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建立了一种特殊坐标系,从理论上推导了磁异常强度、全梯度模信号、张量梯度模信号和拉普拉斯信号等物理信号的表达式,并分析了它们具有的物理性质。 采用仿真计算表明:拉普拉斯信号在空间的等值面非常接近于球面,其在平面上的等值线极大值对应磁性目标中心位置,而其他三种信号在平面上等值线极大值与磁性目标中心位置则存在一定的偏差。 而且四种物理信号随测点至磁性目标中心间距离的衰减速度也存在差异,其中, 拉普拉斯信号与距离呈 5 次方衰减,磁异常强度与距离呈 3 次方衰减,而全梯度模信号和张量梯度模信号与距离都成 4 次方误差。 相似文献
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目标触底过程中通常会产生强烈的瞬态地震波信号,通过对此类地震波信号的监测、处理和分析,能够帮助判断该信号的产生是否是由异常活动产生的,并且能够根据信号分析相关信息,实现早期预警, 从而做出快速响应。 由于双谱检测具有很好的抗高斯干扰能力,对高斯平稳随机过程和试验模拟目标触底瞬态地震波信号的双谱特性进行了分析,并在高斯背景中对试验采集的瞬态信号进行了检测仿真,仿真试验结果表明:在高斯背景的干扰下,双谱检测能够有效实现对瞬态信号的检测[1] 。 相似文献
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水下主动声探测是水下目标探测的主要技术之一,其目标回波信号的模拟技术对水下作战防御、声呐和水中兵器以及水下目标探测系统的研制、实战操作训练等多项国防及民用领域具有十分重要的作用。 针对常见的 CW 和 LFM 主动声探测信号,开展了运动目标回波信号波形的重构技术研究。 在捕获得到主动声探测脉冲的条件下,利用“波形存储重发”的基本方法,根据运动目标相对运动速度,重新设置回波信号采样频率,从而实现宽带回波信号(LFM 信号)及窄带回波信号(CW 信号)的多普勒频移模拟。 根据目标回波时延信息,给出了目标回波时延重构模拟方法,并根据不同目标类型和入射方位给出了目标强度参数设置的参考。 相似文献
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针对猎雷声呐对水雷目标探测仿真问题,提出一种基于运动学信息与水下声场传播耦合分析的探测成像仿真方法。利用 Bellhop3D 声场分析方法对水下声信道信号冲击响应进行计算,结合信号复分析方法得到信号传播信道参数以构建声散射模型,以运动耦合方式综合分析声呐搭载平台位置、姿态及速度等因素对回波信号的影响,通过综合考虑上述因素来模拟目标回波信号,从而利用较为真实的等效回波信号进行图像重构。 以高频前视声呐为例,对声呐探测沉底水雷目标情况进行了仿真,结果表明,该方法能够得到高频声呐对沉底水雷目标的探测图像,与实际情况具有一致性,可为进一步构建反水雷相关模拟仿真训练系统提供参考。 相似文献
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在高斯白噪声背景下,匹配滤波器作为线性调频信号的最优检测器,在水声信号处理中被广泛应用。 当发射信号为线性调频信号时,由水下目标径向速度引起的多普勒频移会造成回波和样本之间失配, 使匹配滤波器的检测性能下降,增加了目标速度估计的难度。 利用分数阶傅里叶变换对于线性调频信号的聚焦特性,提出了应用分数阶傅里叶变换的水下运动目标线性调频回波检测算法,完成对目标速度的估计, 推导目标运动速度与分数阶傅里叶变换阶数之间的关系,并对测量结果进行误差分析。 仿真测试表明,该算法可有效地估计混响背景下的目标径向速度,且具有良好的估计性能。 相似文献
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在基于移动 AUV(自主水下机器人)平台的水下机动目标探测场景中,由于拖曳能力和探测孔径的限制,目标噪声极易淹没在本体噪声中。而且,本体噪声与目标噪声具有非常相似的频谱特性和倍频关系,进一步加重了目标噪声分析的难度。为降低本体噪声的影响、提高目标噪声的信噪比,开展了基于 U-Net 深度网络的水下混合噪声信号分离算法研究。通过仿真模型测试了算法在不同转速差、桨叶数差以及目标噪声信噪比条件下去除本体噪声的性能。实验结果初步表明：在目标信号信噪比不低于–10 dB 的条件下,算法可以对本体噪声进行有效去除。 相似文献
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水面目标辐射噪声模拟技术是测试被动声呐系统、目标识别定向及水声软对抗的关键技术。通过对辐射噪声信号特性的描述及分析,建立了水面目标频域线谱及连续谱分量的数理仿真模型。针对水声信道影响因素,将Kraken简正波声场模型与信号本身特性有机结合。以1/3倍频程滤波带宽算法为基础,完成了对宽带FIR滤波器组的设计。采用现在应用广泛的GPU(Graphic Processing Unit)并行加速平台,实时实现了目标噪声模拟器整体架构,大大降低了系统硬件资源的消耗。通过对模拟器输出信号进行数理分析,证明了该模拟器能较好地实现水面目标的辐射噪声特性,具备良好的科研应用价值。 相似文献
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矢量传感器是一种新型水声传感器。介绍了应用矢量传感器确定目标方位的理论和方法，给出了仿真和实验研究结果，讨论了矢量传感器具体体积小、输出信号多、抗各向同性干扰等特性。最后定性地分析了目标方位的方位估值误差。 相似文献
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深海脉冲传播多途效应显著,直达波受海洋环境影响较大。基于南海某海域深水试验数据,采用Butterworth带通滤波器识别目标信号,进而分析近、中、远距离处VLA接收到的信号特征,并根据射线理论解释多途效应、直达波特征规律。结果表明:近距离目标信号可分为直达波及两次海底反射波;中距离可分为直达波与三次海底反射波;远距离目标信号弱,反射波特征不明显。其中,直达波声强显著低于第一次海底反射波,受夏季海面波导的影响,近表层深度处的直达波强度最大;50~200m深度层在强跃层控制下,声线向下弯曲,直达波信号随深度增加逐渐减弱;随传播距离增加,直达波逐渐减弱消失。 相似文献
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为了能够在低信噪比的条件下提高目标的检测概率,降低目标的漏警率和虚警率,提出了一种基于信号特征的舰船轴频电场实时检测方法。 根据舰船的螺旋桨转速与轴频的对应关系确定了特征频段, 将特征频段内经过线谱、连续谱分离及线谱识别后的功率谱估计的最大值作为特征量。 根据环境变化,设置具有自适应功能的动态阈值,对信号进行实时检测,确定疑似目标点。 然后通过模量判断,线谱倍频判断和线谱稳定性判断,最终确认目标是否存在。 对仿真信号和实测信号进行了特征提取和检测,在不同海况和较低信噪比下实现了目标检测。 相似文献
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曹琳 《数字海洋与水下攻防》2024,(2):225-230
传统的机器学习方法在特征提取时容易受到主观经验的影响,导致对水声信号目标的识别准确率不高。而一般深度学习算法模型较复杂,通常具有训练耗时、计算复杂度高等缺点。极限学习自编码器具有很强的非线性处理能力,适合针对具有非线性特点的水声信号目标的识别,而且模型具有学习速度快,泛化能力强等显著优势。将极限学习自编码器算法应用于水声信号目标识别中,并与卷积神经网络、自编码器和极限学习机识别方法进行对比,结果表明：提出的方法对水声信号目标识别的准确率最优,且训练时间较短。 相似文献
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水下电场是一种可用于对水下目标进行探测和识别的重要物理场,通过高灵敏度、低自噪声的水下电场探测系统,可实现对水下目标电场信号的远程测向。针对水下目标测向问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法。该方法采用多个探测单元同时采集处理水下目标辐射的交变电场信号,再通过稀疏贝叶斯学习方法,实现对目标电场信号波达方向的估计,最终估计出目标与探测系统的相对方位。通过湖上试验,验证了该方法的可行性与鲁棒性。相对于常规波束形成算法,在一定测试场景下,该方法对16 Hz频率的正弦波电场信号的测向精度提高了4.8°。 相似文献
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水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
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重物在落水和着底过程中都会产生瞬态声信号,这类信号可被运用于浅水区域水下目标定位。 针对浅水区域目标定位的问题,提出了一种基于小型立体五元基阵的瞬态声源快速被动定位算法。 在分析重物落水信号特征的基础上,选取合适的广义互相关加权函数求得传声器之间的声程差,运用快速最小二乘搜索算法进行声源定位。 结果表明:运用 5 传声器阵列可以同时兼顾定位精度和鲁棒性,且满足实时性要求,该方法可运用于浅水区域瞬态声源定位等领域。 相似文献
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为实现水声传播损失高效准确计算,以满足工程应用要求,基于南海某深水海域水声调查数据研究改进拖曳声源深海传播损失算法。首先,对信号时间序列分析发现:深海多途传播结构显著,可分为直达波、第一二次海底反射波,信号幅度逐渐减小,海面反射波与直达波重叠;目标信号中心频率产生多普勒频移,与声源拖曳速度对应较好;"单频"正弦信号并非单一频点上的声信号,为一窄带功率谱,谱峰对应信号中心频率。进而,从信号识别及多途效应处理两方面对算法进行改进:基于功率谱频带分布,设计Butterworth滤波器带通截止频率,从频域上滤除噪声信号;依据环境噪声电压幅值,制定其判定标准,从时域剔除与目标信号同频带噪声信号。算法改进后可较好适应低信噪比环境下多途拖曳声源信号能量计算,快速高精度得到传损失数据。 相似文献