法和蚁群算法组成一个混合人工智能算法,将其引入盲均衡器权向量最优值的搜索中,最后进行船舶通信网络盲信号分离实验。本文算法能够快速有效的找到盲均衡器权向量最优解,解决当前船舶通信网络盲信号分离算法存在的难题,提高了船舶通信网络盲信号分离精度,具有十分广泛的应用前景。     

合成孔径雷达图像增强的正则化方法研究

SAR图像在成像过程中分辨率会受到杂波的影响下降,不利于后续算法的进行,而正则化算法通过先验知识能够实现图像的重建。本文研究合成孔径雷达观测模型,并将正则化算法应用于SAR图像增强。最后进行实验对比。本文所采用的算法在迭代最优解求解的过程中比Cetin算法用时少,并且图像增强后的平均3db主瓣宽度比增强前小,由此说明本文算法的有效性。