水声被动目标识别是水声信号处理领域的重要组成部分,其中弱目标特征检测是目前研究的重点。线谱特征具有稳定性高、物理意义清晰以及时不变性较强等优势,受到学者广泛关注。针对弱目标线谱检测问题,研究基于相位信息的线谱增强方法。...水声被动目标识别是水声信号处理领域的重要组成部分,其中弱目标特征检测是目前研究的重点。线谱特征具有稳定性高、物理意义清晰以及时不变性较强等优势,受到学者广泛关注。针对弱目标线谱检测问题,研究基于相位信息的线谱增强方法。首先分析线谱与噪声的相位起伏规律差异,其次研究基于起伏规律的相位加权因子,最后对低频分析与记录(Low Frequency Analysis and Recording,LOFAR)谱进行加权,完成线谱增强。仿真结果表明,该方法能够有效抑制背景噪声,增强线谱输出信噪比,提高线谱特征检测性能。展开更多
随着地面数字电视(Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting,DTMB)技术在广播电视领域的应用范围不断扩大,如何准确评估DTMB异构分配网络的覆盖效果并精准定位用户端广播电视节目信号的接收质量,是一个值得深入研究的...随着地面数字电视(Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting,DTMB)技术在广播电视领域的应用范围不断扩大,如何准确评估DTMB异构分配网络的覆盖效果并精准定位用户端广播电视节目信号的接收质量,是一个值得深入研究的问题。通过分析影响DTMB网络覆盖效果评估的因素,提出一种基于位置精准性识别算法的DTMB网络覆盖效果评估方案,即利用多源位置信息匹配用户轨迹的同时,精准识别地理位置数据。经过对比验证,该方案大幅提升了DTMB网络覆盖效果评估的精确度。展开更多
文摘水声被动目标识别是水声信号处理领域的重要组成部分,其中弱目标特征检测是目前研究的重点。线谱特征具有稳定性高、物理意义清晰以及时不变性较强等优势,受到学者广泛关注。针对弱目标线谱检测问题,研究基于相位信息的线谱增强方法。首先分析线谱与噪声的相位起伏规律差异,其次研究基于起伏规律的相位加权因子,最后对低频分析与记录(Low Frequency Analysis and Recording,LOFAR)谱进行加权,完成线谱增强。仿真结果表明,该方法能够有效抑制背景噪声,增强线谱输出信噪比,提高线谱特征检测性能。
文摘随着地面数字电视(Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting,DTMB)技术在广播电视领域的应用范围不断扩大,如何准确评估DTMB异构分配网络的覆盖效果并精准定位用户端广播电视节目信号的接收质量,是一个值得深入研究的问题。通过分析影响DTMB网络覆盖效果评估的因素,提出一种基于位置精准性识别算法的DTMB网络覆盖效果评估方案,即利用多源位置信息匹配用户轨迹的同时,精准识别地理位置数据。经过对比验证,该方案大幅提升了DTMB网络覆盖效果评估的精确度。