Preliminary analysis of echolocation signals produced by fleeing Irrawaddy dolphins(Orcaella brevirostris)

In this study, echolocation signals were recorded from a wild Irrawaddy dolphin(Orcaella brevirostris) in shallow water in the Bay of Brunei. During sound recording, a small fishing boat engine startled a nearby Irrawaddy dolphin and began chasing it on two occasions. Variations in the acoustic parameters were detected. When the Irrawaddy dolphin was startled and chased, the sound pressure level, number of click trains per minute, pulse number, and average inter-pulse interval(PI) per click train were all affected. The PI increased and exhibited a slight downward trend during the chase. The increase in PI indicated an increase in the inspection distance as the dolphin escaped. Thus, Irrawaddy dolphins may adapt their echolocation signals to stand out from ambient noise in the wild and to improve their search efforts in potentially risky situations. Appropriate management of the burst noise around the dolphins is important.

不同环境下瓶鼻海豚click信号及仿真分析

瓶鼻海豚click信号具有较高的分辨率和抗混响性,但国内对其研究和应用仍然不足。利用宽带高频记录系统,对瓶鼻海豚在水池环境近距离目标以及自然环境下产生的click信号进行记录。经过统计和对比分析,瓶鼻海豚在水池环境下产生的click信号相比于自然环境下产生的click信号,信号长度更长,频率更低,带宽更窄。建立并利用瓶鼻海豚click信号的波形简化表达式,对仿生瓶鼻海豚click信号的模糊函数开展进一步仿真分析,结果表明,自然环境下的瓶鼻海豚click信号信号长度更短,有利于目标的分辨;水池环境下的瓶鼻海豚click信号,峰值频率更低,频带更窄,有利于抗混响。

一种适用于被动声学监测系统的海豚回声定位信号快速检测方法

被动声学监测仪已成为海豚的声信号研究的重要手段。为解决监测系统计算速度慢、检测正确率低等问题,满足低功耗长期工作的需求,文章结合海豚回声定位信号的时域特征,提出了一种快速检测方法。该算法不需要进行快速傅里叶变换和频域分析,因此大大提高了计算速度并有效降低了系统算力需求,进而延长被动声监测系统的工作时间和提高工作效率。使用野外和室内采集的中华白海豚以及宽吻海豚声信号数据进行测试。测试结果表明,检测速度大幅提高,且检测正确率达到90%以上。

一种沉底小目标的主动高频仿生波形分析及探测方法

为研究和分析用仿生信号及处理方法探测沉底小目标的可行性及探测性能,分别从时域频域波形、模糊度函数、抗混响性能方面分析了仿海豚声呐信号,并用计算机仿真了复杂背景下沉底小目标的探测。理论分析和仿真结果表明:在几种仿海豚声呐信号中,频率重叠较多的信号混响抑制效果最好;仿生探测方法的性能比标准声呐探测方法有了明显的提高。仿生信号及探测方法可作为一种新型的沉底小目标探测信号及处理方法。

基于海豚听觉系统模型的水下目标识别

从目标的主动声呐回波中提取其特征信息是实现水下目标分类识别的有效手段。动物声呐在水下目标识别中表现出的优异性能为人工声呐提供了解决方法。文中以宽吻海豚喀啦信号作为主动声呐的发射信号,分别利用小波变换和海豚听觉系统模型2种方法提取了目标回波特征并作为支持向量机的输入进行分类。将通过海豚听觉系统模型得到的时谱图作为卷积神经网络的输入,对目标进行分类识别。研究表明,相比于小波变换方法,利用基于海豚听觉系统模型的特征提取方法进行目标分类识别的效果更好;结合卷积神经网络,采用海豚喀啦信号结合海豚听觉系统模型在水下目标识别中可以获得更好的结果。