基于多線譜干擾抑制的水下對空運(yùn)動聲源線譜探測
發(fā)布時間:2021-11-21 12:21
針對水下對空運(yùn)動聲源探測時面臨的多線譜水下強(qiáng)干擾問題,提出一種穩(wěn)健可靠的基于多線譜干擾抑制的線譜檢測方法。采用該方法對接收聲場進(jìn)行線譜提取,限定每個信源所在方位的空間譜能量主要來自一條線譜的貢獻(xiàn),抑制多線譜干擾的能量,最后綜合所有線譜貢獻(xiàn),得到最終的方位估計結(jié)果。兩次水下對空探測實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性,結(jié)果表明,線譜檢測方法可有效抑制同頻干擾,在低信噪比、多干擾環(huán)境下成功實(shí)現(xiàn)了水下對空運(yùn)動聲源的線譜探測。
【文章來源】:兵工學(xué)報. 2020,41(09)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
文獻(xiàn)[10]線譜檢測各流程結(jié)果
利用MVDR,分別對圖1(b)、圖2中的每條線譜做波束形成處理,并綜合所有線譜貢獻(xiàn)繪制方位歷程圖,如圖3所示。圖3(a)、圖3(b)分別對應(yīng)方法改進(jìn)前后的檢測結(jié)果。與線譜提取結(jié)果相對應(yīng),圖3(a)中前6個時間點(diǎn)內(nèi)均未檢測到目標(biāo)方位歷程,而圖3(b)中第2~11個時間點(diǎn)內(nèi)直升機(jī)目標(biāo)方位歷程明顯,與真實(shí)方位軌跡較為吻合。圖3 方位歷程圖
圖2 改進(jìn)后線譜提取結(jié)果此外,由于改進(jìn)后方法對線譜跟蹤結(jié)果進(jìn)行了線譜點(diǎn)加密(見圖2),使得圖3(b)中經(jīng)加密處理后的目標(biāo)方位更接近真實(shí)方位歷程。因此,改進(jìn)后線譜檢測方法在一定情況下可相對提高線譜檢測概率,增強(qiáng)線譜檢測方法的探測性能。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]時空域聯(lián)合的水下未知線譜目標(biāo)檢測方法[J]. 王逸林,馬世龍,鄒男,梁國龍. 電子與信息學(xué)報. 2019(07)
[2]水下水平陣對空中運(yùn)動聲源的線譜探測[J]. 劉凱悅,彭朝暉,張靈珊,王光旭. 聲學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]具有良好寬容性的逆波束形成干擾抑制算法研究[J]. 葛士斌,陳新華,孫長瑜. 電子與信息學(xué)報. 2015(02)
[4]基于特征分析的自適應(yīng)干擾抑制[J]. 任歲玲,葛鳳翔,郭良浩. 聲學(xué)學(xué)報. 2013(03)
[5]水下聲信號未知頻率的目標(biāo)檢測方法研究[J]. 陳新華,鮑習(xí)中,李啟虎,孫長瑜. 兵工學(xué)報. 2012(04)
[6]瞬時頻率方差加權(quán)導(dǎo)向最小方差波束形成檢測器[J]. 陳陽,趙安邦,王自娟,惠俊英. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2011(06)
[7]一種基于頻率方差加權(quán)的線譜目標(biāo)檢測方法[J]. 陳陽,王自娟,朱代柱,余赟,惠俊英. 聲學(xué)學(xué)報(中文版). 2010(01)
[8]強(qiáng)干擾/信號背景下的DOA估計新方法[J]. 陳輝,蘇海軍. 電子學(xué)報. 2006(03)
[9]基于人工智能的線譜檢測技術(shù)[J]. 陳敬軍,陸佶人,劉淼. 船舶工程. 2004(03)
碩士論文
[1]直升機(jī)水下噪聲建模與分析[D]. 張翼鵬.西北工業(yè)大學(xué) 2004
本文編號:3509503
【文章來源】:兵工學(xué)報. 2020,41(09)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
文獻(xiàn)[10]線譜檢測各流程結(jié)果
利用MVDR,分別對圖1(b)、圖2中的每條線譜做波束形成處理,并綜合所有線譜貢獻(xiàn)繪制方位歷程圖,如圖3所示。圖3(a)、圖3(b)分別對應(yīng)方法改進(jìn)前后的檢測結(jié)果。與線譜提取結(jié)果相對應(yīng),圖3(a)中前6個時間點(diǎn)內(nèi)均未檢測到目標(biāo)方位歷程,而圖3(b)中第2~11個時間點(diǎn)內(nèi)直升機(jī)目標(biāo)方位歷程明顯,與真實(shí)方位軌跡較為吻合。圖3 方位歷程圖
圖2 改進(jìn)后線譜提取結(jié)果此外,由于改進(jìn)后方法對線譜跟蹤結(jié)果進(jìn)行了線譜點(diǎn)加密(見圖2),使得圖3(b)中經(jīng)加密處理后的目標(biāo)方位更接近真實(shí)方位歷程。因此,改進(jìn)后線譜檢測方法在一定情況下可相對提高線譜檢測概率,增強(qiáng)線譜檢測方法的探測性能。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]時空域聯(lián)合的水下未知線譜目標(biāo)檢測方法[J]. 王逸林,馬世龍,鄒男,梁國龍. 電子與信息學(xué)報. 2019(07)
[2]水下水平陣對空中運(yùn)動聲源的線譜探測[J]. 劉凱悅,彭朝暉,張靈珊,王光旭. 聲學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]具有良好寬容性的逆波束形成干擾抑制算法研究[J]. 葛士斌,陳新華,孫長瑜. 電子與信息學(xué)報. 2015(02)
[4]基于特征分析的自適應(yīng)干擾抑制[J]. 任歲玲,葛鳳翔,郭良浩. 聲學(xué)學(xué)報. 2013(03)
[5]水下聲信號未知頻率的目標(biāo)檢測方法研究[J]. 陳新華,鮑習(xí)中,李啟虎,孫長瑜. 兵工學(xué)報. 2012(04)
[6]瞬時頻率方差加權(quán)導(dǎo)向最小方差波束形成檢測器[J]. 陳陽,趙安邦,王自娟,惠俊英. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2011(06)
[7]一種基于頻率方差加權(quán)的線譜目標(biāo)檢測方法[J]. 陳陽,王自娟,朱代柱,余赟,惠俊英. 聲學(xué)學(xué)報(中文版). 2010(01)
[8]強(qiáng)干擾/信號背景下的DOA估計新方法[J]. 陳輝,蘇海軍. 電子學(xué)報. 2006(03)
[9]基于人工智能的線譜檢測技術(shù)[J]. 陳敬軍,陸佶人,劉淼. 船舶工程. 2004(03)
碩士論文
[1]直升機(jī)水下噪聲建模與分析[D]. 張翼鵬.西北工業(yè)大學(xué) 2004
本文編號:3509503
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