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针对双曲调频信号在连续波有源探测中的目标回波检测和直达波干扰抑制问题,提出了基于参数化时频分析的连续波信号处理算法。首先,通过分析双曲调频连续波的信号时频特性,结合参数化时频分析思想,提出了适于有源探测的频域参数化时频变换和针对双曲调频信号的核函数设计。然后,为抑制接收信号中的直达波干扰,采用参数化旋转时频变换处理接收信号,并进行时频域滤波以分离信号分量,再利用反变换重构回波信号。数值仿真和海上实验结果表明,所提算法不仅能准确估计信号时频特征、有效获取双曲调频连续波信号的时频增益、提升检测性能,还可以有效抑制直达波干扰。 相似文献
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对基于机器学习方法的水声被动定位研究进展进行了综述。所涉及的机器学习方法有多层感知机(前馈神经网络)、支持向量机、随机森林及以卷积网络层和全连接层为主要组成单元的深度神经网络。本文通过重点引述近几年发表在国际期刊和会议上的相关前沿研究工作,详细论述了将机器学习方法应用于水声被动定位的关键理论基础、单水听器和阵列前端信号预处理算法设计及几种典型的机器学习模型。此外,还指出了现有算法在推向实际应用中面临的困难及挑战。最后,基于作者的思考,文章展望了未来基于机器学习的水声定位算法的几个潜在的研究方向。 相似文献
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1、背景简介 航行于大海中的各类舰船,都要为克服水的阻力作用而耗费大量不可再生的能源.人们一直期望着能找到一种材料,将它图刷于船舶与水接触的表面,就能够降低阻力、节约能源.对于声学而言,减阻是与降噪紧密联系在一起的,因此减阻也有特别的意义[1].由于阻力降低往往对应着流噪声的降低,声学工作者也希望能有一种表面材料,用于降低声纳导流罩和拖曳声纳的流噪声;如果能用于鱼雷,则有"一箭双雕"的作用.随着材料科学日新月异的发展,各种新材料层出不穷,特别是具有表面特异性的功能材料的出现,如:超亲水材料、超疏水材料、超双疏材料等,为减阻降噪方面的研究提供了新的和更多的选择. 相似文献
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