舰船目标噪声调制包络谱融合算法研究

舰船噪声调制包络谱是水下目标识别的重要特征。分析了调制包络谱的一般模型,把"最优"调制包络看作一种随机过程,将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,并将其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络谱,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性。

基于耳蜗模型的舰船噪声谱分析

为提取舰船噪声听觉特征,应用被动长波模型对舰船噪声进行了分析,得到噪声信号的二维时空分布。给出了4种一维特征,它们能够分别从不同侧面反映舰船噪声时频幅特征,同时简化了特征的描述方式。大量实验表明:基于听觉模型特征分析结果,较全面地反映了舰船噪声的听觉特征,为被动声纳目标识别提供了新的特征分析方法。

舰船噪声听觉节奏特征

舰船噪声调制包络能反映舰船噪声听觉节奏特征,但在对其进行谱分析和特征提取过程中会损失部分信息。直接将舰船噪声包络可视化,并采用简单的人机交互提取特征量,对噪声分析和识别是有利的。包络分析采用多子带融合方法,将"最优"调制包络看作一种随机过程,并将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,对其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性。

舰船噪声包络谱分析

用希尔伯特变换求舰船噪声信号的包络谱 ,通过对实测舰船信号的分析 ,讨论了舰船信号包络谱和功率谱之间的关系。