浅海信道中舰船辐射噪声包络线谱传播特性

包络线谱是舰船辐射噪声的一个重要特征,反映了辐射噪声中低频线谱成分以及其他一些周期性对宽带连续谱噪声的调制效应,对包络谱线谱特征的提取分析,有利于目标信号的检测和识别.本文将舰船辐射噪声建模成为周期性局部平稳过程,在包络谱估计和包络线谱特性分析基础上,得到包络线谱高度等特征参数的具体表示,然后从传播过程中接收信噪比变化的角度,分析了包络线谱传播特性及其特征参数的变化.数值计算表明:从能量角度看,舰船辐射噪声中周期性局部平稳谱与平稳谱服从一样的传播规律,与通常的声场传播律一致;包络线谱高度的传播衰减取决于信噪比,信噪比较高时(正信噪比)它几乎保持不变,信噪比较低时(负信噪比)它按信噪比衰减规律下降;在浅海信道传播条件下,由于传播衰减较自由场情况要小,同样的包络线谱高度可以传播到更远的距离上.     

时频分析在舰船低频声信号分析中的应用

舰船辐射噪声是一个非平穗过程,以傅立叶变换为基础的传统谱分析方法已经难以发挥作用.时频分析因其在时一频域都具有表征信号局部特征的能力而成为非平稳信号分析的有力工具.通过对实验数据的分析处理,得到舰船低频辐射噪声的时频特征.     

基于小波变换的柴油发动机辐射噪声线谱分析

对小波变换(多分辩率分析)用于柴油发动机辐射噪声分析.利用小波变换的"变焦"性能,并基于其多分辨率分析,以柴油发动机辐射噪声信号为对象,使用Daubechies小波及快速小波算法———Mallat算法对其进行塔式分解,然后进行各级小波波形结构特征提取,再结合经典谱估计的方法分析其线谱特征,进而提高线谱的分辨率,以获得更多的信息量,为柴油发动机降低噪声提供理论依据.分析表明,将小波变换应用于柴油发动机辐射噪声线谱分析具有重要的意义.     

自适应线谱增强器浅析

通过快速傅立叶变换和自适应线谱增强器两者对不同噪声背景下谱线检测能力的仿真计算和对比,得出了后者优于前者之处。通过对强干扰下弱信号的线谱检测的计算、仿真,证明了自适应线谱增强器的另一优点。     

用自适应陷波与线谱增强法处理泥浆信道的涡轮钻转速信号

本文对自适应陷波器(ANF)和自适应线谱增强器(ALE)的原理作了说明。详细讨论了应用ANF和ALE来处理经由泥浆传送的涡轮钻的转速信号,以抑制泥浆信道的很强的干扰和噪声,并将大大缩小用单纯谱分析法检测转速信号所需的数据时宽而提高检测的实时性。     

飞行器目标推进系统声信号特征提取研究

为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取飞行器的推进器转速特征.通过对实测飞行器噪声数据的分析,验证了信号模型算法的合理性.     

一种增强多种调频信号的自适应新算法

依据变步长LMS算法可改善ALE算法跟踪性能的优点,构造了基于高阶累积量变步长类LMS自适应谱线增强新算法,用运动目标辐射噪声的实测数据进行了动态仿真.结果表明,该算法对多种调频信号有很强的增加能力和很好的跟踪性能,这为水下运动目标识别与检测提供了新的技术途径.     

自适应噪声抵消器频域优化设计及其应用分析

随着通信技术的发展,自适应噪声抵消器在现在信号处理中得到越来越广泛的应用.在分析和讨论自适应噪声抵消器原理基础上,详细研究了基于自适应滤波器技术的噪声抵消优化实现算法及其特性.最后,以胎儿心电图信号检测为例,分析了自适应噪声抵消技术的应用,在MATLAB环境下进行测试分析,模拟测试结果与理论分析预测吻合.     

基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

基于倒谱特征的舰船辐射噪声识别算法研究

研究了舰船辐射噪声的倒谱信息．倒谱可以避免连续谱特征的不稳定性，基于此，将倒谱代替连续谱作为舰船辐射噪声识别的特征，并对实测的海上数据进行了仿真实验．结果表明，该方法可以有效地达到识别舰船辐射噪声的目的，且识别率高．     

A new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise using Duffing oscillator

A detection scheme for line spectrum of ship-radiated noise is proposed using Duffing oscillator. The chaotic trajectory of Duffing oscillator is analyzed and the state equation of the system is improved to detect weak periodic signals in different frequencies. According to the simulation results, the phase transforms of Duffing oscillator are sensitive to periodic signals and immune to the random noise and the periodic interference signals which have larger angular frequency difference from the referential signal. By employing Lyapunov exponents in the field of detection as the criteria for chaos, the phase transforms of dynamic behaviors in quantity are successfully determined. Meanwhile, the threshold value in critical state has been evaluated more accurately. Based on the phase transforms of Duffing oscillator, a new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise is given. Three types of ship-radiated noise signals are analyzed and the values of line spectrum are acquired successfully by this method. The experimental results show that this method has high sensitivity and high resolution.     

低信噪比弱信号提取算法研究

采用从强背景噪声中提取话音信号的自适应噪声抵消技术———最小均方误差(LMS)入手,对该算法的性能进行了分析,针对其收敛速度慢、提取信号频带窄的缺点,提出了改进的有动量因子的自适应最小均方误差算法(MLMS).仿真结果表明,该方法对于解决弱信号提取问题有一定效果.     

一种获取船舶主要噪声源参数的方法

为了确定船舶主要辐射噪声源的声源参数,在分析辐射噪声特性及其传播规律的基础上,建立一个浅海波导条件下船舶主要辐射噪声源的数学模型.在不同信噪比条件下,利用快速场积分的方法计算船舶宽带辐射噪声的近场声压,并以全局概率优化搜索方法遗传算法作为反演工具,求解由近场声压数据构成的非线性方程组,从而得到辐射噪声源的参数.仿真结果表明,在浅海波导条件下,在信噪比高于15 dB时,该数学模型可有效反演出船舶主要辐射噪声源的声源参数.     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其频谱

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自回归（ＡＢ）模型系数的关系．通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号．本文同时给出自适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度．实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法．     

基于隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别

将隐马尔可夫模型引入到舰船噪声目标识别中。选择MEL频率倒谱及其差值参数作为模型的观察序列,分别采用Baum-Welch算法和Viterbi算法对模型进行训练和识别。对这一模型进行了计算机模拟,并利用潜艇、鱼雷和水面舰3类目标的海上实录噪声对其识别性能进行了测试,正确识别率为87%。实验表明,用隐马尔可夫模型对舰船辐射噪声进行目标识别可以取得较好的效果。     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．     

一种分离噪声盲源信号的FastICA改进算法

大功率机械所产生的非平稳噪声源,用FastICA算法可以有效地分离出噪声信号,但噪声源识别的准确性较低,为此提出了一种分离噪声源的FastICA改进算法。新方法将最大相似准则、优化算法和快速傅里叶变换相结合,对分离信号的不确定性进行了有效校正。经仿真实验验证,新方法能够完整地还原仿真波形信号,表明该改进算法确实可行且准确性较高。     

线性调频信号增强的自适应滤波算法研究

在对基本 LMS算法进行修改的基础上 ,提出了基于高阶累积量极性 -动量迭代的自适应线性调频 ( Linear Frequency Modulation,LFM)信号增强新算法。该算法有抑制高斯噪声效果好 ,计算量小 ,收敛快且输出信号平稳等特点。仿真结果证实了该算法的有效性和可靠性。因此 ,具有较强的实用性和较好的应用前景。