基于线谱特征的水下目标识别仿真实验研究

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,在国民经济尤其在军事领域中,具有重要的应用价值。船舶辐射噪声中有着很强的线谱成份,这些成份分类或识别往往是非常有价值的。因此,利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。本文在研究舰船辐射噪声线谱提取逄法的基础上,对多种型号和多种工况的大量噪声样本,进行了线谱提取。针对舰船辐射噪声线谱分布的特殊性,提出了筛选法和模糊推理分类法。利用这些     

基于舰船噪声线谱特征的ETAM方法仿真研究

拖曳线列阵的方位分辨率是一项重要性能指标,而它被拖曳线列阵的阵列孔径所限制。针对这一问题,文中提出了基于舰船噪声线谱特征的ETAM方法,利用舰船噪声在低频段的稳定线谱成份,采用ETAM被动合成孔径算法扩展拖曳线列阵的孔径,从而达到显著提高方位分辨率的目的。只要ETAM的积分时间小于海洋声信道的时间相关长度,可将拖曳线列阵的等效孔径扩展到不大于海洋声信道的空间相关长度的任意尺寸。经仿真实验验证,该方法是有效的、可行的,且算法简单、易于实时实现,是一种具有良好应用前景的高分辨方位估计方法。     

水声时变线谱检测的双稳态随机共振方法

将双稳态随机共振系统应用于水声时变线谱信号的检测,提出了设计水声线谱检测系统可以利用的外在参数。分别在水听器端和声源端建立了时变线谱模型,考查了随机共振系统对水声环境的适应能力。实验发现在信噪比变化、声压起伏、线谱漂移等情况下,系统都能较好的工作。为水声领域新型线谱检测系统的设计提供了依据。     

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.