基于四阶混合累积量的自适应线谱增强器

将四阶累积量的递推算法推广到求正弦信号的混合四阶累积量 ,并提出了一种计算正弦信号四阶混合累积量的自适应线谱增强递推算法。该线谱增强器的结构为自适应 FIR滤波器 ,当输入为含有高斯噪声的正弦信号且处于稳态时 ,滤波器的权系数与输入信号的四阶混合累积量的一维切片成正比 ,而与高斯噪声无关 ,从而使信号的线谱成份得到增强。仿真结果表明 。

自适应线谱增强器在舰船噪声提取中的应用

舰船辐射噪声的功率谱由连续谱和线谱组成,其中线谱分量常用于目标的检测和识别。对自适应线谱增强器的原理和滤波性能进行了分析,从仿真分析和湖试数据分析两方面得出结论:自适应线谱增强器能够有效地提高输出信噪比,有利于线谱的净化。

基于两级自适应线谱增强器的舰船辐射噪声线谱检测

舰船辐射噪声中的线谱成分能表征舰船的本质特征,是舰船目标识别中的主要特征矢量。因此,舰船辐射噪声线谱的准确检测在目标识别中具有十分重要的意义。针对海洋环境噪声中舰船辐射噪声线谱检测问题,提出了两级自适应线谱增强器(adaptive line enhancement,ALE)检测方法。该方法在原一级ALE检测方法的基础上,将原信号延时信号与一级ALE误差信号相减后作为第2级ALE的输入再进行1次ALE。该方法较一级ALE在输入信号信噪比较低时能准确地将线谱从宽带背景噪声中分离出来。仿真和实验结果表明该方法的有效性和准确性。

基于高阶累积量的自适应IIR线谱增强器

将四阶累积量的递推算法推广到求正弦信号的四阶混合累积量,并提出了一种基于四阶混合累积量切片的自适应IIR结构的线谱增强器算法。该线谱增强器通过自适应前向线性预测法求得滤波器的系数,从而使带噪信号的线谱成份得到增强。仿真结果表明,在平稳或非平稳输入信号情况下,该算法从色噪声中提取正弦信号的能力优于基于二阶自相关函数的自适应IIR线谱增强器。

自适应线谱增强器在音频信号增强中的应用研究

本文对自适应线谱增强器(ALE)稳态的频率特性及其与输入信噪比、自适应滤波器长度和采样率的关系进行了详细分析。明确给出了ALE参数选择的原则及信号信噪比(SNR)提高的方法。在MATLAB环境下将ALE应用于音频信号增强,选择信号延迟D=100和用于自适应线性估计的滤波器长度L=32。使用块LMS=32自适应算法进行了仿真试验。仿真结果表明,ALE系统不仅提高了宽带噪声中谐波信号的信噪比,而且还具有独特的滤波功能。

自适应线谱增强器在主动声纳中的应用研究

本文针对主动声纳的特点，分析了利用ＬＭＳ算法的自适应线谱增强器提高主动声纳作用距离的可行性。文章阐述了自适应线谱增强器的原理，并给出了实验中得来的一型自适应线谱增强器软件参数取值及硬件设计。

自适应线谱增强器浅析

通过快速傅立叶变换和自适应线谱增强器两者对不同噪声背景下谱线检测能力的仿真计算和对比,得出了后者优于前者之处。通过对强干扰下弱信号的线谱检测的计算、仿真,证明了自适应线谱增强器的另一优点。

用自适应线谱增强器实现主动声呐信号的检测

简述了用自适应线谱增强器(ALE)在噪声背景下提取CW脉冲形式的声呐回波的原理,介绍了用TMS320C25芯片实现ALE的方法.实验表明.ALE是一种有效的声呐回波检测器.

一种基于格型算法的线谱增强器

利用格型算法的线谱增强器与自适应FIR陷波器相比,不仅运算量大大降低,而且避免了FIR陷波器中去噪声相关时延Δ的选择,这两点十分有利于工程实现。利用变步长的自适应线谱增强器可以大大增加收敛速度。计算机仿真结果证明了这一点。

水中运动目标动态线谱增强算法研究

通常的基于短时自相关的自适应线谱增强器(SABALSE)主要缺点是:输入信噪比低时,抑制高斯噪声性能差。为了最大限度地克服SABALSE的缺点,我们充分利用高阶累积量抑制高斯噪声的性能和高阶累积量的不同更新算法,提出了基于四阶累积量不同切片的自适应动态线谱增强新算法,并对其原理、结构进行了剖析。用实测鱼雷线谱数据,对鱼雷与水听器处于不同方位时,水听器接收的线谱进行了动态仿真。结果表明:基于四阶累积量非对角切片的自适应动态线谱增强(NDSCBADLSE)算法抑制高斯噪声、增强动态线谱的能力强于基于对角切片的自适应动态线谱增强(DSCBADLSE)算法,且均强于SABALSE算法。因此,本文的算法可用于提高水下探测系统和水下武器系统对微弱信号的检测能力。

基于高阶统计量的水下目标动态线谱增强算法研究

提出了基于高阶累积量的自适应动态线谱增强算法 ( Cumulant- Based Adaptive DynamicLine Enhancement,CBADLE) ,并对其原理进行了剖析。用水下某航行器线谱的实测数据 ,对水下航行器与水听器处于不同方位时水听器接收的线谱进行了动态仿真。结果表明 ,该算法在抑制高斯噪声、提高信噪比和收敛等方面的性能优于通常的自适应线谱增强算法。

时空域联合的水下未知线谱目标检测方法

水下线谱目标被动检测中,目标辐射线谱信号的方位、频率、个数等信息通常未知,且线谱检测性能容易受到宽带干扰及背景噪声的影响。针对此问题,该文提出一种时空域联合的未知线谱目标检测方法(STJD)。首先,利用线谱信号的相干特性,构建了一种能够自主匹配未知线谱信号的时空域联合滤波器,用以滤除接收信号中的宽带背景干扰及噪声。之后,对滤波信号进行常规频域波束形成得到空时2维波束输出,其具有相对纯净的线谱谱峰。在此基础上提取线谱并利用线谱信息计算空间方位谱,进而实现对线谱目标的检测。理论推导及仿真结果表明该文方法能够对未知线谱信号进行最小均方误差意义下的时空滤波,并能充分地利用线谱信息进行线谱目标的被动检测。与已有基于线谱特征的线谱目标检测方法相比,该文方法对信噪比(SNR)的要求较低,在多目标、多线谱等复杂情况下具有较好的线谱目标检测性能。

舰船轴频电场数据的采集与处理研究

舰船轴频电场是极其重要的目标识别特征之一。为了对其开展深入研究,研制了一套基于MSP430单片机的舰船轴频电场采集系统,获取海洋环境电场和舰船的轴频电场信号。对数据分析后发现:信号在近海港口易受强冲击干扰的影响,给目标检测带来困难。针对这种情况,首先对轴频电场数据进行预处理,利用一阶差分法去除数据中的奇异项,利用最小二乘法去除趋势项;然后通过自适应线谱增强器输出信号,结果证明该方法有效压制强冲击背景噪声,经过处理后的数据可直接用于舰船目标检测。

基于ALE的高分辨率频率估计新方法研究

根据水声MFSK或跳频通信中频率估计特点,提出了一种基于自适应线谱增强器(ALE)理论的实用高分辨频率估计新方法。在不增加计算量和不改变原始信号采样率的条件下,该方法结合带通采样定理,改进了ALE结构,使用ALE最佳权系数获取高分辨频率估计。研究了高分辨线谱增强器的收敛特性,仿真验证了它与传统ALE具有相同的收敛速度和失调,取得了比较满意的频率估计结果。

基于FTF算法的ALE在舰船辐射噪声检测中的应用

对舰船辐射噪声中线谱成分的检测,是被动声纳对目标定位识别中的关键技术。应用自适应线谱增强器(Adaptive Line Enhancer,ALE),可以有效从宽带背景噪声中提取出舰船辐射噪声的线谱成分。基于最小均方误差(Least-Mean-Square,LMS)的ALE收敛速度慢,提出应用基于快速横向滤波(Fast Transversal Filter,FTF)的ALE对舰船辐射噪声的非线谱成分进行抑制。仿真结果显示,FTF算法自适应线谱增强器收敛速度快,输出精度较高,有利于对舰船辐射噪声线谱成分的提取。

自适应滤波在声纳信号处理中应用

自适应滤波广泛地应用于通信、控制、雷达、声纳、地震和生物医学工程等领域。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时,自适应滤波器可提供一种有效的解决方法。本文研究了基于LMS迭代算法的自适应线谱增强器及其应用。

用相干累加算法改进ALE的性能

众所周知,自适应线谱增强器(ALE)可以在噪声背景中有效地检测未知频率的窄带信号或CW脉冲信号。然而,利用LMS迭代算法的自适应线谱增强器,由于迭代噪声和权噪声的影响,系统的处理增益不够理想。本文提出了ALE的相干累加算法,证明了该算法的自适应滤波器具有ARMA结构。实验表明,改进的ALE较传统的ALE的处理增益高出约14dB。