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信号在环境复杂多途严重的水声波导中传输后,接收到的信号时间长度被拉长,信号是失真的。在许多实际应用中,常常希望从已失真的接收信号中把原始信号波形恢复出来。本文利用盲解卷积技术对水声信号恢复进行研究。理论推演表明,在垂直阵条件下用人造的格林函数可成功地代替水声信道真实的格林函数,可以把非线性关系化解为线性关系,从而推导出依靠基阵记录下的信息去确定声源宽带信号原始波形和环境传播特征的公式和步骤。声场数值计算对6种海底类型进行,恢复后的宽带信号与原始信号的归一化相关系数均大于0.945,对硬海底多途严重的情况,收效特别明显,证明该方法的有效性。在青岛海试中恢复后信号的相关系数平均值为0.933,在青岛海试中利用这种解卷积技术去恢复信号是成功的。 相似文献
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吴国清 《声学学报:英文版》1986,(4)
A simple and feasible post-processing method for passive localization is proposed.Post-processorof passive localization concerns estimating the time-varying state of a dynamic system.The generalway to fulfill this is Kalman filtering.This paper applies the Linear Minimum Variance(LMV)method,generally used for parameter estimation,to the time-verying state estimation of a linear dynamic system.So this new method can be called LMV filter.In fact,it is an averaging method,becuse LMV filtertakes weighted average of K samples of observation with different weighting coefficients which aregiven by a system of equations.Two computer simulation results are presented to show that therange estimate convefges fast and is good in performance,no divergence appears and the method hasthe capacity to adapt to the target maneuver.Another important feature is its very low computa-tional level,useful in poor computer facility case. 相似文献
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本文提出一种简单易行的无源测距后置最佳处理方法。这种方法是应用线性最小方差(LMV,Linear Minimum Variance)方法于线性运动系统的状态估计而得到的,其结果是对每次观测作统计平均处理,最佳的加权系数满足一个线性方程。目标运动的基本假设是在一段观测时间中保持常速度,并有随机速度扰动。二个计算机模拟实验结果表明,这方法收敛速度和性能良好,无发散现象,对目标机动情况也能很好适应。计算机实现简单,计算量很小。 相似文献
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线性嵌套阵可以很好地在很宽的频率(N个倍频程,N=7)上实现恒定束宽。这种方法设计简单,又节省线阵阵元。本文给出了线性嵌套阵具体的数字化实现方法,解决了FIR滤波器设计,滤波器时间延迟等问题。由于数字化实现过程中使用了很多组FIR滤波器,计算量很大,文章采用了DSP信号处理板实现数字化算法,利用DSP处理板可以多任务同时处理优势,解决了计算量大的问题。经过实验验证,在DSP上实现的数字化的线性嵌套阵宽带恒定束宽方法满足了工程上实时处理的需要。 相似文献
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舰船噪声识别(Ⅰ)──总体框架、线谱分析和提取 总被引:1,自引:0,他引:1
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。文章Ⅰ叙述了舰船噪声的谱特征由可分离的平稳谱和非平稳谱组成,介绍了既利用有效识别特征(有类别共性和异性的特征)又对特定舰船特征作专门记忆的工作路线及识别框架,对特定舰船的记忆具体体现在特定舰船特征模库一包含有线谱模板库、双重频率谱模板库和平均功率谱模板库。文章Ⅰ又具体讨论了特征提取和建立线谱模板时所碰到的理论、模型、分析参数及线谱提取方法,舰船噪声实际情况和理论之间的差异等问题。文章最后介绍了用机器自动提取线谱的一种方法。系列文章Ⅱ将讨论线谱稳定性、唯一性和线谱模板图;文章Ⅲ将讨论双重谱和平均功率谱的特征提取和模板建立;文章Ⅳ将讨论模糊神经网络和识别。 相似文献