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公开(公告)号：CN112379357B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202011283143.X
申请日：2020-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲信号预估时间参数二次处理的信号判别方法，包括以下步骤，获取连续检测到的M个声纳或雷达脉冲信号的预估时间参数序列并计算周期脉宽比估计值；根据获取的预估时间参数序列产生矩形脉冲串信号，产生的所述矩形脉冲串信号的采样点数为N，且N为大于或等于64的偶数；对产生的脉冲串信号进行谱分析得到其功率谱；设置线谱搜索范围并根据设置的线谱搜索范围进行线谱检测判决；依据线谱检测结果序列进行线谱的谐波特性判决。本发明利用脉冲信号的预估时间参数生成矩形脉冲脉冲信号，进一步基于生成的矩形脉冲信号的周期性对信号进行再次判决，实现简单，且对脉冲信号和虚警的判决准确率高，适合对信号进行实时处理。
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公开(公告)号：CN113515725B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110902386.5
申请日：2021-08-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数预估计的改进径向高斯核时频分析方法，该方法包括如下步骤：1、获取待处理脉冲信号；2、计算待处理脉冲信号直角坐标系下的模糊函数；3、预估信号模糊域自项径向角；4、将直角坐标系下模糊函数转换为极坐标系下模糊函数；5、利用Step‑Project算法计算极坐标系下信号最优核函数扩展矢量；6、计算直角坐标系下信号最优核函数；7、利用信号最优核函数对信号模糊函数滤波，将滤波后的结果变换到时频域得到信号的时频分析结果。本发明是对传统的基于径向高斯核时频分析方法的改进，可在保持其算法性能的基础上，提高其运算效率，适合对未知分量数的线性调频和双曲调频信号等进行高时效时频分析。
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公开(公告)号：CN109828264B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910150454.X
申请日：2019-02-28
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 本发明公开了一种基于RAM模型的水声信道相位‑频率响应修正方法，包括如下步骤：（1）设定海洋环境参数，仿真频率上下限，频率分辨率，调用RAM模型计算各频率采样点处的频率响应，设定变量k初值为2；（2）构建水声信道相位‑频率响应原始值序列；（3）计算频率采样点0至频率采样点1的步进预测值；（4）依据频率采样点1的相位原始值及步进预测值，求解频率采样点1的相位修正值；（5）依据频率采样点k‑2及k‑1的相位修正值计算采样点k的步进预测值；（6）依据频率采样点k的相位原始值及步进预测值求解频率采样点k的相位修正值；（7）重复步骤（5）和步骤（6）直至完成所有频率采样点相位修正，构建水声信道频率响应的相位修正值序列。
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公开(公告)号：CN114756994A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210430606.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种螺旋桨驱动下的类圆柱壳体辐射噪声数值预报方法，包括以下步骤：1、对螺旋桨计算域进行网格划分，检查网格质量并定义边界条件；2、在Fluent软件中导入划分好的网格文件并进行网格相关操作；3、采用Profile文件或UDF宏的方式将入流速度值导入到入流速度面；4、设置计算模型；5、设置求解参数、初始化和收敛条件；6、进行稳态计算并验证敞水性能；7、在Fluent软件中，将稳态计算作为非稳态计算的初始值进行非稳态迭代计算；8、根据非稳态的脉动压力数据，选择FW‑H方程计算螺旋桨驱动下的类圆柱壳体辐射噪声；9、对不同螺旋桨驱动下的类圆柱壳体辐射噪声进行谱特性分析。
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公开(公告)号：CN110196407B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910370347.8
申请日：2019-05-06
Applicant: 东南大学
IPC: G01S3/803
Abstract: 本发明公开了一种基于频率预估的单矢量水听器信号来波方向估计方法,包括：获取待处理的单矢量水听器信号的声压、X、Y方向上的振速信号采集序列，计算离散傅里叶变换；对信号来波方向进行初估计得到信号来波方向；根据初估计的信号来波方向选用不同的频率偏差估计信号频率；分别计算声压信号、X方向和Y方向振速信号采集序列在预估信号频率处的单点傅里叶变换；将声压信号采集序列的单点傅里叶变换结果分别与X、Y方向振速信号采集序列的单点傅里叶变换进行共轭相乘，并计算得到共轭相乘的实部，代入反三角函数进行计算得到单矢量水听器信号的来波方向。本发明可更加精确提取矢量水听器三路信号的频谱，在同一信噪比条件下，估计精度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109061591B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201810811825.X
申请日：2018-07-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯聚类的时频线谱检测方法，该方法包括如下步骤：第一步：获取待检测信号的采样数据序列；第二步：对采样数据序列进行分帧处理，得到分帧数据序列；第三步：参数初始化；第四步：计算单帧数据序列功率谱；第五步：提取单帧线谱频率序号，得到单帧线谱频率序号集合；第六步：重复第四步到第六步，计算全部帧数据序列功率谱并提取线谱频率序号集合，得到所有帧数据的线谱序号集合；第七步：对得到的所有帧线谱频率序号集合逐帧进行序贯聚类；第八步：从聚类结果中提取出时频线谱数据。本发明的检测方法利用了时频域线谱在时间和频率上出现的相关性，使用逐帧聚类跟踪的方法，运算量小，实用性强，适合对信号进行实时处理。
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公开(公告)号：CN108469602B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810276193.1
申请日：2018-03-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/292
Abstract: 本发明公开了一种基于谱特征提取的脉冲信号类型自动判别方法，该方法包括如下步骤：第一步：获取待判别脉冲信号的采样数据序列；第二步：参数初始化；第三步：计算采样数据序列幅度谱；第四步：对幅度谱进行迭代平滑处理得到平滑幅度谱；第五步：搜索平滑幅度谱最大值所对应的离散频率索引，以及主瓣半幅值所对应的起始和终止离散频率索引；第六步：分别计算原始幅度谱和平滑幅度谱的峰值主瓣信噪比；第七步：判别脉冲信号类型。本发明的判决方法利用幅度谱平滑前、后的峰值主瓣信噪比的比值作为单频和调频脉冲信号自动判决的特征参量，可实现这两类脉冲信号高正确率的自动判决，运算量小，实用性强，适合对信号进行实时处理。
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公开(公告)号：CN110068727B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910279608.5
申请日：2019-04-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Candan‑Rife综合内插的单频信号频率估计方法，包括：获取待处理的单频信号采样数据序列，计算数据序列的离散傅里叶变换和幅度谱；搜索数据序列的幅度谱最大值所对应的离散频率索引；利用数据序列的离散傅里叶变换，计算Candan插值相对频率偏差；利用数据序列的幅度谱，计算Rife插值相对频率偏差；对离散频率索引左、右相邻两离散频率索引所对应幅度谱的比较结果，结合Rife和Candan插值相对频率偏差，估计得到综合相对频率偏差；根据综合相对频率偏差和离散频率索引，利用插值公式估计出单频信号的频率。本发明在不同频段采用不同的估计方法，可在不增加计算量的前提下，提高信号频率估计的精度和稳健性，适合对单频信号频率实时、高精度估计。
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公开(公告)号：CN111929666B
公开(公告)日：2020-12-25
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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