导读:本文包含了自适应线谱增强论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:线谱,自适应,舰船,噪声,卷积,语音,电场。
自适应线谱增强论文文献综述
赵智姗[1]（2018）在《基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强技术研究》一文中研究指出在声呐、雷达、通信等电子信息系统中,尽管有各种各样的信号检测方法,匹配滤波器作为信号检测领域中十分重要的基本理论,仍然是最常采用的经典检测器,它早已被证明是在带限白噪声干扰条件下检测确知信号(所谓理想条件)输出信噪比最大的最佳线性滤波器。本文提出的基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强方法(FDAMF)是在自适应领域来寻求比匹配滤波器检测能力更强的检测方法,为工程应用提供性能更高、更可靠的检测技术。实现FDAMF的基本思路是,通过理论与仿真分析匹配滤波器输出频谱的特点,证明其频域输出包含周期分量,从而将匹配滤波器的输出结果转换成频域线谱检测问题。以理论分析为依据,结合被动线谱增强技术进一步提高常规匹配滤波器的检测性能。基于这种思路,文章首先研究了被动线谱增强技术,提出了时反卷积干扰抑制(TRCIS)算法,理论证明了时反卷积的物理意义就是将信号的相关矩阵转换成一序列,该序列包含了相关矩阵的全部元素,理论推导了TRCIS检测宽带噪声中单频信号的原理及处理增益,并说明了TRCIS抗多途干扰的原理,通过仿真实验验证了其性能,得出其信噪比增益随输入信噪比呈线性增长,检测域较常规线谱检测方法降低约2dB,ROC曲线显着优于常规线谱检测方法等结论。然后将TRCIS算法作为自适应线谱增强器(ALE)的预处理技术,提出一种改进的ALE,即TRCIS-ALE,给出其实现原理,并通过与常规线谱检测方法、ALE及基于相干累加算法的ALE的仿真对比,验证了其处理增益、检测阈、ROC曲线等性能都显着优于其他叁种方法。将上述自适应线谱增强技术与匹配滤波器相结合,提出基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强方法,即FDAMF,并针对更低信噪比的条件下,结合TRCIS-ALE,提出基于匹配滤波器的频域TRCIS-ALE。给出了它们的实现原理,并通过仿真实验证明了FDAMF具有比常规匹配滤波器更优异的检测性能,如处理增益远远大于常规匹配滤波器,检测阈降低约2dB,在输入信噪比和虚警概率一定时检测概率高出常规匹配滤波器约20%。根据声呐接收端的特点,进一步提出了几种双输入端FDAMF——分裂阵双输入端FDAMF、正负频双输入端FDAMF和实虚部双输入端FDAMF,并通过仿真实验证明了在检测阈范围内分裂阵双输入端FADMF具有优于其他两种方法的检测性能。针对主动声呐系统中的一些实际问题,进行了FDAMF适用性的研究。如,窄带信号的FDAMF,提出利用Hilbert变换将窄带信号进行基带处理来减小计算量和降低接收端前置滤波器的实现难度,以及利用样本循环自适应技术人为展宽信号可利用频带的措施,并通过仿真实验验证了这些措施的有效性;讨论了常用声呐波形的FDAMF,并通过仿真实验证明了各种波形的FDAMF检测效果都优于常规匹配滤波器,表明FDAMF对不同波形信号具有广泛适用性;针对有色噪声背景下的FDAMF,利用预白化方法实现预白化FDAMF,并仿真验证了其检测性能优于未进行预白化的FDAMF和预白化匹配滤波器;针对相干多途信道中的FDAMF,通过估计信道脉冲响应来修正参考信号,构成基于模型的FDAMF,并仿真验证了其性能优于未进行修正的FDAMF和基于模型的匹配滤波器。为了进一步验证所提方法的实际效果,进行了实测试验数据的处理与分析,处理结果表明:TRCIS-ALE在舰船辐射噪声线谱检测中能够有效抑制背景干扰,并最大程度保留了原线谱信息;宽带LFM信号的FDAMF实际回波检测效果远远优于常规匹配滤波器,有效抑制了干扰噪声,提高了匹配滤波的处理增益;针对窄带信号的FDAMF改善了窄带HFM信号的匹配滤波检测性能,证明了FDAMF应用于窄带信号回波检测的实效性。这些试验处理结果为FDAMF的实际工程应用提供了试验基础和测试依据。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-04-01）
何佳欢[2]（2017）在《舰船线谱自适应增强研究》一文中研究指出水下目标的被动声呐检测与识别是当前水声领域重点研究课题。舰船作为一种水下运动目标,辐射噪声中线谱以及调制谱包含有大量的舰船信息,具有强度高、稳定度好的特点。因此可提取舰船辐射噪声中谱线特征作为水下目标特征的表征量,详细、精确的谱分析结果可以为目标识别提供依据。在复杂、多变的海洋环境中,由于信道和环境噪声干扰,信噪比低,谱图的分析结果并不理想。针对上述情况,本文研究舰船线谱增强问题,以减弱复杂环境因素的干扰,为提取舰船辐射噪声的稳定谱线特征奠定基础。本文结合自适应算法及高阶累积量理论,实现舰船辐射噪声中线谱分量以及螺旋桨调制谱分量的增强,达到舰船线谱增强提高信噪比的目的。推导理想条件下采用高阶理论的最小平均峰度算法的收敛条件和稳态失调的解析解。通过数值仿真与常规自适应增强方法(LMS算法、LMF算法)对比,验证该算法在复杂背景条件下更具普适性。依据本文提出算法构成的自适应线谱增强器,达到抑制噪声能力的目的。针对最小平均峰度算法收敛速度与稳态误差受步长因子制约的问题,本文给出一种新的变步长最小平均峰度算法,通过理论分析及数值仿真验证,改进算法比常规最小平均峰度算法具有更快的收敛速度以及更高的收敛精度,对收敛速度及稳态误差两个性能指标进行权衡。为获取更强的抑制噪声能力,本文应用改进算法与常规LMS算法构建二阶级联滤波器,进一步提高自适应线谱增强的输出信噪比增益。最后,采用本文给出的算法对实验数据中舰船线谱分量和螺旋桨调制谱分量进行增强处理,实验处理结果表明改进算法可提高输出信噪比,验证算法可行性,为实现水下目标被动声呐探测与识别奠定基础。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2017-02-26）
李立伟,程锦房[3]（2016）在《基于DSP Builder的自适应线谱增强器设计》一文中研究指出采用自适应线谱增强器对舰船辐射噪声中的线谱进行增强,有助于实现对舰船辐射噪声中线谱成分的检测和提取。针对使用VHDL编写底层代码来实现自适应线谱增强器开发效率低等缺点,在Simulink中的DSP Bulider平台下,设计了自适应线谱增强器的模型,自动生成了符合FPGA要求的文件。并结合多种EDA工具,对模型进行仿真、验证,使设计更加灵活与简便,提高了工程应用的效率。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2016年10期）
路晓磊,兰丽茜,尹聪[4]（2015）在《自适应线谱增强器在舰船噪声提取中的应用》一文中研究指出舰船辐射噪声的功率谱由连续谱和线谱组成,其中线谱分量常用于目标的检测和识别。对自适应线谱增强器的原理和滤波性能进行了分析,从仿真分析和湖试数据分析两方面得出结论:自适应线谱增强器能够有效地提高输出信噪比,有利于线谱的净化。(本文来源于《电声技术》期刊2015年09期）
张春红[5]（2013）在《一种改进的自适应线谱增强器》一文中研究指出自适应线谱增强器通过对环境的自学习,对系统参数进行自调整,当信号频谱变化时,滤波器的频率响应能自动跟踪这种变化,从而达到对正弦信号线谱增强的目的。论文将广义的自适应相干累积算法(IGACI)算法应用于自相干累积的ALE和快速收敛的ALE,仿真结果证明了其优越性。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2013年09期）
黄姗姗,许钢,李远军[6]（2013）在《自适应谱增强在MBE语音编码中的应用研究》一文中研究指出通过对多带激励(multi-band excitation,MBE)语音编码的研究,将自适应谱增强技术应用在多带激励语音编码中,提升了合成语音的清晰度,改善了合成语音的质量;仿真实验表明:自适应谱增强技术使合成语音的基频和二次谐波的谱幅度明显提升,有效地增强了合成语音的清晰度。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
胡鹏,龚沈光,蔡旭东[7]（2012）在《自适应线谱增强算法改进及其在轴频电场信号检测中的应用》一文中研究指出在分析自适应线谱增强算法理论的基础上,对该算法进行了改进,即在增加相干累加算法的基础上,对几个输出误差进行加权处理,使得越接近当前时刻的误差其权值越大,从而使误差信息更接近于真实值.对实测数据和仿真数据的分析表明,在低信噪比情况下,文中算法能较好地检测到轴频电场信号的线谱,其性能要优于普通的自适应线谱增强算法.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2012年06期）
石敏,徐袭,岳剑平[8]（2012）在《基于两级自适应线谱增强器的舰船辐射噪声线谱检测》一文中研究指出舰船辐射噪声中的线谱成分能表征舰船的本质特征,是舰船目标识别中的主要特征矢量。因此,舰船辐射噪声线谱的准确检测在目标识别中具有十分重要的意义。针对海洋环境噪声中舰船辐射噪声线谱检测问题,提出了两级自适应线谱增强器(adaptive line enhancement,ALE)检测方法。该方法在原一级ALE检测方法的基础上,将原信号延时信号与一级ALE误差信号相减后作为第2级ALE的输入再进行1次ALE。该方法较一级ALE在输入信号信噪比较低时能准确地将线谱从宽带背景噪声中分离出来。仿真和实验结果表明该方法的有效性和准确性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2012年08期）
孙昕,李兵,房毅[9]（2012）在《改进的自适应线谱增强方法(DALE方法)用于线谱检测研究》一文中研究指出本文采用一种改进的自适应线谱增强方法(DALE方法)对线谱进行检测,仿真实验验证了该方法的有效性,可以提高对高背景噪声下的单频信号检测性能。(本文来源于《中国科技信息》期刊2012年08期）
何希盈,李成新,张磊,曾永钢,岳德俊[10]（2011）在《矢量水听器自适应线谱增强应用研究》一文中研究指出矢量水听器可以同步、共点测量声场的声压与振速信息。为了有效利用声压和振速的相关性,设计了双输入端自适应线谱增强器,并利用自适应线谱增强对实测的噪声数据进行了处理。结果表明,线谱增强器在双输入端分别输入声压与振速信号时比在单输入端输入声压时,对背景噪声有更好的抑制作用,输出的线谱亦更加明显。(本文来源于《海洋技术》期刊2011年03期）
自适应线谱增强论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
水下目标的被动声呐检测与识别是当前水声领域重点研究课题。舰船作为一种水下运动目标,辐射噪声中线谱以及调制谱包含有大量的舰船信息,具有强度高、稳定度好的特点。因此可提取舰船辐射噪声中谱线特征作为水下目标特征的表征量,详细、精确的谱分析结果可以为目标识别提供依据。在复杂、多变的海洋环境中,由于信道和环境噪声干扰,信噪比低,谱图的分析结果并不理想。针对上述情况,本文研究舰船线谱增强问题,以减弱复杂环境因素的干扰,为提取舰船辐射噪声的稳定谱线特征奠定基础。本文结合自适应算法及高阶累积量理论,实现舰船辐射噪声中线谱分量以及螺旋桨调制谱分量的增强,达到舰船线谱增强提高信噪比的目的。推导理想条件下采用高阶理论的最小平均峰度算法的收敛条件和稳态失调的解析解。通过数值仿真与常规自适应增强方法(LMS算法、LMF算法)对比,验证该算法在复杂背景条件下更具普适性。依据本文提出算法构成的自适应线谱增强器,达到抑制噪声能力的目的。针对最小平均峰度算法收敛速度与稳态误差受步长因子制约的问题,本文给出一种新的变步长最小平均峰度算法,通过理论分析及数值仿真验证,改进算法比常规最小平均峰度算法具有更快的收敛速度以及更高的收敛精度,对收敛速度及稳态误差两个性能指标进行权衡。为获取更强的抑制噪声能力,本文应用改进算法与常规LMS算法构建二阶级联滤波器,进一步提高自适应线谱增强的输出信噪比增益。最后,采用本文给出的算法对实验数据中舰船线谱分量和螺旋桨调制谱分量进行增强处理,实验处理结果表明改进算法可提高输出信噪比,验证算法可行性,为实现水下目标被动声呐探测与识别奠定基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应线谱增强论文参考文献
[1].赵智姗.基于匹配滤波器的频域自适应线谱增强技术研究[D].哈尔滨工程大学.2018
[2].何佳欢.舰船线谱自适应增强研究[D].哈尔滨工程大学.2017
[3].李立伟,程锦房.基于DSPBuilder的自适应线谱增强器设计[J].计算机与数字工程.2016
[4].路晓磊,兰丽茜,尹聪.自适应线谱增强器在舰船噪声提取中的应用[J].电声技术.2015
[5].张春红.一种改进的自适应线谱增强器[J].舰船电子工程.2013
[6].黄姗姗,许钢,李远军.自适应谱增强在MBE语音编码中的应用研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2013
[7].胡鹏,龚沈光,蔡旭东.自适应线谱增强算法改进及其在轴频电场信号检测中的应用[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2012
[8].石敏,徐袭,岳剑平.基于两级自适应线谱增强器的舰船辐射噪声线谱检测[J].舰船科学技术.2012
[9].孙昕,李兵,房毅.改进的自适应线谱增强方法(DALE方法)用于线谱检测研究[J].中国科技信息.2012
[10].何希盈,李成新,张磊,曾永钢,岳德俊.矢量水听器自适应线谱增强应用研究[J].海洋技术.2011
论文知识图
