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1.
根据舰船辐射噪声频域特性,从舰船辐射噪声线谱、谱密度的发展变化趋势、特征频段信号能量 3 个方面考虑,对舰船辐射噪声仿真数据和实测数据进行一致性分析,综合评估舰船辐射噪声仿真模型置信度。通过对舰船辐射噪声仿真模型置信度分析,为舰船辐射噪声仿真信号源置信度提供理论支撑。 相似文献
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舰船辐射噪声特征线谱提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
线谱是船舶辐射噪声中重要的特征信息,为舰船的检测识别和方位跟踪提供了依据。采用Welch算法和CZT变换联合处理舰船的辐射噪声信号能够有效的提取线谱。Welch法在估计功率谱时可以有效减小方差和偏差,这有利于从宽带噪声谱中提取主要的窄带谱;CZT变换可以对窄带谱进行精确分析,提高频率的分辨力,因此这两者的结合有利于从舰船噪声中提取线谱。根据对仿真信号和某实船的辐射噪声信号的分析结果,表明该方法原理简单,能够精确地提取特征线谱,另外利用所提取的船只的特征线谱,还可以对船的航迹进行跟踪。 相似文献
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舰船辐射噪声是由舰船上机械运转和舰船运动产生并辐射到水中的噪声,是水下目标探测系统对运动舰船进行探测、识别的基础,亦是扫雷装备需重构的重要物理场信息,具有重要的理论和应用价值。 基于舰船辐射噪声的来源和时频空域特点,将作为体积目标的舰船辐射噪声源简化为 3 个主要噪声辐射源,建立了“三亮点” 的体积目标辐射噪声模型,在保留目标主要特征的基础上,简化了重构算法的复杂性,提高了模型的实用性,可以为实验室目标探测、识别研究和扫雷装备提供较为逼真的目标数据来源。 相似文献
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靳登攀 《数字海洋与水下攻防》2021,4(6):529-533
DEMON 谱提取对于舰船目标识别有重要作用。研究了舰船噪声调制与解调原理,采用绝对值检波法提取 DEMON 谱,然后采用自动线谱识别与提取方法提取线谱序列,采用最大公约数法求线谱序列的基频,它是螺旋桨旋转的轴频。从实测舰船噪声数据中自动提取了 DEMON 谱,并得出其轴频,表明分析方法是有效的。 相似文献
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通过舰船的辐射噪声对目标进行识别分类是水声领域的一个重要研究课题。综合介绍舰船辐射噪声数据获取途径、特征提取技术和目标识别技术。首先,介绍了 4 种数据采集类型较为丰富的辐射噪声数据库。其次,从线谱识别、小波分析和非线性特征提取技术 3 个方面介绍辐射噪声的特征提取技术。最后,从支持向量机等传统分类识别技术和深度学习技术 2 个方向介绍辐射噪声领域的识别分类技术。较系统地总结了基于舰船辐射噪声的目标识别分类技术,可以为舰船目标分类识别的研究提供参考。 相似文献
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舰艇目标航行时往往向水中辐射大量线状谱结构的声波信号,线谱信号检测对舰艇目标的被动探测至关重要。实际水下环境噪声常表现为时域非平稳噪声,常规离散傅里叶变换类线谱检测方法时域积分时,不可避免会引入非平稳噪声背景中出现的短时强干扰噪声,使积分结果中线谱信噪比大幅降低,线谱检测性能急剧恶化。为解决上述问题,对分段离散傅里叶变换结果进行幅度归一化,补偿分段线谱信号间相位差,提出了一种非平稳噪声背景下的线谱相干检测方法。仿真结果表明,相比常规 DFT 类线谱检测方法,所提方法能够降低时域非平稳背景噪声起伏影响,具有更优的非平稳噪声背景下线谱检测性能,并能获得对线谱信号的相干处理增益。 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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给出泵喷射推进器低频线谱的实验研究及分析结果。实验发现,在泵喷射推进器的噪声谱中,存在及其丰富的低频线谱,这些线谱的谱级非常之高,甚至可比噪声谱中连续谱部分高出２０ｄＢ～３０ｄＢ。并且这些低频线谱基本上都是转子轴频和叶频的谐波分量。实验结果表明,这种单频声的发生,发展与转子叶片空化状态和静压力的变化关系不显著,而主要决定于转子的转速。通过进一步的分析可以得出,这种线谱是由于转子与定子之间的相互作用产生的,轴频及其谐波分量线谱的产生则是由于转子叶片间的不一致所造成的。泵喷单频声的存在严重影响其噪声性能,因而,这是一个很重要的问题。 相似文献