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舰船目标噪声调制包络谱融合算法研究

[暖通供热论文]    引言1

    舰船螺旋桨转动，船尾不均匀伴流场中空泡崩溃的周期性或准周期性成分以及机械振动等产生调制包络[1]。这些调制造成舰船辐射噪声具有明显的“节奏”信息，致使有经验的声纳员能通过听测舰船辐射噪声信号确定螺旋桨每分钟的转速，把目标进行分类[2~5]。在水下目标自动识别中，可对舰船噪声信号进行解调分析得到包络谱，从而获取目标转速、叶片数等特征，是对目标类型进行判别的主要信息之一[6~9]，因此舰船噪声的调制包络谱分析在水下目标自动识别领域备受重视。

    近年来，有关现代信号处理的一些新方法被应用到包络谱分析中[10]，其中包括AR模型、高阶统计量和自适应线谱增强等，但这些方法主要存在如下缺点：会出现伪线谱；破坏谐波结构；受模型参数影响；低信噪比下效果较差。研究发现舰船噪声在不同频带间调制度是不同的[11]，用小波分析方法或FIR带通滤波器组得到多子带谱，存在某一个或几个频段具有分类信息较明显的包络谱，但这个“最优”调制频段对各种舰船噪声是随机的，自动获取最优调制频段的包络谱是困难的。现有算法通常是通过对多子带包络谱进行评价，挑选出某个“最优”子带的包络谱，或者对多子带包络谱进行融合，共同特点都是对谱分析结果进行处理，即是采用频域处理算法，得到“最优”包络谱。应用这种频域处理算法对大量海上实际信号进行分析，在低信噪比下，结果往往不理想。基于这种现象，本文采用了一种时域融合处理算法，对大量海上实际信号进行了分析，取得了较好的效果。

    1包络谱分析

    包络谱分析最早出现在电学领域，有学者对机械故障诊断领域的包络谱分析问题做过深入研究[12~13]，……

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