船辐射噪声高阶谱分析和标记图

实验数据揭示了一些舰船辐射噪声通过在频带上连续排列的窄带滤波器组后，各频道中的幅度调制很相似，这是舰船噪声的一个很有应用前景的目标特性。文章还研究了用高阶谱高阶统计的信号处理工具来提取和保留幅度周期调制的相位信息，并给出了计算机模拟结果，实际船噪声结果和具体提取方法。利用这些相位信息和双谱的幅度信息可以重建周期调制信号，并称这个重建波形为这条船的标记图。最后调查了三条船的标记图与本船及不同船的实际幅度调制之间的互相关系数，本船的互相关系数要比不同船的互相关系数大许多。     

短垂直阵“简正波分解矩阵”特征值的近似解析表达式

在海面和海底反射系数均为－1的理想波导条件下,讨论短垂直阵“简正波分解矩阵”的特性,给出矩阵特征值λn与阵长参数D／H（D为阵长,H为海深）和n之间的近似解析表达式。海面矩阵的λn正比于参数α（即πD／H）的（4n－1）次方,而海中短阵λn正比于α2n－1．理论推导不仅解释了短垂直阵分解声场简正波或匹配场处理效果差的原因,同时指出合理选择短阵深度,将有效提高商正波分解能力和声源定位精度。     

舰船噪声识别(Ⅳ)──模糊神经网络识别

本系列文章的工作是在舰船噪声谱图的基础上,利用模糊神经网络对舰船进行分类识别。本文是系列文章的第四篇,研究模糊神经网络用于识别分类．选用了多层前馈神经网络和BP学习算法,推导了学习过程中模糊器参数的调整公式,最后给出1049个样本（41条舰船,63种工况,原始记录长约3．5小时）的识别分类结果,识别正确率大于92％。     

舰船噪声识别(Ⅱ)──线谱稳定性和唯一性

本系列文章的工作是在舰船噪声谱图的基础上,利用模糊神经网络对舰船进行分类识别．本文是系列文章的第二篇,研究如何用线谱模板来记忆特定舰船的稳定线谱特征和涉及的一些问题．首先调查线谱分析参数──平均时间、平均次数对线谱稳定出现的影响,比较了两个不同平均次数对线谱稳定出现的影响,稳定线谱（出现率＞70%）和不稳定线谱的比例,说明了利用稳定线谱作识别时需作长时间的平均．研究了利用稳定线谱建立舰船线谱特征模库时所用的统计方法,稳定性的限定和有关参数的定义．在43条舰船65种情况1000多个样本（原始记录时间总长约为3．5小时）中调查了线谱稳定性和稳定线谱的唯一性,调查结果说明唯一性在统计意义下成立,其平均重叠率为5％,无稳定线谱的舰船占8％．对于线谱数量丰富程度的特征,不存在甲类舰船线谱丰富,而乙类舰船线谱不丰富的规律．     

PRONY’S METHOD FOR PROCESSING OF DATA WITH WHITE OR COLOUR NOISE

In this paper Prony's method is extended to the processing of the data with white and/orcolour noise.When the observed noise is white,the observation process obeys ARMA modelin which the AR coefficients equal the MA coefficients,and two kinds of modified Yule-Walkernormal equations,which yield the unbiased estimates of the AR coefficients,are derived.For thecolour observed noise,a new concept of the two-step autoregression procedure is developed,throughwhich the colour noise can be whitened.Finally,the theoretical results are checked by simulativecalculations on a DJS 108 Ⅱ computer.     

多线谱加权的匹配简正波处理声源定位

文献[6]介绍了一种适用短垂直阵的简正波分解快速送代方法,它的最大优点和实用之处是使场匹配技术对垂直阵长度的苛刻要求变得宽容。本文模拟计算用小型快艇辐射噪声线谱作为声源,提出了多线谱加权匹配简正波处理（MMP）声源定位方法。计算表明,这种加权计算方法提高了声源定位的距离估计和深度估计的精度,使模糊平面上的主瓣增高变窄,旁瓣受到有效抑制,优于该艇线谱能量最大的100Hz单线谱的声源定位。