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公开(公告)号:CN115561764A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211193226.9
申请日:2022-09-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于单矢量水听器的运动目标深度估计方法,利用矢量水听器接收声压、振速信号;构建声压‑振速互谱;对声压、振速接收信号进行时域等间隔离散化处理,构建离散信号矩阵;获得初步去噪声压、振速信号;通过EWT对信号进行分解,根据LOFAR谱分析估计信号频率确定该包含该频率的模态函数分量对信号进行重构;构建声压‑振速声场空间干涉谱;计算水平复声强和垂直复声强估计目标直达波垂直到达角;对声压‑振速声场空间干涉谱沿目标直达波垂直到达角曲线进行离散傅里叶变换,去除垂直对称轴处的极大值后的次极大值对应深度为目标深度估计值。本发明实现在噪声影响下利用接收信号实现对运动目标深度的估计,具有较好的实际工程应用能力。
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公开(公告)号:CN110361690B
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN201910514984.8
申请日:2019-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水声定位领域,具体涉及一种平面障板条件下单矢量水听器测向方法,包括以下步骤:根据障板结构和障板参数建立数学模型,求出声波入射障板的传递矩阵C;根据传递矩阵C,确定声波入射平面障板的反射系数r;根据反射系数r得到反射声波pr,将入射声波pi和反射声波pr叠加得到矢量水听器声压各通道接收信号模型,由声压表达式确定振速表达式;将障板条件下单矢量水听器各通道接收的信号模型代入到目标方位估计公式,产生错误的因子是确定的,剔除该错误,确定修正因子μ;本发明计算复杂度低,且能克服非自由场条件下由于声场发生变化导致的常规目标方位估计公式失效问题。单只矢量水听器相比于基阵体积小,节省成本,在工程上有着很好的应用前景。
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公开(公告)号:CN110082712B
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN201910194811.2
申请日:2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明提供的是一种声矢量圆阵相干目标方位估计方法。构建声压P(t)与振速Vx(t)、Vy(t)的互协方差矩阵Rx和Ry,将两个互协方差矩阵堆叠获得新的矩阵Rxy=[Rx,Ry]T;将矩阵Rxy进行奇异值分解,得到最大奇异值对应的左奇异向量u1;将空间方位角平面进行离散化得到空间角度集合Θ,构建过完备基B(Θ),建立稀疏求解框架min||∑||1+ε||u1‑B(Θ)∑||2,通过求解的∑得到空间谱,通过谱峰位置估计目标方位。仿真分析及试验结果表明,该方法可有效解决入射信号相关性大或相干、目标在空间方位上角度间隔较小,环境噪声大等情况下的方位估计问题。而且,该方法无需估计噪声功率或者信号数目,为声矢量圆阵相干目标的远程被动测向问题提供了有效方法,具有良好的应用前景。
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公开(公告)号:CN109871509B
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN201910124472.0
申请日:2019-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/14 , G10L21/0208
Abstract: 本发明提出了一种基于AR算法的瞬态信号高分辨检测方法,属于非稳态信号高分辨检测技术领域,目的在于区分多个发生时间接近的瞬态噪声信号。本发明利用AR算法的外推特性,实现瞬态噪声信号的高分辨检测,对待检测序列进行取包络、降采样、分段处理,得到新的序列组,利用AR参数计算及时域后项预测得到后项预测值,同时通过将预测值与真实值比较得到后项预测误差功率,取后项预测误差功率平方作为检测统计量,将理论后项预测误差功率的k倍作为检测门限。当检测统计量大于检测门限时认为有瞬态噪声发生。
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公开(公告)号:CN110223667A
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201910514351.7
申请日:2019-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10K11/162 , G10K11/168
Abstract: 本发明提供的是一种复合空腔声障板。包括空腔障板,在空腔障板上粘合有橡胶层,所述橡胶层内部有周期排列的空腔。本发明可以通过在矩形空腔障板上覆盖较薄的带空腔的橡胶层材料结构,使得在550Hz-3000Hz的频段范围内,复合声障板具有很好的隔声性能,且复合声障板下矢量传感器的有效工作频段为全频段,有利于信号的接收,改善了矢量舷侧阵声纳系统的性能。本发明具有结构简单,制作工艺简单的特点。
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公开(公告)号:CN110045356A
公开(公告)日:2019-07-23
申请号:CN201910194814.6
申请日:2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Inventor: 李思纯 , 杨书钰 , 杨德森 , 梁静涵 , 时胜国 , 方尔正 , 洪连进 , 莫世奇 , 张揽月 , 胡博 , 时洁 , 朱中锐 , 柳艾飞 , 李松 , 张昊阳 , 田迎泽
Abstract: 本发明提供的是一种双向长短时记忆神经网络水面目标识别方法。1:将矢量声纳接收到的矢量信号进行预处理;2:将预处理后的训练样本集输入双向长短时记忆神经网络中,进行网络预训练;3:将预训练的输出结果与输入样本的实际输出进行比较,通过自适应的方法对网络参数进行微调;4:将经过同样预处理后的测试样本集输入参数自适应调整后的双向长短时记忆网络中,对网络进行评估;5:将经过同样预处理后的待分类样本集输入参数最优化的双向长短时记忆网络中,得到分类结果。本发明克服了由于人工提取特征导致信息丢失的问题,避免了人工提取特征步骤的繁琐复杂,也减少了人工提取特征所需的时间。通过多隐层的神经网络可以提高样本正确识别率。
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公开(公告)号:CN106841382B
公开(公告)日:2019-06-14
申请号:CN201710050645.X
申请日:2017-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01N29/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于三波耦合互作用原理的非均匀混合介质非线性系数测量方法。通过分步向非均匀混合介质和水介质中发射三列满足耦合工作互作用条件的声波,对比混合介质与纯水介质中声波发生明显声压级变化的观测距离量,并经过模型和测试结果修正,间接获得混合介质的非线性系数测量结果。该方法不依赖于声波相位和声压等参数的测量精度,可有效提高非线性系统的实验测量精度,测试方法适用于实验水箱条件,且测试步骤简单,测量精度高,具有较高的应用价值。
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