一种从辐射噪声中提取调制谱的方法

在水下航行器的辐射噪声中,螺旋桨节拍对航行器的宽带辐射噪声存在着明显的振幅调制,调制频率与航行器螺旋桨的转速有关。该特征可用于估计航行器的速度及目标分类与识别。本文利用子波变换原理,从实测的航行器辐射噪声中提取了它的调制谱,并据此对螺旋桨转速进行了估计,计算机仿真结果与实测的螺旋桨的转速具有良好的一致性。     

水下目标辐射噪声时间序列的非线性降噪处理

噪声是信号检测和目标识别的障碍．对水下目标辐射噪声降噪,过去常用线性的方法来对信号进行滤波。对于线性系统产生的信号,用线性滤波方法可以达到较好的效果但对非线性系统产生的信号或受非线性因素影响较大的信号,用线性滤波万法不能很好地滤除噪声,已经证明,水下目标辐射噪声信号中具有明显的非线性成分。因此,本文提出运用非线性方法对水下目标辐射噪声时间序列进行降噪处理。通过降噪前后重构吸引子、关联积分曲线斜率及信噪比的比较,表明该方法对去除水下目标辐射噪声时间序列中的噪声干扰十分有效。     

水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法

传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数（MFCC）的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长短时记忆网络（LSTM）构建了智能识别分类模型。使用实际水声信号对该方法进行了验证,结果表明,基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法能够在不依赖人工提取特征的情况下,对目标噪声进行识别分类,具备智能化识别分类能力。     

船舶水下辐射噪声信号理论模型及仿真

分析典型船舶水下辐射噪声实验数据,获取船舶水下辐射噪声功率谱特征,阐明了准周期随机声脉冲序列信号模型作为船舶水下辐射噪声模型的合理性和普适性,在此基础上,引入爆炸衰减型余弦脉冲信号作为该模型的基本组成单元,给予理论分析,据以数值构建船舶辐射噪声,并与海上试验获取的商船辐射噪声数据进行对比,结果明显一致,证明了该方法的有效性和实用性.     

水下激光目标的统计对消分割法

水下激光目标的识别是一个崭新的研究领域,有许多问题需要解决,其中,目标分割是关键.水下激光图像中夹杂着严重的散斑噪声,受其影响,要识别水下激光目标,就要对图像进行有效的消噪,然后进行目标分割.本文依据具有相似统计特征的噪声可抵消图像中的相应噪声这一基理,结合小波变换和统计法,提出了一种水下激光目标的统计对消分割法,以去除噪声,提取目标.实验结果表明该方法是有效可行的.     

水下目标辐射噪声的非线性检验

由于非线性是混沌产生的必要条件,所以讨论一个观测时间序列是否具有非线性,对进一步利用混沌时间序列方法分析观测时间序列很有意义。本文讨论水下目标辐射噪声信号中非线性问题,运用替代数据方法,根据实验数据与替代数据之间峭度和自相关两个量的差异性,分析了水下目标辐射噪声信号中的非线性成分,得出结论：水下目标辐射噪声信号中存在非线性成分,且这种非线性不是由于静态测量函数的非线性引起的,为利用非线性时间序列分析方法分析水下目标噪声信号提供了理论依据。     

水下对转螺旋桨流致辐射噪声机理与预报方法*

水下对转螺旋桨流致辐射噪声的预报对于水下目标的特征提取和分类识别具有重要意义。由桨叶的旋转引起的湍流场是水下对转螺旋桨流致辐射噪声的源场。分述了水下对转螺旋桨湍流边界层脉动、旋转干涉效应和空化效应引发的水动力噪声机制和研究进展,比较了目前工程应用中的3种对转螺旋桨流致辐射噪声预报方法的特点。在分析对转螺旋桨流致辐射噪声数值预报难点的基础上,综述了对转螺旋桨流致辐射噪声计算方法的研究进展,指出间接数值模拟方法是工程中进行对转螺旋桨流致辐射噪声预报的有效方法。     

基于Hilbert-Huang变换的水声信号特征提取及分类技术

水下目标噪声信号是一种典型的非线性非平稳随机信号，Hilbert-Huang变换较传统方法在处理此类信号时具有很大优势，据此本文提出了一种基于Hilbert-Huang变换的水下目标噪声特征提取方法。本文将环境噪声当作一类目标，利用上述方法对涉及两种航行船舶、海洋生物和海洋环境噪声的四类目标信号的特征进行了详细分析，最后对各类目标噪声信号进行了分类识别实验。实验结果表明基于Hilbert-Huang变换提取的特征对各类目标具有较好的可分性，达到了较高的识别率。     

基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法研究

为了从非高斯噪声环境中有效提取水下目标辐射的线谱信号,以提高水下探测系统检测水下目标的能力,提出了基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法,该算法用基于高阶累积量能量幂函数变步长极性迭代的自适应谱线增强器作为第一级,用传统的自适应谱线增强器(ALE)作为第二级,实行串级联接。用输入信号的峭度定义了峭度信噪比,并用此分析了该算法的性能。用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:当环境噪声为瑞利噪声或混合噪声(包含均匀分布、瑞利分布和拉普拉斯分布的噪声成分)时,该算法与ALE算法相比,有良好的抑制抑高斯噪声或非高斯噪声、提高信噪比和跟踪时变信号的性能。     

水下对转桨无空化噪声调制理论分析与试验研究

水下对转桨无空化噪声由流场-桨叶相互作用引起,调制特性是水下对转桨无空化噪声的重要特征,本文研究了水下对转桨无空化辐射噪声调制机理。首先利用广义声类比方法得到了无空化条件下水下对转桨的远场声压谱,建立了水下对转桨无空化噪声的调制模型,然后数值仿真了模型对转桨无空化噪声的功率谱和调制谱,最后在空泡水筒中进行了模型对转桨的无空化噪声测量试验,数值仿真结果和试验验证了调制模型的准确性。该模型对于水下对转桨无空化噪声调制特性预报及目标识别具有重要价值.      

船舶辐射噪声的自然尺度特征

船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。本文在研究了相空间重构技术的基础上,基于混沌信号的自然尺度提出了一种新的船舶辐射噪声的特征提取算法,此特征在分类识别实验中获得了比较好的效果。实践证明,船舶辐射噪声的自然尺度特征是一种比较有效的特征,它不仅具有较好的实时性,而且具有较高的识别率。     

基于模型匹配的舰船螺旋桨噪声特征精细分析

在双螺旋桨舰船噪声包络建模的基础上,研究了双桨目标调制谱谐波族特征的结构问题,并对海试中发现的"伪桨"现象进行了分析,从理论上解释了谐波族结构发生畸变的原因。进一步采用模型基特征提取技术,研究了基于模型匹配的舰船螺旋桨噪声特征精细分析方法,提取了舰船噪声包络波形精细结构特征。海试信号分析表明,舰船螺旋桨噪声特征精细分析有助于提取更多的螺旋桨物理特征及周期性调制信息,进而提高舰船目标的识别率。      

基于变分模态分解和对称相关的目标舰船线谱检测

线谱检测是水下目标识别中的一个重要研究方向。针对舰船辐射噪声线谱信号检测与提取的需求,该文改进提出了一种基于变分模态分解和对称相关的降噪处理方法,研究了与目标线谱信号不相关的加性高斯噪声消除办法。假设舰船辐射噪声除线谱成分外均为高斯噪声,对舰船辐射噪声中线谱成分进行检测。理论推导、仿真计算与实验数据处理结果均表明,该文提出的方法能较好地检测加性高斯噪声背景下的线谱成分,较传统的相关方法更为有效。     

基于小波变换的舰船辐射噪声特征提取

本文将小波变换用于舰船辐射噪声特征分析。先用Mallat快速算法实现信号的多尺度分解,然后进行各级小波的谱特征和波形结构特征提取,最后将这些特征与原始信号的特征输入同一类型神经网络分类器,进行分类比较。结果表明,小波变换使信号的谱类别特征和波形结构特征有了明显增强,且能压缩特征空间的维数。     

空中点目标机动模式的双色比特征空间特性及辨识

为了根据光谱特征维度对点目标机动模式进行辨识,建立了点目标机动模式与光谱信号的映射关系,研究了目标机动过程中观测方向点目标的多光谱辐射特性。提取多光谱辐射信号特征,构建了双色比特征空间模型。利用高斯混合模型的聚类方法,深入分析了双色比特征空间的迁移和可分性特性,得到了点目标不同机动模式特征子空间迁移矢量和相邻矢量夹角余弦的变化规律,并得到特征子空间可分的最小姿态角变化量Δα=6.25°,可分距离阈值Dth=2.6,这为辨识点目标机动模式提供了依据。根据双色比特征子空间的特性,提出了基于时序特征子空间的点目标机动模式辨识方法,仿真验证结果表明,该方法简单可行,对点目标的机动模式辨识具有较高的灵敏性和可分性,这对获取超视距作战环境中点目标的机动信息具有重大意义。     

水下目标识别中的特征优化选择

本文将模式识别中的特征选择方法用于水下目标特征的优化选择。用距离测度作为选择的准则,对提取的三类舰船噪声的高维组合特征进行自动选择,并用10-折交叉验证方法对选择出的特征子集进行评估,分析结果说明该方法能从原始的特征集中选择出有利于分类的特征子集,提高了水下目标分类的正确率。     

宽带参量阵的研究(2)原波信号包迹的影响

本文提出两种接近实际的原波信号包迹,进一步研究了其脉冲自解调现象中的宽带参量信号的波形及频谱特征。结果表明,第一类包迹信号的参量声频谱的主要成分偏向高频域。而对第二类包迹信号来说,除了有第一类包迹信号的参量声压频谱成分以外,还包含低频成分。如果原波信号是脉冲列,则参量声压频谱随脉冲占空比作周期性变化。     

舰船辐射噪声超混沌现象研究

水下弱目标探测和识别一直是水声信号处理领域中研究的难点。从Lyapunov指数谱、吸引子相空间轨迹的演化、分形维数等方面，对船舶辐射噪声是否存在超混沌现象进行了研究。实验结果表明，船舶辐射噪声信号确实存在至少两个正的Lyapunov指数，即存在超混沌现象。辐射噪声吸引子在相空间中的轨迹具有多方向伸展的趋势，且不同类型目标的吸引子具有不同的分形维数。研究结果为建立精确描述辐射噪声信号的非线性模型、为水下弱目标信号探测和识别提供一定的理论依据。     

用极点方法识别水下目标

本文中研究一种水下目标识别方法并介绍一组材料、大小、厚度不同的中空圆柱形水下目标的识别实验。我们分三步提取水下目标特征量。第一步是在频域上用短脉冲作为入射信号辨识脉冲响应函数。第二步用“卷积-修正递推最小二乘”法估计目标ARMA模型参数。第三步计算频域上的极点。我们用极点作为水下目标的特征量,并认为它是一个不变量。计算机模拟结果表明,同以AR参数作为特征量的方法相比较,极点法的抗噪声干扰能力改善12dB。我们采用匹配滤波分类器对水下目标进行分类。实验结果表明,在无噪声情况下,正确识别率可达100％。信噪比 关键词：     

基于调频信号子带相关性分析的回波特征提取方法

利用两种典型调频信号(LFM及HFM)的波形特点,本文提出了一种基于目标回波子带相关性的特征分析方法,并提取了回波统计特征。仿真与海上试验数据分析结果表明,该方法提取的回波统计特征对于识别水下人造金属目标与非目标具有较好的可分性。