水层深度遥测仪

本文采用PPM—FSK~**方式进行水下多信息传输,建立水层深度测量的水声遥测方法,着重介绍其仪器结构和原理。其特点是采用数字选频滤波技术。克服了强噪声和水声信号严重起伏给多频道水声信息检测带来的困难,仪器的结构简单,抗干扰能力强,测量较准确。     

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.     

一种有效抑制窄带干扰的水声直扩信号检测方法研究

针对高斯白噪声背景下的水声直扩信号检测无法抗窄带干扰的问题,提出了一种有效抑制窄带干扰的水声直扩信号检测方法,该方法采用自适应-倒谱联合检测原理,并针对倒谱的低噪声抑制力,提出了一种改进的倒谱检测方法,能够在有效消除窄带干扰的低信噪比情况下,提高水声直扩信号的捕获概率。在推导算法原理的基础上,通过仿真实验分析验证了该算法的性能。     

航道多载波的通信时延与多普勒频移联合估计

针对海上航道立体监测系统中水声信道高斯噪声和对称α稳定(SαS,Symmetric α Stable) 脉冲噪声干扰的复杂环境,以基带OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplering）水声通信系统的发射信号作为研究对象,提出了一种基于分数低阶循环模糊函数的多循环频率时延与多普勒频移联合估计算法．该方法将分数低阶矩与循环平稳特性相结合,能够在SαS脉冲噪声条件下检测信号的循环平稳特性．仿真结果表明:在脉冲噪声和干扰环境中该算法均能稳定工作,估计性能优于基于二阶循环模糊函数．     

基于多重分形模型的非高斯信号建模

在小波域中，研究了基于β分布、点集分布和β分布与点集分布的混合多重分形模型（β－MWM．pm-PWM和β－pmMWM）；运用相关性检测和多重分形奇异谱检验方法分析了这3种模型对实际的水声非高斯信号的逼近性能。探讨了非高斯信号的多重分形分布特性，将研究结果应用于水声噪声的分析中，发现其多重分形分 布与环境有密切的关系；应用于水声噪声的识别研究中，取得了较好的实验结果。     

水声通信信道中的OPNET建模与仿真

针对水声通信网络信道的实现开销大、复杂性高的特点,提出了一种能够仿真分析水声通信网络的有效方法.该方法分别使用OPNET中的Propagation-Delay-Stage,Receiver-Power-Stage和Background-Noise-Stage三个工具来仿真水声信道中的传播延迟、发射机功率和水声噪声(水声噪声包括紊流、船运、风波和热噪声).其中,Propagation-Delay-Stage采用MacKenzie速度模型;Receiver-Power-Stage中有Thorp,Schulkin&Marsh和Francois&Garrison 3种传播损失模型.在该方法中,首先仿真比较了取不同传播损失模型时的水声信道,然后根据仿真结果选择一个合适的水声信道,并采用MACAW协议来仿真水声通信网络.最后,通过仿真实验对整个水声通信网络的吞吐量、误码率、丢包率进行了分析.实验结果表明,采用该方法能够有效地仿真水声通信网络.     

基于鲁棒主成分分析的低频水声信号降噪方法

由于海洋环境噪声的复杂性,接收到的信号往往具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,采用基于鲁棒主成分分析的降噪方法,建立将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声的分解模型,研究了对低频水声信号的降噪问题.首先通过Godec算法将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声3部分,然后运用非负矩阵分解算法对低秩部分进行分解,得到噪声字典,最后根据得到的噪声字典从含噪信号中提取出初始水声信号.通过对不同海况下即不同信噪比的仿真信号进行降噪处理,结果表明该方法在水声信噪分离中具有较好的降噪效果.     

水声扩频通信系统的传输误码率研究

扩频通信技术具有较好的抗干扰和抗多径的能力,而水声通信信道具有噪声干扰大、多径效应强的特点,因此扩频通信技术在水声通信中占有非常重要的地位。本文首先分析水声扩频通信系统中不同类型噪声对系统的影响,以及特定类型噪声影响下,采用不同扩频码速率对系统性能的影响;然后用MATLAB仿真工具,对上述分析结果进行仿真验证。最后得出的结论为:在各类水声信道下,用扩频通信系统传输信号,采用不同的扩频码速率将会对通信性能产生不同的影响。     

基于Chirp-BOK扩频的水声通信系统

利用线性调频(Chirp)信号在水下通信中具有良好的抗噪声和抗多径特性,提出基于Chirp-BOK(binary orthogonal keying,二进制正交键控调制)扩频的水声通信系统。系统采用二进制正交键控调制以及匹配滤波接收器,利用正向调频信号和反向调频信号,结合BOK调制技术,实现适合水声环境的扩频通信系统。噪声信道和多径信道下的仿真实验结果表明,该系统具有良好的抗噪声和抗多径性能,适用于水声系统的扩频通信。     

一种基于Logistic映射的水声混沌信号测距方法

在浅海水声定位系统中,针对传统声呐信号持续时间长、效率低、正交性差的问题,提出了一种抗噪声、快速、窄带的水声混沌信号。通过推导Logistic混沌序列的混沌性和相关特性;并据此将具有混沌特性的相位信息对混沌序列进行调制。理论表明调制后的水声混沌信号具有正的Lyapunov指数、理想的相关性和窄带性。水域数据分析显示,水声混沌信号依旧表现出混沌性和窄带性;并且与同水域实验的m序列相比,定位精度提高了5 cm左右,信号时长缩短了73 ms,为海洋中动态目标的快速定位提供了参考。     

同声传译中的噪音类别和处理策略探究

指出噪音是信息传递过程中必然出现的现象,同声传译作为传递信息的跨文化交际活动,也不可避免地存在噪音。分析同传译员所面对的噪音根据性质的不同可分为物理噪音、生理噪音、心理噪音和文化噪音四种,并有针对性地提出运用信息和语言噪音过滤、肢体语言过滤、心理噪音过滤、文化噪音过滤等方法对噪音进行有效过滤,从而保证同声传译工作准确高效地进行。     

模糊理论处理高密度椒盐噪声的新方法

利用模糊数学理论对图像滤波算法进行了研究.针对高密度椒盐噪声,讨论ROAD统计量检测噪声的能力, 探讨高密度椒盐噪声的处理方法, 结合椒盐噪声的性质提出了一种噪音检测的新方法, 并基于像素相似度进行去噪,采取分离出噪音点的处理思路, 得到了比较好的结果.     

统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输人白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。     

Lévy过程驱动金融市场中最优资产组合复制策略

用白噪声分析的方法研究了Lévy过程驱动的金融市场.在Gauss白噪声和纯跳Lévy白噪声复合的Lévy白噪声框架下,给出了Clark-Haussmann-Ocone定理.应用此定理,分别在完全信息和部分信息下,用Malliavin导数表示了给定欧式期权的方差最小复制策略的具体形式,进一步用具体函数刻画了市场固有风险.分析结果表明,研究结果更贴近现实中一般的金融市场.     

边缘导向的非局部均值图像滤波

传统去噪方法在处理高强度噪声干扰图像时, 往往不能有效去除噪声且在修复过程容易引入二次污染。为此, 提出一种边缘图导向的非局部图像均值滤波算法。 首先获取二阶差分边缘信息, 在非局部范围内搜索相似块, 以边缘导向图与噪声图像共同生成滤波器权值, 进而构建由边缘信息导向的非局部协同滤波框架。 与传统滤波为代表的局部线性滤波方法相比, 所提出算法能挖掘图像边缘信息并利用一种新的非局部协同滤波框架进行图像去噪, 因此增强了高强度噪声干扰环境下的边缘修复能力。 实验证明, 提出算法在高强度噪声污染的情况下, 修复的图像不仅获得了更高的测量指标, 视觉效果也更加理想。     

分块噪声自适应高光谱图像去噪算法研究

高光谱图像在获取过程中容易产生噪音,从而影响了地物空间信息的识别。噪声去除是高光谱图像处理十分必要的步骤。结合低秩矩阵分解理论,在传统奇异值阈值方法的基础上提出基于分块的噪声自适应遥感去噪方法。实验结果证明,该方法运算速度快,并能够有效去除缺失值造成的死线噪声以及高斯噪声,在平均峰值信噪比(MPSNR)和平均结构相似性(MSSIM)上优于Godec算法。     

鄂州市环境噪声污染特点及防治对策

根据鄂州市2006～2010年的噪声监测数据及调查资料,分析了城市环境噪声污染的来源及特点,指出了城市声环境存在的主要问题,并从加强管理、整体规划、宣传教育等层面提出了防治对策。     

基于互信息判据的小波去噪

通常的线性滤波技术不能很好地解决非线性时间序列去噪问题，而现有的非线性去噪技术的参数选择往往要依赖于直觉和经验．为此，提出基于互信息判据的小波去噪方法，利用小波进行非线性去噪处理，并以互信忠作为去噪处理截止的判定条件，给出了小波去噪算法，分析了其优势，并进行了仿真实验．仿真结果表明，小波算法能更好地处理不平稳和突发的噪声；互信息所指示的优化截断尺度，既较好地保留了信号的动力结构，又有效地实现了非线性噪声过滤．     

信息传播过程中的噪声干扰及对策

在档案信息传播过程中所存在的干扰叫噪声干扰。根据产生原因的不同,将这种干扰分为物理噪声、语义噪声、应用噪声。消除噪声干扰可采取三条措施:选择优质的传播载体;加强知识储备;正确传播信息。     

去除相位卷绕的一种简单而有效的方法

相位信息的提取在信号处理中是一个重要方面，然而在相位信息提取中，常存在相位卷绕问题。该文介绍了一种简单而有效的去相位卷绕的方法，该方法采用差分原理，用共轭运算实现。该方法适用于诸如相位法时延估计、信号中瞬时频率的估计等直接应用相位信息的问题中。配合简单的多段平均和稳健处理，就可去除很强的噪声和干扰，在信噪比为０ｄＢ甚至更低时也能可靠工作。