1(1/2)维谱在舰船辐射噪声线谱提取中的应用

舰船辐射噪声的线谱成分包含有大量的舰船特征信息,是被动声呐识别目标和估计目标速度的依据。本文对1(1/2)维谱的抑制高斯噪声、增强信号基频分量和剔除非耦合相位的谐波分量等特性进行仿真,通过对2种船型的舰船辐射噪声实测数据进行处理,得出结论,1(1/2)维谱对线谱基频具有增强作用,并且能够有效地抑制高斯背景噪声,相比于传统的功率谱方法,1(1/2)维谱更有利于舰船辐射噪声线谱的提取。     

非线性信号检测在舰船目标识别中的应用

在对非线性舰船辐射噪声产生机理和其噪声谱组成分析的基础上,研究利用高阶谱分析方法检测舰船辐射噪声。首先分析舰船辐射噪声的噪声谱中的组成成分和特性,对不同噪声源与舰船噪声谱成分间关系特点进行研究,并建立舰船辐射噪声的仿真模型。然后,研究高阶谱理论及其在提取非线性信号特征时的应用;最后,通过对仿真生成的2种舰船辐射噪声应用本文算法实现检测与分类,结果证明该方法可行。     

自适应谱线增强在舰船辐射噪声线谱检测中的应用

舰船辐射噪声线谱成分包含有大量的舰船特征信息,提取这些线谱成分对于水下目标的识别和研究具有十分重要的意义.为了有效地将舰船辐射噪声特征线谱从宽带背景噪声中分离出来,提出了运用自适应谱线增强理论对舰船辐射噪声信号进行研究.利用最小均方LMS自适应算法,构造出自适应谱线增强器,从理论上对该增强器的原理进行了分析,并利用该增强器对2种船型的辐射噪声实测数据进行了处理.结果表明,该增强器对线谱信号有增强作用,对背景噪声有较好的抑制作用,十分有利于辐射噪声特征线谱的提取.     

混沌理论研究及其在舰船目标识别中的应用

为有效提取舰船目标的特征,进行舰船目标自动识别.以混沌理论为基础,研究了混沌的定义和基本特征,从混沌系统运动特征中,以实际采集的舰船辐射噪声为研究对象,找出对舰船目标识别有效利用的关联维数这一混沌特征量,对其提取算法进行研究和仿真.通过对各类舰船辐射噪声的关联维数的提取仿真实验表明,关联维数这一混沌特征量能有效对各类舰船进行分类识别,从而对水中兵器的制导系统及目标识别系统设计具有一定的借鉴意义.     

倒谱在舰船辐射噪声特征提取中的应用

舰船的辐射噪声是舰船在航行或运转过程中的一种自身属性.提取舰船辐射噪声的特征是对舰船自身属性的总结和归纳,有利于更深一步地了解舰船.同时,其特征可作为监测舰船性能的技术指标,对舰船的维护和保养有重要意义.倒谱是一种信号处理的分析方法,本文从倒谱的定义出发分析倒谱的应用范围,结合舰船辐射噪声的特点,在理论上论述了倒谱在舰船辐射噪声特征提取中的可行性及应用条件.然后,用仿真信号和实例信号对理论进行证明.     

基于四阶累量的三次相位耦合特性分析

应用四阶累量分析三次相位耦合于舰船辐射噪声的特性提取。首先给出了四阶累量的一种特殊定义,然后分析其对角切片的傅立叶变换（２１／２）维谱）在提取三次相位耦合特征方面的优良特性,最后将此方法应用于实际舰船辐射噪声的特征分析。结果表明：利用该方法分析三次相位耦合,具有运算量小、计算速度快的特点和良好的抗噪性。实际舰船辐射数据分析表明该方法可用于不同类型舰船的分类识别。     

舰船辐射噪声线谱检测与分析磁

结合经典功率谱和DEMON谱分析各自的特点,对舰船辐射噪声线谱进行综合分析。基于周期图谱法进行舰船辐射噪声功率谱估计,通过线谱与连续谱分离、取除虚警及归并线谱,有效地对辐射噪声功率谱中的特征线谱进行了提取,并结合DEMON谱分析了舰船辐射噪声的调制效应和调制周期,获得诸如舰船螺旋桨转速、螺旋桨叶片数等不变的舰船物理特性,从而得到舰船辐射噪声线谱比较全面的特性,为舰船的识别和线谱辐射噪声的控制具有重要提供参考价值。     

窄带包络相关在舰船辐射噪声包络谱提取中的应用研究

由于舰船辐射噪声的调制不均匀性,在计算包络谱时,不同窄带上的包络谱会有较大差异。文章以窄带包络相关理论为基础,计算舰船辐射噪声的平均窄带包络相关系数曲线,来衡量舰船辐射噪声的非均匀调制特性,以平均窄带包络相关系数曲线的最大值点作为最佳窄带提取包络谱,给出了一种包络谱提取时窄带选择的方法。并对仿真和实录信号进行了窄带包络相关计算和验证研究。结果表明,通过计算平均窄带包络相关系数来选择最佳调制窄带,在包络谱提取中有较好的应用效果。     

舰船辐射噪声特征建模

介绍一种舰船辐射噪声1/3 Oct谱模型建立方法.通过分别对机械噪声、螺旋桨直接辐射噪声及桨轴激励艇体振动噪声的特征规律研究,建立了机械和螺旋桨的额定声压脉动谱模型及桨轴激励艇体响应函数模型.根据机械噪声和螺旋桨噪声同航速的变化关系,得到不同转速下的合成辐射噪声1/3 Oct谱.利用Matlab GUI编写舰船辐射噪声...     

基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。     

一种估计水中目标辐射噪声线谱的方法

线谱是水中目标辐射噪声中重要的特征信息,在被动声呐系统中,线谱提取是水中目标识别的关键技术.文章简述了水中目标辐射噪声的物理成因和频谱特征,利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点,结合仿真试验的结果,提出了一种对水中目标辐射噪声低频段线谱估计的联合分析法,并用该方法对2艘实船噪声进行了谱分析.实验结果表明,该方法对低频段的线谱特征提取有较好的实用效果.     

基于高阶谱的水下目标识别

利用高阶谱估值法,对具有很强非高斯性和非线性的舰船辐射噪声信号进行分析及特征提取,并通过结构自适应神经网络作为分类实验,表明基于高阶谱的特征提取具有较强的类别可分性,在无源声纳目标识别中特具潜力。     

基于MATLAB的舰船辐射噪声信号小波消噪处理

针对舰船辐射噪声信号的特点提出了小波消噪的方法,对小波消噪理论作了简要的阐述,并设计了一种消噪方案,最后利用MATLAB,在计算机上选用不同的小波基和阈值进行了实船信号的消噪处理试验,并对结果进行了简单的分析比较。试验结果表明,在选择了合适的小波基和阈值的情况下,利用小波变换的方法对舰船辐射噪声进行消噪处理可以取得良好的效果。     

未知参数的舰船辐射噪声线谱Duffing振子检测方法

当被动声呐探测舰船目标时,舰船辐射噪声中的线谱成分是舰船分类识别及航行状态监测的特征参量,通常情况下线谱的频率及数量是未知的。针对现有未知频率的Duffing振子检测方法存在系统结构复杂,判别时间长,需要人为参与等问题,本文构造了变参数单一Duffing振子检测模型,并提出了变频频率切片小波变换的Duffing振子检测方法。该方法通过设置合理的频率灵敏度参数自动地调整系统内置策动力频率值,利用频率切片小波变换提升系统抗噪性能,结合Poincare映射特征函数的系统相态定量判决方法,变频搜索待测信号中的线谱分量。在实测数据的分析处理中,对不同观测时间内的数据进行检测,实现了线谱成分的检测跟踪与频率估计,并根据时间轨迹上的频率识别信息确定存在的稳定线谱成分。数据处理结果表明,该方法能够实现低信噪比下参数未知线谱的检测与频率估计。     

船舶螺旋桨空化噪声非均匀调制特性及其应用

从螺旋桨空化噪声谱统计模型出发,分析研究螺旋桨空化噪声非均匀调制特性的机理和规律,并利用大量海上实录船舶噪声进行验证.从形成机理看,认为非均匀调制特性主要由船尾形状、螺旋桨结构以及船舶航行工况共同决定的尾流分布所导致,不同型号船舶的非均匀调制特性具有个体性;从舰船噪声信号能量谱看,调制的非均匀特性,主要受能量谱峰值频率的影响.最后基于船舶噪声的非均匀调制特性,提出一种基于多子带自适应加权的DEMON增强算法,并利用实际数据进行验证.     

舰船辐射噪声非线性频谱特征提取与应用

舰船辐射噪声分类识别一直是被动声呐面临的难题,提取舰船辐射噪声的频谱特征来实现分类识别是一种常用的方法。基于舰船辐射噪声频谱特征主要聚于低频段的特点,按照稀疏分解的原理,通过构造完备的非线性频谱字典,提出了一种舰船辐射噪声非线性频谱特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取,采用最近邻分类器对辐射噪声样本进行了分类识别实验,结果表明,非线性频谱特征的正确分类识别概率高于线性频谱特征的正确分类识别概率。     

引入导航信息与雷达互测机制的目标指令误差估计方法

中段接力制导作战是协同作战的一种具体协同模式。提出基于平台间雷达互测机制与导航信息的目标指令参数误差估计模型。根据平台间的雷达互测机制得到的平台量测和两平台惯导设备输出的自身定位信息,在发射平台的传感器局部坐标系中表示出目标和平台的位置坐标,实现多传感器数据位置对准,并对各平台的设备偏差进行估计和补偿,消除系统误差的影响,提高了各平台的传感器测量数据精度。     

基于单水听器的移动声源运动参数估计

文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自相关和倒谱的联合估计方法,提高了多途时延估计的稳健性;其次针对如何利用估计出的D-SR时延差这唯一信息进行运动参数估计的问题,通过逐步分析说明了径向匀速直线移动声源的运动参数估计问题可以在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架下进行求解;最后应用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)对水槽实验数据进行处理,所得结果表明:EKF和IEKF都能利用D-SR时延差信息估计出移动声源的距离、深度和速度,并且IEKF比EKF的跟踪效果更好,证明了方法的正确性和有效性。