基于舰船地震波的实时恒虚警概率时频检测

舰船地震波是一种新型的舰船物理场,针对舰船地震波信号对舰船目标的检测问题,提出了一种工程性较强、运算量较小的实时恒虚警概率时频检测算法。 首先从理论上推导了算法的检测性能,该算法只涉及 FFT 变换和一些简单的判别运算,能够在 STM32 单片机上实时地运行该算法;进一步从仿真信号和实测数据 2 个方面对算法进行检验。 结果表明:该算法尽管运算量很小,但仍可有效进行远距离目标检测并设计了识别目标的决策算法,从而确定预警时刻与确认时刻。     

一种舰船轴频电场实时检测方法

为了能够在低信噪比的条件下提高目标的检测概率,降低目标的漏警率和虚警率,提出了一种基于信号特征的舰船轴频电场实时检测方法。 根据舰船的螺旋桨转速与轴频的对应关系确定了特征频段, 将特征频段内经过线谱、连续谱分离及线谱识别后的功率谱估计的最大值作为特征量。 根据环境变化,设置具有自适应功能的动态阈值,对信号进行实时检测,确定疑似目标点。 然后通过模量判断,线谱倍频判断和线谱稳定性判断,最终确认目标是否存在。 对仿真信号和实测信号进行了特征提取和检测,在不同海况和较低信噪比下实现了目标检测。     

舰船辐射噪声仿真模型置信度评估方法

根据舰船辐射噪声频域特性,从舰船辐射噪声线谱、谱密度的发展变化趋势、特征频段信号能量 3 个方面考虑,对舰船辐射噪声仿真数据和实测数据进行一致性分析,综合评估舰船辐射噪声仿真模型置信度。通过对舰船辐射噪声仿真模型置信度分析,为舰船辐射噪声仿真信号源置信度提供理论支撑。     

基于频域特征相似的仿真模型置信度分析

为评估重构舰船辐射噪声模型置信度,提出了一种基于频域特征相似的重构舰船辐射噪声仿真模型置信度评估方法。先对舰船辐射噪声实测数据与重构舰船辐射噪声数据的线谱和功率谱值进行一致性分析后,再采用证据理论综合线谱、功率谱值一致性结果,量化重构舰船辐射噪声模型置信度,为重构舰船辐射噪声模型应用提供了理论支撑。     

舰船辐射噪声特征线谱提取方法研究

线谱是船舶辐射噪声中重要的特征信息,为舰船的检测识别和方位跟踪提供了依据。采用Welch算法和CZT变换联合处理舰船的辐射噪声信号能够有效的提取线谱。Welch法在估计功率谱时可以有效减小方差和偏差,这有利于从宽带噪声谱中提取主要的窄带谱;CZT变换可以对窄带谱进行精确分析,提高频率的分辨力,因此这两者的结合有利于从舰船噪声中提取线谱。根据对仿真信号和某实船的辐射噪声信号的分析结果,表明该方法原理简单,能够精确地提取特征线谱,另外利用所提取的船只的特征线谱,还可以对船的航迹进行跟踪。     

高光谱遥感影像海上舰船目标检测算法的研究

提出一种基于独立分量分析的高光谱遥感影像海上舰船目标检测方法。首先借助快速独立分量分析(FICA),将高维数据中隐藏的舰船目标信息集中投影到低维特征影像中,然后以峰度为特征度量指标选择特征影像,最后用以偏斜为指标的直方图分割方法提取舰船目标。实验证明,此算法精度较高,适用于对杂波背景中的舰船目标进行提取。     

基于视觉显著性的高分辨率遥感影像舰船检测

通过研究、分析现有基于遥感影像的舰船检测算法,提出了基于Itti视觉显著度模型改进的高分辨率遥感影像海面舰船检测方法,该方法利用海面舰船相对于海面背景信息视觉关注高的特点,参考视觉显著度模型计算原理,对高分辨率遥感影像中的颜色、亮度、方向、纹理等特征进行有效提取,然后利用归一化方法将不同特征融合,形成有利于舰船目标提取得视觉显著度图,最后对生成的视觉显著度图进行阈值分割和精细化处理获得最终的舰船检测结果。与传统舰船检测算法相比,本文算法能够有效检测复杂海面背景下的舰船目标,减少了单一特征变化对检测精度的影响,提高了检测准确率,具有较好的抗噪性和较强的鲁棒性。     

特征系统实现算法中的噪声问题研究

研究特征系统实现算法在模态识别过程中的噪声处理问题。特征系统实现算法为目前土木工程领域应用较为广泛的一种模态识别法。在处理实测数据时,特征系统实现算法将实测数据分解为结构真实信号和噪声信号,从而将噪声消除。分块Hankel矩阵的维数对信噪分离过程影响很大。提出当分块Hankel矩阵的分块行与分块列数接近时,真实和噪声信号可以最好的分离。通过在实测信号里添加噪声(产生噪声-噪声信号),将实测信号和噪声-噪声信号识别的结果进行比较,提出了1种验证识别模态参数是否为结构真实模态的检验方法。本文应用导管架平台实例来验证提出方法的适用性。结果表明,当分块Hankel矩阵的分块行与分块列数接近时,真实和噪声信号能够有效地分离,此时添加的噪声主要影响噪声信号部分。由实测信号和噪声-噪声信号识别的模态参数非常吻合。     

特征系统实现算法中的噪声问题研究

研究特征系统实现算法在模态识别过程中的噪声处理问题.特征系统实现算法为目前土木工程领域应用较为广泛的一种模态识别法.在处理实测数据时,特征系统实现算法将实测数据分解为结构真实信号和噪声信号,从而将噪声消除.分块Hankel矩阵的维数对信噪分离过程影响很大.提出当分块Hankel矩阵的分块行与分块列数接近时,真实和噪声信号可以最好的分离.通过在实测信号里添加噪声(产生噪声-噪声信号),将实测信号和噪声—噪声信号识别的结果进行比较,提出了1种验证识别模态参数是否为结构真实模态的检验方法.本文应用导管架平台实例来验证提出方法的适用性.结果表明,当分块Hankel矩阵的分块行与分块列数接近时,真实和噪声信号能够有效地分离,此时添加的噪声主要影响噪声信号部分.由实测信号和噪声噪声信号识别的模态参数非常吻合.     

鲸豚声信号实时采集与分析系统

本文设计了一套基于FPGA的鲸豚声信号实时数据采集与分析系统,在采集存储水族馆内声信号的同时,应用改进的HHT算法处理鲸豚叫声中的click信号,实现实时的甄别瓶鼻海豚和白鲸功能,可用于针对大型哺乳动物的远洋实时跟踪科考。