北极冰下水声通信中改进的最小均方/四次方直接自适应均衡器

本文提出了一种适用于北极冰下水声通信的最小均方/四次方直接自适应均衡器（LMS/F-DAE）。它能处理基带复信号,与LMS相比,具有更好的均衡效果。考虑到均衡器的稀疏特性,在其代价函数中加入自适应范数（AN）作为约束。它能根据均衡器系数的大小自适应变化：对于小系数,此约束项存在以加快收敛速度;对于大系数,此约束项不存在以减小均衡误差。利用第九次中国北极科学考察得到的实验数据验证AN-LMS/F-DAE的性能。结果表明,与传统的LMS/F-DAE相比,AN-LMS/F-DAE能提升均衡器的稀疏性且均衡性能更优。     

平面冰层覆盖下水中声传播损失特性分析

理论计算了冰层的声波反射系数,分析了平面冰层覆盖下水中声传播损失特性。将冰层视作平面覆盖层,建立了"空气-冰层-水"结构的冰层反射物理模型,结合冰中的物理声学参数,得到冰层反射系数;利用Bellhop海洋声学传播模型得到冰层覆盖下声场的传播损失,对比分析了传播损失与声波频率、声源深度的关系;结合冰层反射系数计算结果,解释了冰下信道具有频率选择性的原因。结果表明,冰层覆盖下声场传播具有明显的频率选择性,这种频率选择性是由声波频率和冰层厚度共同决定的。     

Underwater Acoustic Communication Based on Pattern Time Delay Shift Coding Scheme

1 .Introduction Underwater acoustic (UWA) communicationis a fast developingfield,and its applicationis notlimitedto military affairs ,but is also extendinginto commercial fields .Catipovic (1990) ,Stojanovic(1996) and Kilfoyle and Baggeroer (2000) pointed…     

北冰洋冰下环境噪声：长期冰站观测结果

本文利用中国第9次北极科学考察长期冰站自容水听器记录的数据对北冰洋冰下环境噪声进行了研究。通过对两段7秒长的冰层引起的噪声的时频分析表明：无论是冰层碰撞噪声还是冰层破裂噪声在时域都存在大量的峰值点（呈现脉冲特性）,在频域都存在丰富的频率分量。冰层碰撞噪声可以持续数秒,而冰层破裂噪声的持续时间要短得多（小于几十毫秒）。本文采用高斯分布和对称alpha稳态分布来拟合冰下脉冲噪声。对称alpha稳态分布可以跟踪脉冲噪声的重尾,从而获得更好的性能,而高斯分布则效果不佳。本文还分析了冰下环境噪声观测试验期间采集到的气象参数,推断出冰下脉冲噪声是由较高的风速和升高的大气温度共同作用于冰层造成的。本文还研究了冰下环境噪声长期的功率谱密度变化与气象参数之间的皮尔逊相关系数。     

基于单矢量水听器四种方位估计方法

单矢量水听器能同时拾取声场的声压和振速信息,可以估计目标方位。根据不同的噪声背景和信号形式,单矢量水听器有多种方位估计方法。平均声强器的处理方法能很好地抗各向同性的非相干干扰;线谱方位估计能有效检测辐射线谱信号的目标,并进行目标方位估计。当宽带信号中存在线谱相干干扰,以及线谱信号被宽带相干噪声干扰时,上述两种方法不能检测目标。为解决这个问题,新提出了直方图和加权直方图两种方法,直方图方位估计法能抗强线谱相干干扰,并能区分含线谱的多目标;加权直方图方位估计法能从宽带相干干扰中检测目标,估计目标方位。并着重介绍了后两种方法的原理,对四种方法进行了计算机仿真,并用海试结果验证了上述结论。     

基于SIFT算法的图像匹配剔点方法研究

SIFT是一种基于尺度空间的图像特征点提取和匹配算法,其得到的特征点不仅对平移、旋转和缩放等具有良好的不变性,对视觉变化和仿射变换也能保持一定程度的稳定性,在图像匹配、物体辨识和影像镶嵌等方面得到了广泛的应用.但是SIFT算法得到的图像之间的众多匹配点对中仍然存在很多误匹配点对,从而影响了最终图像之间变换参数解算的精度.为此,提出一种剔除误匹配点对的方法,首先对每对匹配点赋予象限和角度信息,然后依次剔除其中的象限异常点对、角度异常点对和非一一对应点对,使匹配结果的正确率得到显著提高.     

禁忌搜索算法在图像匹配中的应用研究

搜索策略是图像匹配研究的主要问题之一,对匹配算法的执行速度和最终的匹配精度都有很大的影响。该文将禁忌搜索算法的思想用于图像匹配的搜索过程,并进行了改进,构造了永久禁忌和暂时禁忌两种禁忌表,每次搜索都将候选解中的点分别放入不同的禁忌表中,再利用基于灰度的匹配方法,以归一化积相关为相似性度量准则,克服了传统的归一化积相关图像匹配算法耗时过长的缺点,可以在不失匹配精度的条件下,大大减少匹配所用的时间,实现了准确而快速的图像匹配。