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应用经验模态分解的拖船噪声信号重构及抵消方法
被引量:
6
1
作者
范文涛
章新华
+3 位作者
夏志军
康春玉
董明
蒋飚
《声学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期574-582,共9页
针对拖船干扰的时空特点,提出了将EMD(Empirical Mode Decomposition)应用于拖船噪声信号重构及抵消的方法。为了解决以往需要人工干预挑选EMD输出的多路IMF分量的缺点,提出了将多路IMF(Intrinsic Mode Function)分量与基元域信号按照...
针对拖船干扰的时空特点,提出了将EMD(Empirical Mode Decomposition)应用于拖船噪声信号重构及抵消的方法。为了解决以往需要人工干预挑选EMD输出的多路IMF分量的缺点,提出了将多路IMF(Intrinsic Mode Function)分量与基元域信号按照线谱与连续谱分别做功率谱相关并以谱相关系数最大为准则的挑选算法。基于逆波束形成的理论,利用挑选后的IMF分量重构基元域信号,并与原始基元域信号谱减后再进行方位估计。拖曳声呐模拟器数据与实际海试数据验证结果表明,本文算法能够提高弱目标空间增益,尤其是对于靠近干扰盲区的弱目标空间增益提高明显,并且对拖船多途角扩展干扰也具有较好的抵消能力。
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关键词
信号重构
经验模态分解
拖船
噪声
应用
MODE
时空特点
人工干预
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职称材料
题名
应用经验模态分解的拖船噪声信号重构及抵消方法
被引量:
6
1
作者
范文涛
章新华
夏志军
康春玉
董明
蒋飚
机构
海军大连舰艇学院博士生队
海军大连舰艇学院信号与信息
技术
研究
中心
海军装备
研究
院
杭州应用声学研究所声呐技术国防重点实验室
出处
《声学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期574-582,共9页
基金
海军重点科研基金(2008085)
声呐技术国防科技重点实验室开放基金(KF201106)
文摘
针对拖船干扰的时空特点,提出了将EMD(Empirical Mode Decomposition)应用于拖船噪声信号重构及抵消的方法。为了解决以往需要人工干预挑选EMD输出的多路IMF分量的缺点,提出了将多路IMF(Intrinsic Mode Function)分量与基元域信号按照线谱与连续谱分别做功率谱相关并以谱相关系数最大为准则的挑选算法。基于逆波束形成的理论,利用挑选后的IMF分量重构基元域信号,并与原始基元域信号谱减后再进行方位估计。拖曳声呐模拟器数据与实际海试数据验证结果表明,本文算法能够提高弱目标空间增益,尤其是对于靠近干扰盲区的弱目标空间增益提高明显,并且对拖船多途角扩展干扰也具有较好的抵消能力。
关键词
信号重构
经验模态分解
拖船
噪声
应用
MODE
时空特点
人工干预
Keywords
Algorithms
Beamforming
Power spectrum
Ships
分类号
TB533 [理学—声学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用经验模态分解的拖船噪声信号重构及抵消方法
范文涛
章新华
夏志军
康春玉
董明
蒋飚
《声学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
6
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