版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、被動水聲信號處理的三大任務(wù)是目標(biāo)檢測、定位和識別。水聲目標(biāo)識別的關(guān)鍵是特征提取,而目標(biāo)的譜分析是最常用的特征提取方式。然而,由于傳感器陣列的指向性不足,導(dǎo)致提取的待識別目標(biāo)譜特征中含有其它干擾目標(biāo)的成分,這必將影響目標(biāo)識別結(jié)果的可靠性。本文的主要工作是基于線列陣,提出一種基于迭代干擾信號重構(gòu)的多目標(biāo)干擾抑制算法,即被動聲吶接收信號,進(jìn)行帶通濾波等預(yù)處理,然后對預(yù)處理后的干擾信號進(jìn)行純化獲得高信噪比的干擾信號,根據(jù)陣型結(jié)構(gòu)及干擾信號方位推
2、算各陣元接收信號中的干擾成分,最后從時域剔除各陣元信號中的干擾成分,再次進(jìn)行純化,獲得較為純凈的期望信號,利用LOFAR譜和DEMON譜特征提取方法,正確提取期望信號的線譜特征。論文的主要研究工作如下:
1、結(jié)合線列陣的陣指向性函數(shù),討論不同情況下多目標(biāo)干擾對波束形成輸出信號及隨后的特征提取的影響,并對多目標(biāo)干擾下特征提取的優(yōu)化改善方向進(jìn)行分析。
2、結(jié)合實際工程情況,通過模擬統(tǒng)計特征來仿真艦船輻射噪聲和陣元信號,并
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 多目標(biāo)礦業(yè)復(fù)雜圖像特征提取與分類.pdf
- 基于微多普勒的空間多目標(biāo)特征提取與參數(shù)估計.pdf
- 水中目標(biāo)輻射噪聲非線性特征提取研究.pdf
- 交通視頻中車輛多目標(biāo)跟蹤與特征提取的研究.pdf
- 基于特征提取的目標(biāo)分類研究.pdf
- 基于線性降維的智能視頻特征提取.pdf
- 基于聽覺特征的水中目標(biāo)輻射噪聲特征提取.pdf
- 基于目標(biāo)形狀的腦CT圖像特征提取.pdf
- 基于時頻分析的水中目標(biāo)特征提取.pdf
- 典型目標(biāo)穩(wěn)定特征提取.pdf
- 基于方位走向的目標(biāo)特征提取算法研究.pdf
- 高頻波段雷達(dá)目標(biāo)特征提取.pdf
- 基于波束形狀的體目標(biāo)回波空間特征提取.pdf
- 基于線性與非線性的人臉特征提取算法研究.pdf
- 基于Hough變換的水下目標(biāo)亮點(diǎn)的特征提取.pdf
- 被動目標(biāo)特征提取方法研究.pdf
- 基于線狀特征提取的機(jī)場目標(biāo)識別技術(shù).pdf
- 基于Gabor特征提取的海面艦船目標(biāo)識別.pdf
- 基于迭代算法的諧振區(qū)雷達(dá)目標(biāo)特征提取.pdf
- 基于幾何特性的飛機(jī)目標(biāo)特征提取技術(shù)的研究.pdf
評論
0/150
提交評論