非高斯混響背景下的信號檢測.pdf_第1頁
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1、IIIIIllllIIIIIIII0Ilrlllilllrlllllllll、t1437605分類號UDC工學(xué)碩士學(xué)位論文密級編號非高斯混響背景下的信號檢測碩士研究生：劉竹青指導(dǎo)教師：田坦教授學(xué)位級別：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：信號與信息處理所在單位：水聲工程學(xué)院論文提交日期：2008年2月論文答辯日期：2008年3月學(xué)位授予單位：哈爾濱工程大學(xué)ABSTRACTReverberationisoneofthebasicphysicalpheno

2、menainunderwateracousticIthasbeenalongtimesincebegintesearchitSufferingitsGaussianmechanismrestrict，conventionaltechniquesofunderwateracousticalsignalprocessingcannotproductidealperformanceforantireverberationprocessingT

3、hispaperbringsnon—GaussiansignalprocessingtechniquesintoantireverberationprocessingforactivesonarBasedonthis，theoptimaldetectionofdeterministicsignalagainstreverberationbackgroundisfoundsuccessfullyTheprobabilitydensityf

4、unction(PDF)ofreverberationtransientamplitudecanbefittedbvGaussianmixture(GM)modelwhereasthePDFofenvelopebyKdistributionmodelGMparameterscanbeestimatedbytheexpectationmaximizationiteration(EM)algorithmwhileK—distribution

5、bythemaximumlikelihoodalgorithmandthemomentsestimatealgorithmAtypicalgausslamzmgfllterisstudiedindetailsItiscalledUfilterwhichisbasedonthePDFanditsderivateAfterthegaussianizingfilterthenonGaussianityofreverberationwouldd

6、ecreasePSDofreverberationcanbefittedbyARmodel。ARparametersCanbeestimatedbvthemaximumlikelihoodestimation(MLE)andtheweightedleastsquareSestimation(WLSE)ThenwiththeARfilterbasedonARparameterestimation，reverberationcanbepre

7、whitenedwellUtilizingcouplingestimationforPSDandPDFparameters，combiningprewhiteningandgaussianizingmodulescorrelateprewhiteningwltngaussianizing(CPWG)filtersissetupTherelationshipbetweentheCPWGandtheRESTiSatSOstudiedKeyw

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