联合频域盲语音分离排序算法

提出了一种新的频域盲分离排序算法。算法对不同频率点采用不同的排序算法:频率较低部分采用比较分离信号相邻频率点和谐波频率点之间幅度相关性相结合的排序算法;中频部分采用基于语音信号方位估计的排序算法;频率较高部分采用相关比较和方位估计结合的排序方法。仿真结果表明,该排序算法的鲁棒性和精确性较现有的单纯利用分离信号相关性的排序算法或者基于语音信号定位的排序算法有了一定的增强。     

六元阵对水下目标定位的误差分析

定向精度是被动声纳系统的重要技术指标.建立六元阵模型,从理论上推导方位角、俯仰角及距离的误差公式.针对这种阵列的误差进行分析与仿真,最后,从仿真结果来分析该模型的定位性能.     

基于阵元接收信号幅度信息的频域盲分离排序算法

排序模糊性问题是影响频域盲源分离算法分离性能的主要原因之一。对于提出了一种新的解决频域盲源分离排序模糊性问题的算法。该算法通过提取阵元接收信号每个频率点上的幅度衰减信息,采用k—means聚类算法将线性分离算法所得分离信号进行归类,来解决排序模糊性问题。该排序算法对阵列阵元排布方式,阵元间距等没有特殊的要求,并且适用于任意数量混合信号的盲分离系统。仿真实验证实了这种开发阵元接收信号幅度衰减信息的排序算法在绝大多数频率点上有效地解决了排序模糊性问题,是一种计算量相对较小而又简单有效的排序算法。