基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

HT-TBD在水下目标被动检测中的应用

在弱目标检测研究中,HT-TBD检测算法是 1种有效的理论方法。针对现有水下弱目标被动检测的难题,提出 1种适用于水下目标被动检测的 HT-TBD算法。首先,阐述 HT-TBD检测思路,在分析声呐浮标检测组检测预处理基础上,研究基于 TBD理论和 Hough变换的水下目标被动检测算法;其次,围绕浮标阵型适用场景,分析探测设备指标、环境场地指标、目标指标及干扰指标,给出拦截阵和覆盖阵 2类试验方案及步骤;最后,在新安江水库对 2类试验场景数据进行采集和预处理。结果表明:通过实测数据和 MATLAB仿真验证了 HT- TBD检测算法在水下弱目标检测的可行性和有效性。     

典型水文环境下航空声呐浮标双基地作用范围

航空声呐浮标双基地探测是应对水下目标声隐身能力持续提高的有效技术途径之一。分析了航空声呐浮标的指标,给出了双基地声呐配置,采用双基地声呐方程为依据,利用数值仿真的方法计算了 3种典型海洋环境条件下双基地声呐浮标探测范围,讨论了海洋环境对双基地声呐探测的影响,为航空声呐浮标双基地战术使用奠定技术基础。