基于特征匹配的复杂水声信号仿真模型验证方法

合集下载

水声通信信道建模及信号检测技术研究

水声通信信道建模及信号检测技术研究水声通信是一种利用水介质进行通信传输的技术，其信道特性的建模和信号检测技术的研究对于水声通信系统的设计和性能提升具有重要意义。

本文将对水声通信信道的建模方法及信号检测技术进行综述，展示当前研究进展和未来发展方向。

水声通信信道建模是研究水声通信的基础工作之一，主要通过对水声信道的特性进行建模和分析，为水声通信系统的设计和性能评估提供理论支持。

根据水声通信信道的特点，一般可以将其建模为时变、多径、多路徑衰落且噪声干扰较大的信道。

具体的建模方法包括几何模型、传输模型和统计模型等。

几何模型通过建立海底和海面几何形状、声源位置和接收器位置等信息，来预测水声信号的传播损耗和传播路径。

传输模型则是基于声波传播的物理特性和扩散特性进行建模，通过模拟诸如反射、折射、散射等传播效应来描述水声信道。

统计模型则通过对实际采集到的水声信号进行统计分析来提取相关的信道参数，并基于这些参数构建信道模型。

信号检测技术是水声通信系统中关键的研究内容之一，其目的是在复杂的水声信道中，通过设计有效的检测算法来实现对发送信号的准确接收。

由于水声信道的时变性和多普勒效应等因素的影响，传统的通信系统中常用的信号检测技术在水声通信中并不适用。

因此，研究者们提出了许多针对水声通信信道的信号检测算法。

其中，常用的方法包括：1.盲源分离算法：利用信号的独立性和非高斯性来从混合信号中分离出原始信号。

通过将混合信号与水声通信信道建模进行比较，可以实现盲源分离和信号检测。

2.自适应均衡算法：通过对接收到的信号进行均衡处理，抵消信道引起的时移和符号间干扰。

自适应均衡算法在估计信道响应的同时，实时调整均衡滤波器的系数，以适应信道变化。

3.多解码器组合算法：将多个解码器输出的结果进行组合，通过结合不同解码器的输出信息提高系统的译码性能。

4.采用智能算法：如神经网络和遗传算法等，用于优化信号检测算法的参数设置，提高检测性能。

除了上述方法，还有一些新兴的技术正在被研究和应用到水声通信中，例如多输入多输出（MIMO）技术、空时编码技术等，这些技术可以提高水声信道容量和系统的可靠性。

水声信号的特征提取与优化算法

水声信号的特征提取与优化算法咱今天就来唠唠“水声信号的特征提取与优化算法”这个听起来有点高深，但其实挺有意思的话题。

我记得有一回，我去海边度假。

那海浪拍打着海岸的声音，“哗哗哗”的，一开始我只觉得那是纯粹的大自然的声音，好听，但没多想。

可当我深入去琢磨这个水声信号的时候，才发现这里面藏着好多门道。

咱先说这水声信号的特征提取。

就像我们认识一个新朋友，得先了解他的特点一样。

水声信号也有它独特的“特点”。

比如说频率吧，不同的水声，频率可不一样。

像小鱼游动时发出的轻微水波声，频率就比较低；而大轮船经过时那轰隆隆的声音，频率就高得多。

还有这声音的强度，也就是音量大小。

在风平浪静的湖面，扔一块小石头进去，“咕咚”一声，声音不大，强度弱。

可要是来一场暴风雨，那雨声、浪声交织在一起，声音强度那叫一个大。

再说说持续时间。

有时候，水滴落下，“滴答”一声，瞬间就结束了；但要是瀑布倾泻而下，那“哗哗”声能持续好长一段时间。

那怎么把这些特征提取出来呢？这就得靠一些巧妙的办法啦。

比如说，用专门的传感器来收集声音，就像我们的耳朵一样，但比耳朵更灵敏。

然后通过一些复杂的数学计算和分析，把声音里的关键信息给揪出来。

提取出来特征还不够，还得优化算法。

为啥呢？就好比你有了一堆材料，得想办法把它们整理得更有条理、更高效。

优化算法就像是给这些特征“梳妆打扮”，让它们更清晰、更准确。

比如说，调整计算的步骤，让整个过程更快更准；或者改进分析的方法，把那些隐藏在噪声里的有用信息给挖出来。

想象一下，在深海里，潜艇要靠水声信号来判断周围的情况。

如果算法不够好，提取的特征不准确，那可就麻烦大了。

所以啊，研究水声信号的特征提取与优化算法可不是闹着玩的，它关系到很多重要的事情。

比如海洋探索、水下通信，甚至是国防安全。

回过头来再想想我在海边听到的那些声音，我就越发觉得，这看似普通的水声背后，藏着这么多的学问和奥秘。

说不定未来的某一天，通过更厉害的技术，我们能从水声里解读出更多神奇的信息呢！总之，水声信号的特征提取与优化算法，虽然复杂，但充满了挑战和惊喜，值得我们不断去探索和研究。

水声技术▏黄海宁等：基于形状特征的水声图像小目标识别方法

⽔声技术▏黄海宁等：基于形状特征的⽔声图像⼩⽬标识别⽅法近年来，⽔下成像技术的⽇渐成熟为⾼分辨率⽔声图像的获得提供了可能，⼈⼯静⽌⼩⽬标的定位与识别技术得到了⼴泛研究。

由于⽬标成像受⽔下复杂环境、⽔底地形以及⽔介质特性的影响较⼤，所获得的⽔声图像存在噪声污染、边缘模糊等问题，因此⽬标识别过程存在⼀定阻碍。

尽管如此，在声呐设备获得的⽔声图像中，⽬标的形状特征仍然⽐较明显，形状特征作为描述⽬标的⼀个关键信息，在⽬标识别过程中发挥着重要作⽤，得到了国内外学者的⼴泛重视。

形状特征识别主要是利⽤⽬标或者周边阴影形状的⼏何特性。

Dura等使⽤超椭圆曲线拟合算法，通过控制超椭圆函数的参数来拟合不同⽬标的阴影形状，从阴影部分的超椭圆函数中提取参数特征，以此实现对⽬标的分类，能够得到较⾼的准确率。

Sinai等利⽤C-V轮廓算法对⽬标及阴影区域分别进⾏分割，提取⽬标区域与阴影之间的距离、⾓度等⼏何参数作为特征，对合成孔径声呐(SAS)图像中的⽬标具有良好的识别效果。

然⽽，随着声呐获取图像的⾓度、⽅位发⽣变化，⽬标的阴影形状会存在较⼤差异甚⾄不存在，通过阴影特征进⾏⽬标识别存在⼀定局限性。

对此，Zhai等通过使⽤瑞利混合模型结合马尔科夫随机场直接对⽬标区域进⾏了分割，以此为基础得到⽬标轮廓，能够获取⽬标的形状特征。

王喜龙等利⽤⽔平集⽅法获得声呐图像中⽬标的⼤概轮廓，在此基础上使⽤⽀持向量机对⽬标进⾏识别，最终得到的识别准确率较⾼，应⽤范围较⼴，但是在相似物体的识别⽅⾯还存在⼀定的误差。

此外，深度神经⽹络在⽬标识别中也发挥了重要应⽤，Williams采⽤卷积神经⽹络对⽔下⼩⽬标进⾏识别，根据有⽆⽬标分为两类，分类效果较好。

朱可卿等使⽤深度神经⽹络的⽅法对⾼分辨率声图⼩⽬标进⾏识别分类，能够获得较⾼的准确率。

为了有效地抑制背景噪声，更好地提取⽬标的形状特征，进⼀步提⾼⽬标识别率，本⽂提出⼀种基于形状特征的⽔声图像⼩⽬标识别⽅法。

基于神经网络的水声信号识别算法研究

基于神经网络的水声信号识别算法研究水声信号是一种可以传播在水中的声波信号，随着物联网和深海开发的迅速发展，基于神经网络的水声信号识别算法应运而生，成为了海洋工程领域的一项重要技术。

在本文中，我们将对基于神经网络的水声信号识别算法进行深入研究和探讨。

一、水声信号的特点及应用场景水声信号具有频率高，传播距离短的特点，在水下传播不容易受外界干扰，因此被广泛应用于海洋、水产、水文、军事、气象等领域。

例如，水声通信技术已经在远洋航行、海军作战以及深海科学考察等领域发挥了重要作用。

此外，水声信号还可以用于水生动物的声定位等生物学研究。

二、传统水声信号识别算法的缺陷传统的水声信号识别算法主要依赖于人工特征提取和分类器的设计。

但是在实际应用中，由于水声信号的复杂性和不确定性，以及人工特征提取的受限性，传统算法存在一些缺陷和局限，如提取特征结构过于简单、特征数量不足等问题，这导致了算法的性能要比基于神经网络的算法较差。

三、神经网络介绍神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，具有模式识别、学习、容错能力强等特点，因此在复杂信号处理上得到了广泛应用。

神经网络可以从输入数据中自动提取特征，并对输入数据进行分类识别。

四、基于神经网络的水声信号识别算法基于神经网络的水声信号识别算法主要分为两部分，输入信号处理和分类识别。

具体流程如下：输入信号处理：将水声信号转换成机器可以识别的数字信号，并进行预处理，包括降噪、滤波、归一化等操作。

分类识别：将处理后的信号输入到神经网络中，神经网络学习输入信号特征，通过不断迭代调整权重系数，实现对不同水声信号的分类识别。

基于神经网络的水声信号识别算法的优点是可以自动提取特征，不需要进行手动选取特征，从而增强了算法的鲁棒性、可靠性和精度。

五、案例分析我们以一种常见的水声信号——弹音信号进行案例分析，比较传统算法和基于神经网络的算法在弹音信号识别中的差异。

传统算法采用了人工特征提取和分类器设计的方式，其中人工特征主要包括时域特征、频域特征和小波变换特征等。

水声信道的Simulink仿真及验证

等，其中射线模型以声传播理论为基础，可直观精
声信号在海洋中传播的扩展衰减与传播路径Ｒ
确反映声信号的时域特性。射线模型的信道传输函直接相关。同时，存在吸收和散射等现象，其损失大
数近似描述形成滤波器模型，从系统频率响应的角小与路径尺、频率厂、温度７１、盐度Ｓ、深度Ｄ和酸碱度
关键词：水声信道；仿真；Ｓｉｍｕｌｉｎｋ；多径传播中图分类号：ＴＢ５６７文献标识码：Ａ
水声是目前公认的实现水下无线通信道的射线理论，在分析水声
体，但海水并不是声音传播的理想介质，各种环境参信道参数，包括温、盐、深及海界面等影响的基础
度反映信道特性。图１给出了水声信道模型罔示，相关，文献［１０］给出了频率４００Ｈｚ至ｌＭＨｚ范围的经
图１ｆａ）为声信号在海中传播的路径情况，接收信号来验公式（３）：
源于发射的直达信号和海底海面的反射信号，与发射信号相比已经产生了多种时延和畸变。图１（１）为水
＝——了— 一＋＋＿掣＿一＋Ａ１Ｐ，
技术交流
ＴｅｃｈｎｏｌｏａｖＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ
数据通信２０１８．３
水声信道的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真及验证
蒋志迪吴振谦（宁波大学科学技术学院浙江宁波３１５２１２）
摘要：水声通信技术中水声信道信息是一个重要参数。水声信道具有高环境噪声、有限频带、传输时延大等特点，是一个典型的时空频变信道。本文基于水声射线传播理论，分析了水声信道参数影响，并利用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ组件构建了水声信道的传输模型。最后在此信道模型中进行了二进制振幅键控和多进制移频键控信号的传输仿真，结果表明，该水声信道模型与实际信道特征基本吻合，可为水声数据通信提供较好的研究基础平台

水声信号的多模态特征提取与分析技术

水声信号的多模态特征提取与分析技术在广阔的海洋世界中，水声信号就如同海洋的语言，蕴含着丰富的信息。

对于水声信号的研究，特别是多模态特征提取与分析技术，成为了探索海洋奥秘、保障海洋安全以及实现各种海洋应用的关键。

要理解水声信号的多模态特征提取与分析技术，首先得明白什么是水声信号。

简单来说，水声信号就是在水中传播的声音信号。

海洋中的生物活动、水流运动、船只航行以及海底地形变化等都会产生各种各样的水声信号。

这些信号具有复杂的特性，包括频率、振幅、相位等。

多模态特征提取，就是从不同的角度和方面来获取水声信号的特征。

这就好比我们认识一个人，不仅要看他的外貌，还要了解他的性格、习惯等多个方面。

对于水声信号，我们可能会关注它的时域特征，也就是信号随时间的变化情况；频域特征，即信号在不同频率上的分布；还有时频域特征，综合考虑时间和频率的变化。

在时域特征提取中，常用的方法有峰值检测、过零率计算等。

峰值检测能够帮助我们找到信号中的最强点，从而了解信号的能量集中位置。

过零率则反映了信号在正负之间变化的频繁程度。

频域特征提取通常会用到傅里叶变换。

通过傅里叶变换，我们可以将时域的信号转换到频域，清晰地看到信号在不同频率上的成分。

这对于分析信号的主要频率成分以及噪声分布非常有用。

而时频域特征提取，比如小波变换，能够同时展示信号在时间和频率上的变化细节。

这在处理非平稳的水声信号时具有很大的优势，能够捕捉到信号的瞬间变化和频率的动态调整。

提取到多模态特征后，接下来就是分析这些特征。

分析的目的是为了从中获取有用的信息，例如判断信号的来源、类型，甚至预测未来的信号变化。

在分析过程中，模式识别技术发挥着重要作用。

我们可以将提取到的特征与已知的模式进行对比，从而对信号进行分类和识别。

机器学习算法，如支持向量机、决策树等，也常常被用于构建分类模型，提高分析的准确性和效率。

除了模式识别和机器学习，统计分析也是常用的手段。

通过计算特征的均值、方差、相关性等统计量，我们可以了解信号的整体特性和内在规律。

水声信号处理中的基于深度学习的特征提取算法研究

水声信号处理中的基于深度学习的特征提取算法研究在目前的工业领域中，水声信号处理应用广泛。

这些应用包括对于海洋生物学领域的深入研究、水下通信系统、以及探测水下目标等方面。

水声信号处理通常包括信号采集、信号去噪、信号分析和信号分类等多个方面。

在上述方面中，特征提取是最重要的环节之一。

本文将着重探讨基于深度学习算法的特征提取在水声信号处理中的应用。

水声信号处理是一个十分需要人工干预的领域。

传统的特征提取方法是基于人工经验和领域知识的；然而，这种方法固然重要，但是存在很多问题，例如存在主观判断、具有较高的时间和资源成本等等。

随着深度学习方法的出现，基于大量数据能够自主学习的特征提取算法也得到了快速的发展。

可以对之前的信号分类进行改进，为传统信号分类提供更多的特征信息，以达到更好的分类效果。

深度学习的特征提取方法深度学习是近年来热门的研究领域，利用人工神经网络来实现人工智能任务，其中多层网络架构已经得到广泛应用。

这种方法能够学习到高层次的特征信息，并实现对原始数据的复杂分析与提取。

深度学习架构很好地适合对于幅度大且具有随时间变化（例如频谱）的数据进行特征提取。

在深度学习模型中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种主要的神经网络模型。

卷积神经网络在图像处理领域表现优异，而循环神经网络适合于序列数据。

两种模型可以进行结合，形成更具有优劣性的结构。

基于深度学习的水声信号处理中的特征提取算法藉由深度学习的高级特征提取能力，水声信号处理中卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在水声信号分类或分析方面具有重要作用。

目前，研究者们主要应用CNN来进行水声信号的分类。

将水声信号输入到卷积神经网络中，CNN能够对时间频谱、Mel频率倒谱系数（MFCCs）等进行特征抽取，转换为具有良好可分类性的特征。

另一方面，RNN主要用于水声信号的序列分析，例如基于循环神经网络的水声信号分割和事件识别等多种领域中。

一种水声信号样本自动标注方法

一种水声信号样本自动标注方法1 Introduction水声信号是海洋环境监测中重要的指示参数。

根据不同环境状况产生的水声信号存在巨大的差异，存在规律性，能够提供丰富的信息，可用来描述环境状态。

但是水声的信号样本变化幅度太大，使得人工标注变得复杂而费时费力。

为了解决这一问题，本文提出了一种水声信号样本自动标注的方法。

2 Methodology2.1 Feature Extraction为了提高水声信号样本的自动标注效率，本文首先使用多种特征提取算法从样本中获取有用的信息。

主要提取的特征包括：频域特征、时频特征、频谱特征以及相关性特征等。

具体来说，本文采用频率响度特征和熵特征作为水声信号样本的特征提取标准。

频率响度特征分析的是水声信号样本内部的频率分布情况；熵特征则能够有效的反映信号的能量分布。

2.2 Model Building基于前面提取的特征，本文采用机器学习技术建立模型来实现水声信号样本的自动标注。

本文采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)来构建模型。

SVM是一种二分类模型，能够根据获得的特征自动将水声信号样本分为两类，从而实现自动标注的功能。

2.3 Evaluation为了评估算法的性能，本文将采用Precision、 Recall、F1-score和精确率-召回率曲线来评估模型的性能。

本文将以仿真实验验证该方法的有效性。

3 Conclusion本文提出了一种水声信号样本自动标注的方法。

通过特征提取以及支持向量机，实现了水声信号样本的自动标注。

通过仿真实验表明，该方法能够有效的提高水声信号样本的标注效率，提高样本分类的准确性。

水声探测中的信号重构技术研究

水声探测中的信号重构技术研究在广袤无垠的海洋中，水声探测如同人类在水下世界的眼睛和耳朵，帮助我们了解那神秘而深邃的未知领域。

而在水声探测中，信号重构技术则是至关重要的一环，它能够从复杂的、含有噪声的原始信号中提取出有价值的信息，为海洋科学研究、资源勘探、军事应用等提供强有力的支持。

水声探测的基本原理是通过发射声波并接收其回波来获取目标的信息。

然而，在实际的水声环境中，由于海洋介质的不均匀性、多途传播、噪声干扰等因素的影响，接收到的信号往往是失真的、模糊的，甚至可能被噪声所淹没。

这就给信号的分析和处理带来了极大的挑战。

为了解决这些问题，信号重构技术应运而生。

信号重构技术的核心思想是通过对原始信号的分析和处理，利用一定的算法和模型，恢复出原始信号中被掩盖或丢失的信息，从而得到更加准确、清晰的信号。

目前，常用的信号重构技术主要包括基于模型的方法和基于数据的方法。

基于模型的方法通常是根据水声传播的物理模型，建立信号的数学表达式，然后通过求解数学方程来重构信号。

这种方法的优点是具有明确的物理意义，能够较好地解释信号的产生和传播过程。

然而，其缺点也很明显，由于水声环境的复杂性和不确定性，很难建立精确的物理模型，这就导致了重构结果的误差较大。

相比之下，基于数据的方法则是通过对大量的实测数据进行学习和分析，建立数据之间的内在关系，从而实现信号的重构。

这种方法不需要对水声传播过程有深入的物理理解，只需要有足够的训练数据即可。

常见的基于数据的方法包括神经网络、支持向量机等。

以神经网络为例，它通过构建多层神经元网络，对输入的原始信号进行特征提取和学习，最终输出重构后的信号。

这种方法在处理复杂的非线性问题时表现出色，但也存在一些问题，比如容易出现过拟合、对训练数据的质量和数量要求较高等。

在水声探测中，信号重构技术的应用非常广泛。

在海洋地质勘探中，通过对地震波信号的重构，可以更加准确地获取海底地层的结构和地质特征，为油气资源的勘探和开发提供重要的依据。

水声信号的特征提取与优化算法研究

水声信号的特征提取与优化算法研究哎呀，说起水声信号的特征提取与优化算法研究，这可真是一个充满挑战和趣味的领域。

你知道吗，有一次我去海边度假，晚上躺在沙滩上，听着海浪拍打着岸边，那声音此起彼伏，一会儿强一会儿弱，一会儿急促一会儿缓慢。

当时我就在想，这看似杂乱无章的水声里，是不是隐藏着什么规律和特征呢？咱们先来说说水声信号的特征提取。

这就好比从一堆乱糟糟的拼图碎片里找出关键的几块。

水声信号包含了丰富的信息，比如频率、幅度、相位等等。

要把这些有用的特征准确地提取出来，可不是一件容易的事儿。

就像我们在大海里捞针，得有一双敏锐的眼睛和巧妙的方法。

比如说，频率特征。

不同的水声来源，它的频率可能是不一样的。

像鲸鱼的叫声，往往是比较低频率的；而一些小鱼群快速游动产生的声音，频率可能就会高一些。

那怎么提取这个频率特征呢？科学家们会用各种工具和技术，就像厨师有一套精致的刀具，来处理这些复杂的信号。

再说说幅度特征。

想象一下，海浪大力拍打礁石时发出的巨响，和轻轻拍打着沙滩时的柔声，这幅度的差别可大了。

通过对幅度的分析，我们能了解到水声信号的强度和能量分布。

还有相位特征，这可有点抽象啦。

就好比两个人同时唱歌，但声音到达我们耳朵的时间有先后，这就是相位的不同。

在水声信号里，相位特征也能提供很多有价值的信息。

提取完这些特征之后，还得进行优化算法的研究。

这就像是给一辆赛车调校发动机，让它跑得更快更稳。

优化算法的目的就是让我们提取到的特征更准确、更有用。

比如说，在处理大量的水声数据时，传统的算法可能会遇到计算速度慢、精度不高等问题。

这时候，就得研究新的算法，像什么智能优化算法、深度学习算法等等。

就拿深度学习算法来说吧，它就像是一个超级聪明的大脑，能够自动从海量的数据中学习和发现规律。

但这也不是一帆风顺的，有时候它会被一些噪声干扰，就像我们在听音乐时突然传来的刺耳杂音，会影响它的判断。

研究水声信号的特征提取与优化算法，可不只是为了满足科学家的好奇心。

一种基于形态滤波的水声信号检测算法

一种基于形态滤波的水声信号检测算法摘要在水声信号检测领域，基于形态学滤波算法在减少噪音和增强信号中的性能优势逐渐得到认可。

本文介绍了一种基于形态滤波的水声信号检测算法，该算法利用开闭运算，过滤掉噪声以及保留重要信号，从而使检测结果更加准确，同时提高了算法的性能和可靠性。

实验结果表明，该算法具有良好的信噪比和提高了检测精度。

因此，可以将该算法应用于水声信号检测领域中。

关键字：形态学滤波；水声信号；开闭运算；检测精度引言随着海洋开发的不断增加，海洋资源的开发与利用越来越引起人们的重视，其中海洋探测是必不可少的一项工作。

水声信号是在水中传递的声波信号，由它将海洋内部的结构和物质信息传递到人类的视线下，所以对水声信号的检测和处理具有很大的重要性。

在水声信号处理的过程中，信号处理中最基本的一步就是检测和识别信号。

传统的检测方法易受干扰，误差率较高，因此提出了一种基于形态学滤波的水声信号检测算法。

形态学滤波是一种基于形态学理论的信号处理方法，它主要利用信号形态的变化进行滤波、去噪等操作。

形态学滤波的优势在于它不依赖于信号的统计特征，对复杂信号和噪音有很好的适应性，其结果也是比较稳定的。

因此，形态学滤波被广泛应用于图像处理、语音处理等领域。

针对海洋环境中存在的海流、海浪等噪声干扰，利用形态学滤波对水声信号进行去噪是一种非常有效的方法，在水声信号检测领域中有着广泛的应用前景。

本文旨在研究一种基于形态滤波的水声信号检测算法，通过开闭运算等形态学运算，实现对水声信号的去噪与信号提取。

基于实验结果分析，该算法具有良好的信噪比和提高了检测精度。

因此，该算法可以被应用于水声信号检测中。

算法原理与实现1.形态学原理形态学滤波是一种基于形态学理论的信号处理方法，形态学操作主要包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。

其中，腐蚀运算是指将物体与模板重叠部分的最小值作为新物体像素值；膨胀运算是指将物体与模板重叠部分的最大值作为新物体像素值。

【CN109800700A】一种基于深度学习的水下声信号目标分类识别方法【专利】

背景技术 [0002] 海洋资源的开发和利用是实现可持续发展重要的途径，水下目标分类识别技术可以帮助更好的进行海洋生物调查和海洋勘探等。海洋环境复杂多变，电磁波在水中有很大衰减，而绝大部分水下目标都具有自己特定的声学特征，因此选择声波这种信号形式对水下目标进行研究是更为合适的。在军事领域，水下声信号目标分类识别技术能准确、及时、隐蔽地检测出水中目标，为各个系统和指挥部门提供准确的信息，对协同作战和抢占作战先机意义重大；在非军事领域，水下声信号目标分类识别技术能用于监测海上交通情况，进行海上交通管理，同时能得到海洋生物类别及生活习性等相关信息，对海洋生物保护也有非常重要的意义。 [0003] 水下目标的分类识别属于模式识别的范畴。模式识别又称作模式分类，模式是某一类客观事物或者现象的类别总称，而模式中具体的一个对象可以看作一个样本。对于水下目标而言，船舶、海洋动物等都可以作为模式，而通过被动声纳获取的某一艘船舶或者某一个海洋动物的声音就是一个样本信号。分类识别的目的就是利用计算机实现对能够发出声音信号的不同类别水下目标的自动辨识。目前，国内外对于水下目标分类识别的主要研究方法是基于现代信号与信息处理理论的统计模式识别方法。基于这类方法的水下目标分类识别系统一般由数据采集、预处理、特征提取和分类决策组成。其中特征提取和分类决策在水下目标分类识别中起到至关重要的作用。 [0004] 特征提取是从水下声信号中提取出能代表各类声源特征的过程。国内外学者对水下目标的特征提取进行了深入研究，并取得了重要的成果。其中在已有的文献中最著名和效果最好的分类方法主要包括：1 .基于时域波形分析：Meng Qingxin ,Yang Shie .A wave structure based method for recognition of marine acoustic target signals .Journal of the Acoustical Society of America ,2015 ,137(4):2242-2242 .提出提取螺旋桨旋转的零相交特征和峰间幅值特征方法，有效的应用在噪声相对较小的水下目标分类识别中；2 .基于时频分析的特征提取方法：Wang Wen bo ,Li Sichun ,Yang Jianshe ,Liu Zhao .Feature extraction of underwater target in auditory sensation area based on MFCC .2016IEEE/OES China Ocean Acoustics(COA) ,Harbin , China ,2016:1-6 .提出利用梅尔频率倒谱系数Mel Frequency Cepstrum Coefficent即 MFCC方法所提取的特征对水下目标分类识别是有效的；3 .基于Gammatone滤波器的特征提取方法：Shameer K Mohammed ,Supriya M Hariharan ,Suraj Kamal .A GTCC-Based Underwater HMM Target Classifier with Fading Channel Compensation .Journal of Sensors ,2018 ,2018(3):1-14 .提出改进的GFCC方法提取目标音频信号的频谱特征，在噪声条件下，能取得较好的分类识别结果。

一种水声信道仿真设计方法

一种水声信道仿真设计方法【摘要】本文提出了一种通过改变脉冲响应估算时间从而进行水声信道仿真（EUAC）的方法，该方法不需要海上试验就能对任一特定信号的通信方案进行信道输出估计，因此节省了时间和资源。

这种方法首先需要进行一组海上试验。

在每一次试验中，发送特定的窄带自相关信号，然后记录它们的响应，这样可以得到真实信道的冲激响应、多普勒漂移和相移的估计。

应用这组海试结果建立一个EUAC数据库，该数据库将有助于在不经过海上试验的条件下对各种通信方法的性能进行评估。

【关键词】水声信道;数学模型;仿真1.引言本文描述了一种测量和仿真水声信道的方法，该方法能够用来建立一个仿真信道数据库。

研究发现，特定信号的仿真信道响应（ECR）与真实信道响应具有典型的高相关性（大于80%）。

适合测量信道冲激响应的波形，其自相关函数几乎接近一个脉冲。

这意味着所使用的测试信号应具有尽可能宽的带宽。

为了增加测试信号波形的功率，并使其超过极短单脉冲功率，需要用到一个带有高时间带宽积的信号波形。

对于特定信号的水声信道仿真（EUAC），我们假定信道是线性时不变（LTI）系统，因此，在信道冲激响应评估前，应对所有信道的非线性和时变特征进行单独评估和修正。

随后，这些特征将被加入到仿真信号。

本论文提出的信道仿真方法包括两个阶段：（1）冲激响应和信道特征评估，仿真处理和数据库建立。

（2）挑选及核查被仿真信道，在精选的仿真信道和在任何想要的信噪比的噪声条件下发射一个特定信号。

2.水声信道的特征水下声信道是具有时变、频率选择性、空间不相关特征的加性有色高斯噪声信道，对特定频率和距离的声波具有较强的吸收，加之多途现象，从而导致信号衰减。

水声信道的特征在以下分节中进行描述。

2.1 多普勒频移接收机与发射机的相对运动或者介质运动（在不可忽略的流动条件下）可以改变声波通过信道的频率。

这种在载波信号中频域和时域的明显改变就叫做多普勒频移。

假设声源和观察者的相对速度（v）远小于声速（c），则被观测的声波频率[1]由下式表示：（1）这里，f表示发射频率。

水声信号的非线性动力学模型参数及特征分析的开题报告

水声信号的非线性动力学模型参数及特征分析的开题报告一、研究背景水声信号是水下通信和探测的重要手段之一，其特点是传播距离远、传输速度慢、受水质等环境因素影响大。

为了更好地理解和利用水声信号，在建立水声信号的非线性动力学模型，研究其参数和特征具有极其重要的意义。

二、研究内容本研究旨在基于水声信号的非线性动力学模型，分析模型参数及特征，并通过实验验证。

研究内容包括以下几个方面：1. 建立水声信号的非线性动力学模型，考虑水声信号在波导中传播的特性和非线性效应，确定模型的基本参数。

2. 分析水声信号的基本特征，包括信号的频率、振幅、初相位、衰减和相位速度等，以及在传播过程中出现的非线性特征，如相互作用、混频、频移等。

3. 利用数学工具和计算机程序，模拟水声信号在不同参数设置下的传播和演化情况，得到水声信号随时间展现出的复杂非线性现象。

4. 进行实验验证，用不同频率和振幅的水声信号在水中进行传输，测量不同距离处的信号强度，对模型参数和特征进行校验和优化。

三、研究意义研究水声信号的非线性动力学模型参数及特征，对深入认识水声信号的传输和演化过程、避免传输误差和优化传输性能具有重要意义。

此外，研究结果还可以应用于水下通信、声纳探测等领域。

四、研究方法本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，具体包括以下几个步骤：1. 建立水声信号的非线性动力学模型。

2. 分析模型参数及特征，并利用数学工具和计算机程序模拟水声信号的传播和演化过程，以得到非线性特征的形式表达和分析。

3. 进行实验验证，对比实验测量结果与模拟数据，优化模型参数和特征。

4. 结果分析和讨论，总结研究成果并展示研究贡献。

五、研究计划1. 前期调研和文献阅读（两周）2. 水声信号的非线性动力学模型建立（两周）3. 数值模拟模型参数及特征分析（四周）4. 实验设计、数据采集和处理（四周）5. 结果分析和讨论，撰写论文（六周）六、预期成果1. 基于水声信号的非线性动力学模型，分析模型参数及特征，并获得数值模拟结果和实验验证数据。

一种新的水声目标智能检测模型

一种新的水声目标智能检测模型
胡桥;郝保安;吕林夏;陈亚林;孙起;钱建平
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009()8
【摘要】为了解决远程微弱的水声目标信号难以准确检测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解(EMD)、特征距离评估技术和模糊支持向量数据描述(FSVDD)的水声目标智能检测模型。

首先,该模型利用滤波、Hilbert包络解调和EMD等方法提取原始水声信号的时域和频域统计特征,构成综合特征集。

其次,通过特征距离评估技术从综合特征集中选取敏感特征集。

最后,将敏感特征输入到FSVDD检测器中,实现水声目标的智能检测。

将该模型应用于仿真的水下航行器辐射噪声数据的目标检测中,研究结果表明,同常规的支持向量数据描述检测器相比,该模型具有更好的检测性能,目标检测准确率高。

【总页数】4页(P2369-2372)
【作者】胡桥;郝保安;吕林夏;陈亚林;孙起;钱建平
【作者单位】中国船舶重工集团公司第七0五研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4;TN911.7
【相关文献】
1.一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型
2.一种新的水声目标EMD能量熵检测方法
3.一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法
4.一种基于混合高斯模型的运动目标检测新算法
5.一种新的机场目标检测深度神经网络压缩模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。