船舶水下轴频电场测量系统的设计与实现

电场信号是船舶一种重要的水下目标信号特征,为了对其特性进行深入研究,设计完成了一套移动台站式水下轴频电场测量系统,并使用该系统对海洋环境电场和船舶轴频电场进行了测量和分析。结果表明:该系统能够完成对水下环境电场和船舶轴频电场的测量工作,船舶水下轴频电场在频域上有明显的线谱特征,适合作为对海上船只进行远程探测的信号源。     

小波消噪和AR谱技术在汽车传动轴故障诊断中的应用

为了解决传统的谱分析方法难于提取传动轴振动信号故障特征问题,介绍了小波消噪与AR谱相结合对汽车传动轴振动信号进行分析的方法。通过对处理的结果比较分析,可以看出,传动轴不平衡时,其不平衡能量在其轴频的半频、倍频处表现明显。小波消噪能够有效地消除或抑制传动轴各种噪声,与AR谱相结合,能够为振动信号故障提取提供可靠的依据。     

基于自适应滤波与倒谱联合分析的时延估计方法

为了加强倒谱分析方法在窄带信号多途时延估计的抗噪声性能,该文在自适应滤波的基础上,提出了一种基于自适应陷波滤波与波形修正的信号预处理方法。该方法首先对回波信号进行自适应陷波滤波,有效减少噪声分量,然后对输出波形的包络进行调整,恢复信号的边沿信息,在保留信号中信道信息的前提下有效提高输入信噪比。仿真结果证明,该预处理方法提高信噪比效果明显,并不破坏时延分量,与倒谱分析相结合,能够有效提取线谱信号中的信道信息。     

MMV模型下无源双基雷达低空目标微动特征提取

基于频分复用模式下的正交频分复用信号外辐射源双基雷达模型,对带旋翼低空目标进行回波建模,得到目标微动参数与回波微多普勒参数间的关系.在此基础上,针对数据缺损条件下的低空目标回波,采用基于多重观测矢量(MMV)模型并结合稀疏重构方法,实现了目标微动特征参数的提取.仿真结果表明:针对低空微动目标,该方法提取参数的均方误差可达到10-3量级.相比于单重观测矢量模型,该方法能更加准确实现数据缺损条件下的微动参数提取,耗时随模型重数的增加而减少,可为实际环境下低空目标微多普勒特征提取提供参考和借鉴.     

低频线谱检测ALE算法应用

 舰船辐射噪声在低频段具有稳定的特征信息丰富的线谱成分,此线谱成分的检测对水下目标的定位和识别具有重要意义.为了有效地将舰船辐射噪声特征线谱从宽带背景噪声中分离出来,应用ALE算法理论对舰船噪声信号进行研究.ALE算法作为自适应FIRDF算法的一种变形,是自适应噪声抵消器的典型应用.低频线谱检测中采用ALE算法无需参考信号,自适应地将线谱成分信号进行匹配,可以从宽带噪声中将线谱成分分离出来,且线谱成分明显增强.理论分析仿真结合实际海试数据对LOFAR谱图进行研究,结果表明,ALE算法在低频线谱信号检测中能够达到期望的效果.与常规方法相比,检测性能得到有效提高,有利于辐射噪声线谱的提取.     

多频高频地波雷达目标数据融合与跟踪

强烈的海杂波干扰以及目标起伏严重制约了高频雷达的目标检测与跟踪性能,针对这一不足,提出一种基于多频雷达的数据融合与跟踪算法.通过加权最近邻关联来融合多频数据;通过无味卡尔曼滤波输出跟踪结果.在中国东海舟山海域进行了为期10d的数据采集实验用于验证系统性能.研究了多频雷达数据特点,给出了合适的距离、速度和方位的融合门限及权重设置方法,建立了从检测到跟踪整套处理流程,并提出了用于检验多频工作性能的评价指标.评价指标包括目标在线时间、航迹分裂数目、跟踪区域和定位误差.研究结果表明:通过数据融合和跟踪滤波显著延长了目标在线时间,提高了目标检测概率并减小了定位误差和跟踪中出现的航迹分裂数量,增强了跟踪稳健性.     

基于径向基神经网络回归预测的船舶轴频电场实时检测方法

针对交变电磁信号在海洋环境中衰减较快的特点,在分析船舶轴频电场以及海洋环境电场噪声与测量电路自噪声的基础上,提出了一种能够在低信噪比下检测船舶轴频电场的方法.对信号进行小波分解并在轴频段进行重构,以噪声数据作为训练集训练RBF神经网络建立预测模型,以预测的误差作为检验统计量,达到提高信噪比的目的.再对该统计量做滑动功率谱检测,与得到的浮动阈值做比较来判断目标是否存在.将该方法用于实测船舶轴频电场的检测,取得了较好的效果,与其它目标检测算法比较,该方法在计算时间和检测能力方面具有明显优势.     

基于小波空域相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高对船舶水下轴频电场的远程探测能力,在充分分析实验室轴频电场信号的基础上,提出了一种基于小波空域相关的船舶轴频电场检测方法.首先使用小波空域相关对噪声和信号进行分离,并给出一种针对轴频电场的噪声阈值估计方法;然后,提取信号特征频率范围内的能量作为特征值,对信号进行滑动功率谱检测.对比分析结果表明,该算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.

     

基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法

为了克服基于四阶累积量的矢量水听器声源定位算法的计算复杂度高、运算量大以及定位精度不高等问题,提出一种基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法.该算法利用信号四阶矩的性质,将单矢量水听器阵元数和声源数进行虚拟扩展,从而得到更多的多声源定位信息;通过提取有效阵元的方法减少了冗余,利用搜索峰值方法得到期望的多声源方位.理论分析和实验结果表明,该算法有效降低了计算量、提高了定位精度,克服了基于高阶累积量的矢量水听器定位算法的不足.     

基于二维稀疏特性的空间目标高分辨ISAR成像方法

针对空间三轴稳定目标成像问题,提出了一种基于目标稀疏特性的空间目标高分辨ISAR成像方法.该方法利用精轨数据构建了保相波形延时字典,实现了距离维高分辨和平动补偿;利用旋转矢量分析方法计算了三轴稳定空间目标有效积累转角,结合高分辨距离像的稀疏特性,给出了一种适用于越距离单元徙动的方位维稀疏字典构建方法.仿真结果表明,构建的稀疏匹配字典正确反映了目标的姿态变化特性,解决了越距离单元徙动问题,结合距离维相干抑制显著提高了空间目标二维ISAR像的分辨能力.      

被动声目标定位与跟踪的实验研究

目的　研究被动声定位和跟踪的可行性。方法　设计被动声目标定位、跟踪的实验系统,并进行静目标定位实验与运动目标定位与跟踪实验。结果　实验系统对静目标测向精度较高,而测距精度很低;对恒速运动目标,采用测向信息和多普勒频移信息相融合的算法得到了目标运动速度、距离的精确估计。结论　将基于时延估计的被动声测向和线谱频率估计的多普勒频移信息融合可实现对恒速运动目标的跟踪。     

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.     

一种水中目标辐射噪声调制谱的联合分析方法

讨论了一种从辐射噪声中提取调制信息的联合方法．首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解;然后,利用小波变换求其功率谱从而得到辐射噪声的调制包络;最后对动态调制包络进行1 1/2维谱分析,得到了辐射噪声的调制线谱．在此基础上,对实测噪声数据进行了仿真研究,结果表明,该方法可以有效提取噪声中动态调制信息．     

一类多频线谱振动的主动控制方法

针对多频线谱振动提出一种新的主动控制方法--多通道解耦LMS自适应滤波方法.该方法以多个并行的LMS自适应滤波器结构和带通滤波器组成前馈控制器,带通滤波器对自适应滤波器进行解耦,以一个单自由度的减振器作为执行机构,对多个频率线谱振动进行主动减振.综合了LMS算法的快速性和频域自适应滤波的有效性,物理意义清晰,易于扩展.应用于国产某型机械式制冷机的主动减振,用B&K的PULSE 7700对现场调试结果进行分析,验证了该方法的有效性.     

双基地FDA-MIMO雷达角度、距离及速度无模糊估计方法

在传统的相控阵雷达中,由于受到脉冲重复周期(PRF)的限制,距离估计精度和速度估计精度往往难以同时得到提高.该文将频控阵(FDA)和双基地多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出了一种基于双基地FDA-MIMO雷达的角度、距离及速度联合估计方法.文章首先利用FDA技术,使得雷达的发射矢量中包含目标的角度、距离甚至速度信息.然后提出了基于子阵的波形设计和解耦合算法以对发射矢量中距离-速度进行解耦合处理,并利用传统的子空间类算法对目标的发射角(DOD)、接收角(DOA)、距离和速度进行估计,最后文章提出了基于FDA的解模糊方法以解决距离和速度模糊问题.另外,该文推导了该方法下参数估计的克拉美罗界(CRB)并分析了其性能.仿真结果验证了所提出方法的能够对目标的角度、距离和速度进行无模糊的联合估计.     

基于线谱对高效矢量量化的0.6 kb/s语音编码算法

为了提高通信系统的抗干扰和抗攻击能力,尽可能降低语音编码速率.提出了一种O.6 kb/s语音编码算法.算法基于3帧联合,对多帧联合参数采用高效矢量量化,在降低语音编码速率的条件下保证语音编码质量.其中,对线谱对参数采用预测多模式多级矢量量化码本结构.在码本设计过程中,提出了多模式渐进闭环设计,对各类码本联合优化,并联合优化预测器和量化器,可以有效提高线谱对参数量化质量.在译码方,采用多带混和谐波激励提高合成语音清晰度.测试结果表明,该语音编码算法合成语音PESQ(perceptualevaluation of speech quality)得分可以达到2.7,汉语诊断押韵测试DRT(diagnostic rhyme test)得分可以达到89.7.     

基于FRFT的单矢量水听器目标方位估计

在单矢量水听器互谱方位估计基础上,提出了应用分数阶Fourier变换（FRFT）计算声强流谱并进行方位估计的方法.利用FRFT对线性调频信号（chirp）良好的能量聚集性,对chirp信号采用分数阶谱方位估计具有明显的优势.仿真结果表明,在各向同性干扰背景中,分数阶谱方位估计在较低信噪比下能有效估计目标方位,其估计精度高于频域互谱估计.     

基于单个声矢量传感器的频率方位联合估计

单个声标量传感器不能用来估计目标方位,却可以实现目标方位估计.提出了一种基于ESPRIT算法的单个矢量水听器的频率、方位联合估计算法,该方法可以同时估计3个信号的频率和二维方位,并且参数自动配对,不需增加额外的配对运算,与LS-ESPRIT和TLS-ESPRIT相比,该方法减少了一次特征分解,具有运算工作量小的特点.计算机仿真验证了该方法的有效性.     

传感器网络中基于节点数据相关的DOA估计

 波达方向(DOA)估计是水声阵列信号处理的重要研究方向.由多个矢量水听器组成的传感器网络利用各节点所在位置的声压、质点振速可以实现DOA估计,节点的协同合作能够确定目标声源的位置.本文根据矢量水听器的特点、相关性及DOA算法等理论,仿真分析相关性对DOA算法的影响,并结合实际湖试对节点数据的相关性进行分析处理.由于各节点数据包含严重的噪声,导致其频谱情况很差,处理后节点数据的频谱及节点间的互相关性明显改善,并能有效抑制宽带噪声干扰.结果表明,处理后节点线谱信号突显出来,各节点的互相关性得到了提高,且满足DOA算法对数据相关性的要求,具有一定的工程实用性.     

一种基于改进Hilbert-Huang变换的非平稳信号时频分析法及其应用

对于非平稳信号时频分析,提出了一种基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的分析方法.根据HHT的已有原理,改进了经验模式分解(EMD)过程中的筛选停止准则,提高了分解精度;给出了Hilbert谱分析的完整过程;以线性调频连续波(FMCW)信号模型作为研究对象,结合改进的EMD分解和完整的Hilbert谱分析,通过分析时频分布特征实现高噪声背景下雷达目标信号的检测以及干扰信号的提取.仿真结果表明了改进后的HHT方法对于低信噪比非平稳信号分析的有效性.