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公开(公告)号：CN118938202A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410977582.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种频域加权相移规约线谱增强方法，包括以下步骤：（1）初始化参数。（2）读入水听器接收的辐射噪声的采样序列，对采样序列作离散傅里叶变换。（3）将各水听器接收信号两两分组，计算每组两路接收信号的平均功率谱以及相邻两阵元接收信号不同频率处的相位差，将得到的相位差修正至主值区间。（4）用低通滤波拟合法对平均功率谱进行背景均衡处理，对背景均衡后的对数差值谱幅度作非线性映射，计算相邻两阵元规约处理时的频域复加权值。（5）对接收信号的频谱序列进行加权规约处理，直到得到1路频谱序列，线谱增强过程结束，输出的数据可进一步用于线谱的检测。
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公开(公告)号：CN118604792A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410435423.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明提出了一种基于线谱特征的全空域水声目标自主检测方法，包括以下步骤：（1）对阵列信号进行全空域时域波束形成，得到全空域指向的波束样本集合；（2）对各预成波束进行线谱特征提取，构成全空域预成波束特征样本集合；（3）将各预成波束提取得到的线谱特征样本与先验目标线谱特征进行匹配，计算对应的匹配误差；（4）选择匹配误差最小的波束，作为检测到的目标波束输出。本发明针对传统基于能量检测的目标检测方法在强干扰条件下对弱目标检测能力不足的问题，可实现在波束能量检测方法失效情况下的弱目标检测。
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公开(公告)号：CN117518070A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311451581.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种水下强干扰环境下的宽带稀疏空间谱估计方法，1）读入阵列水声目标辐射噪声数据；2）计算给定频点处的平均样本协方差矩阵；3）离散化方位角空间并构建基于截断核范数规则化的矩阵滤波器TNNR‑MF优化问题；4）初始化外部迭代参数并开始外部迭代；5）初始化内部迭代变量；6）开始内部迭代；7）判断是否继续内部迭代；8）将步骤7）的迭代结果赋值给第i次外部迭代结果；9）判断是否继续外部迭代；10）估计频点处的空间谱；11）返回步骤2），依次完成所有频点对应的空间谱估计；12）将所有频点对应的空间谱估计结果累加，得到最终的宽带空间谱估计。其保证了滤波后的协方差矩阵的准确性，从而保证了后续空间谱估计的精度。
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公开(公告)号：CN109285561B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201811036574.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应窗长的船舶螺旋桨空化噪声调制谱特征保真增强方法，该方法包括如下步骤：第一步：对船舶螺旋桨空化噪声信号进行宽带平方解调；第二步：预估解调谱，检测解调谱线谱位置，并给出各线谱频域信噪比；第三步：确定各线谱频率相对于螺旋桨轴频频率预估值的谐波次数；第四步：对各线谱频率进行加权融合，估计螺旋桨轴频频率；第五步：根据估计的螺旋桨轴频频率自适应调整解调谱分析窗长，对解调谱进行二次估计。本发明利用船舶螺旋桨空化噪声各解调谱线谱频率和螺旋桨轴频频率之间存在的固有整数倍关系，根据估计的螺旋桨轴频频率自适应调整解调谱分析窗长，对解调谱进行二次估计，获取调制谱特征保真增强的解调谱。
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公开(公告)号：CN111929666A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010941363.0
申请日：2020-09-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法，包括对获取的水声信号进行功率谱估计；自主线谱提取；环境线谱的序贯学习与更新；对当前功率谱进行环境线谱抑制处理获得重构功率谱；对重构功率谱进行自主线谱提取获得疑似弱目标线谱；对疑似线谱进行序贯性分析实现弱目标线谱自主辨识。本发明能够实现弱目标线谱的有效自主提取，同时虚警概率低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109799495B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910001466.6
申请日：2019-01-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于高保真阵列处理的宽带时延估计方法，包括如下步骤：(1)求取波束能量图，估计目标方位(2)对源信号进行预重构，检测预重构源信号的功率谱线谱位置(3)计算参考阵元采集数据的功率谱对应频率线谱的频域信噪比；(4)计算对应频率线谱的阵元间相位差；(5)对基于不同频率线谱估计的阵元间相位差进行加权融合，估计目标信号宽带时延矢量(6)从基阵采集数据中对源信号进行二次重构。该方法基于目标信号不同频率的线谱具有相同的阵元间时延，根据线谱的频率和频域信噪比对基于不同频率线谱估计的阵元间相位差进行加权融合，计算更为精确的目标信号宽带时延矢量，获取保真增强的重构源信号。
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公开(公告)号：CN113325401A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110761103.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明公开了一种基于线谱相位差解模糊的畸变拖曳线列阵信号重构方法，包括：首先根据信号远场平面波入射和阵形无畸变两个假设，进行源信号预重构，然后在根据预重构的源信号计算功率谱，最后根据功率谱进行线谱自主提取；根据提取的线谱的位置，计算阵元间的采集数据在该位置处的相位差；对无模糊的低频线谱相位差进行加权最小二乘时延差粗测；对有模糊的高频线谱相位差进行解模糊时延差精测；基于精测时延差二次重构源信号。本发明能够解模糊高频线谱阵元间相位差，提高时延差估计精度，进而提高重构源信号的保真度。
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公开(公告)号：CN109285561A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811036574.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应窗长的船舶螺旋桨空化噪声调制谱特征保真增强方法，该方法包括如下步骤：第一步：对船舶螺旋桨空化噪声信号进行宽带平方解调；第二步：预估解调谱，检测解调谱线谱位置，并给出各线谱频域信噪比；第三步：确定各线谱频率相对于螺旋桨轴频频率预估值的谐波次数；第四步：对各线谱频率进行加权融合，估计螺旋桨轴频频率；第五步：根据估计的螺旋桨轴频频率自适应调整解调谱分析窗长，对解调谱进行二次估计。本发明利用船舶螺旋桨空化噪声各解调谱线谱频率和螺旋桨轴频频率之间存在的固有整数倍关系，根据估计的螺旋桨轴频频率自适应调整解调谱分析窗长，对解调谱进行二次估计，获取调制谱特征保真增强的解调谱。
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公开(公告)号：CN109150236A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810861275.2
申请日：2018-08-01
Applicant: 东南大学
IPC: H04B1/7087
Abstract: 本发明公开了一种基于变步长LEAP神经网络的直扩信号伪码序列估计方法，包括以下步骤：S10、获取直扩信号数据序列；S20、用一固定窗长的矩形滑动窗截取数据序列，构造训练数据；S30、用一变步长LEAP神经网络对训练数据进行PCA分析，得到特征值与相应的特征向量；S40、根据得到的特征值与特征向量估计出直扩信号的伪码序列。该方法使用变步长来代替原来LEAP算法中的固定步长，提高了运算效率，并解决了初始步长较大时网络不稳定问题，使网络收敛更快；同时还解决了由于特征向量相位模糊导致的伪码序列错误估计的问题。本发明方法在低信噪比环境中估计性能良好，不需要存储中间数据并且对输入信号具有自适应性，适合工程上对直扩信号伪码序列进行快速稳健估计。
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公开(公告)号：CN113325401B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110761103.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明公开了一种基于线谱相位差解模糊的畸变拖曳线列阵信号重构方法，包括：首先根据信号远场平面波入射和阵形无畸变两个假设，进行源信号预重构，然后在根据预重构的源信号计算功率谱，最后根据功率谱进行线谱自主提取；根据提取的线谱的位置，计算阵元间的采集数据在该位置处的相位差；对无模糊的低频线谱相位差进行加权最小二乘时延差粗测；对有模糊的高频线谱相位差进行解模糊时延差精测；基于精测时延差二次重构源信号。本发明能够解模糊高频线谱阵元间相位差，提高时延差估计精度，进而提高重构源信号的保真度。
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