水声信号的调制方式识别

研究了不同水声信道环境下不同调制方式的水声信号识别算法。该算法利用双谱计算信号的双谱矩阵,并对双谱矩阵进行特征值特征向量分解,将分解得到的最大特征值对应的特征向量作为特征量。文中选取不同水声信道传输的样本信号计算其特征量,将待识别信号的特征量与样本信号的特征量做内积运算,将最大内积值对应的调制方式作为待识别信号的调制方式。实验仿真结果表明,该算法较好地实现了不同信道环境下的水声信号分类识别,在高信噪比条件下能达到90%以上的识别率。     

子波变换及径向基函数网综合水声信号识别

提出了一种基于径向基函数网的水声信号自动识别系统，并在该系统中首次采用子波变换与傅里叶变换相结合的信号预处理与特征提取方法。与实验结果对照表明，该系统在分类准确率、训练时间及系统占用内存等指标上均显示出明显优势。     

单片机控制的水声遥控信号检测系统

介绍一个由单片机控制的水声遥控信号检测系统,系统采用了时间相关积累和脉宽鉴别等信号处理方式,实验表明,系统有较强的抗干扰、抗起伏性能,在速率较低和信噪比较高的情况下,该信号检测系统的检测概率趋近于1,虚警概率趋近于0,同时介绍了系统的软件抗干扰和低功耗设计。     

用于水声目标识别的自适应免疫特征选择算法

针对水声目标小样本识别中样本数目有限而特征数目不断增加,导致分类系统分类性能下降的问题,提出了一种新的自适应免疫特征选择算法(AIFSA).该算法先利用先验知识生成初始种群,接着利用交叉、变异和新的自适应免疫算子指导种群进化,每代中对分类贡献大且选择特征数目少的个体适应度值高.AIFSA具有可以利用先验知识、收敛速度快以及优化特征子集维数小的优点.提取了实测4类水声目标的多域特征,进行特征选择和分类识别仿真实验,结果表明:AIFSA可以选择有效特征子集,在特征维数下降60%的情况下,支持向量机分类器的平均正确分类率下降很小;AIFSA与标准遗传算法相比,收敛快、稳定,所得优化特征子集具有更高的正确分类率和更好的范化性能.     

水声定位系统原始信号的硬,软件模拟

以随艇坐标系短基线系统为例介绍水声定位系统原始信号的基本特点、时序关系,以及如何用微处理机及其支持电路来具体地加以实现(模拟)的方法,包括硬件设计和软件流程。     

两种水声信号声源级的近似测量方法

精确测量长脉冲水声信号的声源级通常要在大型消声水池中进行.然而对多数科研单位来说,并不具备这样的测试条件.本文介绍了一种近似的测量方法,它采用电、声结合,长、短脉冲信号结合的方法,可以在普通水池里以长脉冲水声信号的声源级进行测量,其测量精度优于3dB.还介绍了一种测量限带噪声声源级的方法,它是在一个1×2×2m~3的消声小水槽中进行的,可以取得接近于在大型消声水池中所得到的测试结果.     

基于表面波变换的水声瞬态信号降噪方法

为提高对水下目标信号检测的有效性和可靠性,对水声基阵信号的干扰噪声进行分析,提出对含噪信号进行三维表面波变换的降噪方法.通过设置适当的阈值,对变换后的系数进行舍取处理,得到表征信号及微量残余噪声的重构系数;对其进行表面波逆变换后得到降噪后的水声基阵信号.对实际水声信号的降噪实验表明:该方法实现了对基阵信号的并行处理,取得了较好的降噪效果.     

多径传播的水声信号模拟研究

对海洋水声信道特性进行了分析，阐述了中远距离浅海声环境多径效应的形成机理，构造了适合于计算机实时模拟的水声数据信号数学模型。用计算机模拟实现了通过调节发射信号载波频率及多径效应干扰程度等参数来调整水声信号。     

多径传播的水声信号模拟研究

对海洋水声信道特性进行了分析，阐述了中远距离浅海声环境多径效应的形成机理，构造了适合于计算机实时模拟的水声数据信号数学模型。用计算机模拟实现了通过调节发射信号载波频率及多径效应干扰程度等参数来调整水声信号。     

基于门限估计的水声通信接收机自动增益控制

为了使用自动增益控制对接收信号的幅度进行动态压缩,采用统计接收端信号过门限瞬时值次数的方法,判断是否要调整原信号和基于对数或指数信号的变步长调整自动增益控制算法。在对数或指数信号变步长调整中,对数或指数信号之间是可以互相转换的,步长和收敛因子的选取受水声信道特性、信号幅度、噪声种类的影响。该方法已应用于水声信号接收系统,可较好地对输入信号的幅度进行动态压缩,还滤除了部分噪声的影响,达到了设定的期望值。实验结果表明,该方法抑制噪声能力强,跟踪速度快,适合在水声通信系统中应用。     

随机共振技术的水声微弱信号提取算法

随机共振技术作为一种新兴的弱信号检测算法,与传统线性滤波的方法相比,它可以检测到更低信噪比的信号.为此尝试将其应用到高频水声通信系统中,结合尺度变换和参数调节两种方法,在低信噪比下取得了一定的性能增益,并讨论了系统与信号达到最佳匹配时共振参数的变化情况.     

水声定位系统信号模拟器主控台软件的设计与实现

信号模拟器可以用于声呐系统的日常维护,检测声呐的探测、测距功能是否正常,可以提前发现声呐故障以便于及时维修.详细地介绍了信号模拟器的主控台软件设计中的目标信号样本的产生、高精度时延数值的计算以及超长信号样本数据和时延数据的传送等关键技术问题,以及主控软件的构成.模拟器具有良好的用户界面,控制灵活,具有广泛的实用价值.     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

关于水声通信信号采集与处理的分析

近年来,海洋研究领域中的水声通信网络成了热点.然而,水声通信中偶尔会有丢帧、误码等情况出现,为找出对应影响因素并制定合理的解决措施,有必要进行水声信号采集与处理的研究.基于此,本文简单介绍了水声通信系统,分析了水声通信噪声来源及水声通信信号采集与处理,同时结合相应技术的应用,对该技术在消除水声信道中接收端信号受噪声干扰...     

多功能水声信号发生及数据采集显控系统设计

 针对水声信号复杂多变和数据采集卡价格昂贵等问题,提出基于声卡采集及虚拟仪器技术的多功能水声信号发生和数据采集显示控制系统设计方法,并以LabVIEW为设计平台,利用声卡及NI-DAQ设备实现对多功能水声信号的控制、发射、显示和对音频信号的采集、显示.系统不仅能够作为虚拟信号源产生所需信号用于水声发射机,而且能够利用声卡采集测量模拟音频信号并实时显示.将系统产生发射信号作用于水声功率放大器,结合实际应用验证,表明该系统能够有效实现对所需实际信号的发生与控制.本研究设计的控制输出及采集输入模块集成度高,通用性强,且减小了硬件开销,界面友好、价格低廉、操作简便,便于推广应用.     

基于时频分析和神经网络的水声通信信号识别技术

 水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切。从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法。对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量。对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率。     

基于水声矢量传感器阵的波达方向估计

推导了基于水声矢量传感器阵的Bartlett和Capon空间谱的解析表达式，并与标量传感器的空间谱相比较，分析了基于矢量传感器阵的两种DOA估计方法对阵列定向性能的改善，并给出了数字算例。     

基于证据数据分类算法的水声目标识别研究

证据分类算法已被广泛应用于模式识别中。针对传统证据近邻算法在证据权重和组合规则上的局限,研究了一种新的基于DSmT的证据K近邻识别算法(DSmT-KNN)。首先在水声目标的各类别训练模板库中,利用目标数据与各近邻的特征相似度来分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据的距离大小对构造的置信指派进行加权。然后利用DSmT规则对加权证据进行融合。最后根据每个类别下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过水声目标实测数据实验,将DSmT-KNN与其他几种常见的方法进行了对比分析,结果表明新算法能有效提高系统的识别准确率。     

低噪声水声信号前置放大器设计

水下信息的发送与接收主要通过声信号的传播,水听器作为常用的水声信号接收装置,需要前置放大器来提高所获取信号的质量。文中选用AD8421仪表放大器芯片与OP2177精密运算放大器芯片设计了一种低噪声水声信号前置放大器,该电路增益为26 dB,工作带宽为100 Hz～20 kHz,输出信号为差分形式,同时具有小体积、低功耗的特点。通过连接某型压电水听器,测试了电路工作性能以及对水听器信号的调理效果。实测结果表明,该前置放大器能满足设计技术指标要求,在实际工作中取得了良好的效果。     

基于K-S VD的低频水声信号去噪处理方法

由于浅海环境下的噪声严重且复杂,水听器得到的接收信号往往很大程度被噪声干扰,具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,为了更有效地去除有用信号中的海洋噪声,采用基于稀疏分解和字典学习的去噪方法.首先随机构造完备离散余弦变换(discrete cosine trans-form,DCT)字典,之后使用正...