一、谐波线谱簇干扰自适应抵消器（论文文献综述）
曲坦[1]（2020）在《目标线谱自主检测技术研究》文中认为水下无人系统因其优秀的灵活性以及安全性,可以在作战过程中执行相对危险的任务,减少作战伤亡,并且便于集群化作战,能够极大地扩展海军的作战能力,具有重要的军事价值。作为水下无人系统的“耳目”,声呐系统在水下无人系统有着重要的地位。舰船辐射噪声中的线谱成分由于具有能量集中稳定、传播距离远的优点,可以显着提升被动声呐对低噪声目标的探测性能。针对水下无人系统无人参与、工作环境多变、运动状态多变的特性,本文对线谱自主检测算法以及线谱自主跟踪算法进行了探究,得出了分别在不同条件影响下不同线谱自主检测算法和不同线谱自主跟踪算法的优缺点。本文研究了三种功率谱估计算法,在不同情况下对三种功率谱估计方法进行比较:基于平均周期图法的功率谱估计方法是比较稳健的功率谱估计方法,在各种情况下都具有较为稳定的检测效果;基于相位补偿的功率谱估计方法在线谱稳定的情况下具有优秀的检测性能,但是在线谱频率、相位发生变化时检测性能会下降;基于稀疏重构的功率谱估计方法在白噪声背景下有很好的检测性能,但是在色噪声背景下因为稀疏性被破坏,检测性能降低,且计算量大。针对水下无人平台工作环境多变的特点,本文还研究了背景自主估计算法,可以根据功率谱的估计结果自适应地估计连续谱背景,针对水下无人平台无人参与的特点,研究了线谱自主提取算法。根据线谱在时间上稳定存在的特点,本文研究了三种线谱自主跟踪的算法,在不同情况下对三种算法进行比较,基于边缘检测的线谱跟踪算法具有算法简单,运算量少的优点,但是在低信噪比条件下对噪声的抑制能力弱,对间断线谱的连接能力变弱;基于Kohonen神经网络的线谱跟踪算法可以在各种情况下完成线谱跟踪,但是会将孤立的噪声点连接起来形成虚假谱线,在多普勒条件下跟踪出来的线谱宽度很宽,且运算量巨大;基于隐马尔可夫模型的线谱跟踪算法在本章讨论的情况中都具有十分优越的跟踪效果,但是其计算量较大、运算速度较慢、占用内存较大且需要实现预知最大线谱数目。本文对无人平台上被动声呐采集的试验数据使用各种方法分别进行了处理,对比分析了其处理结果,各个算法都可以有效地观察到发射的信号,验证了各个算法的有效性。为了验证算法的实用性,使用TMS320C6678设计并实现了线谱实时自主提取软件,并对软件进行了测试,通过对水池采集的实测数据处理验证了软件的正确性与实时性。
蒋小为[2]（2018）在《线列阵声纳的强干扰抑制技术研究》文中研究说明随着减震降噪技术的发展,潜艇目标的辐射噪声已显着降低。在海洋环境中,探潜时常会面临远近强干扰的影响,致使关注的目标辐射噪声信号被干扰所淹没。因此,有效抑制空间强干扰,对于弱目标的检测具有重要意义。本文主要以远场波束形成、近场声聚焦以及自适应噪声抵消为基础,研究线列阵的强干扰抑制方法。论文的研究内容主要包括:1、基于波束形成的远场干扰抑制技术。研究了基于最小无失真响应（MVDR）的干扰抑制方法和基于波束图零点约束的干扰抑制方法,具体涉及零陷展宽、性能比较和波束信号的特征分析等。最后将上述方法应用于海试实验数据处理,结果表明两种方法均可有效抑制远场强干扰,增强目标信号的显示效果。2、声纳平台的近场干扰抑制技术。介绍了近场声聚焦的原理,由此引出声屏蔽的概念与实现方法,并且研究了屏蔽区展宽的方法。声屏蔽技术的仿真结果表明,在近场干扰明显强于目标信号时,该技术可有效抑制近场干扰,得到目标位置信息;提出了基于声屏蔽的近场多途干扰抑制技术,并用仿真验证了该方法的有效性;最后,研究了基于自适应噪声抵消的后置波束形成干扰抵消（PIC）技术,并通过仿真实现了对理想近场干扰信号的抑制。
李敏杰[3]（2016）在《骨导和气导结合的语音增强系统搭建》文中提出气导语音在通讯过程中非常容易遭受各种噪声的干扰。所以,以空气为媒介传播的信号自然而然的遭受到多种多样噪声的干扰,例如信道以及别的发言者的滋扰。本文引入的骨导语音信号,对音源的采集不是来自声音传感器,而是通过高灵敏的振动传感器采集颅骨的振动,然后再转换为音频信号。其优点是从声源处屏蔽了背景噪声,但是通过人体采集到的语音信号,高频衰减十分严重,在信噪比较高的环境下使用反而不如传统的气导设备。为了发挥骨导和气导各自信息特征的优势,本文重点研究基于骨导和气导融合的语音增强系统搭建。主要包括以下内容:首先,基于LabVIEW和NI的八通道数据采集卡完成鼻梁、额头、耳骨、喉咙、嘴唇上面颊和气导语音共六通路的同步语音采集和保存,为了防止采集大批数据所用时间长缓冲区溢出和丢数据的问题,本文所编的采集和保存程序采取了生产者消费者模式,边采集边保存。其次,研究多种用于气导语音增强的技术,为后续六通道数据融合做准备,本文不但用了较经典的谱减法、wiener法、MMSE以及每一个经典增强算法的改进算法,还用了较为新颖的小波变换法和子空间法,每一种方法都进行了仿真实验,每个方法都各有优缺点,经典的方法所能去除的噪声类型存在差异,需要选用不一样的语音增强算法来去噪和增加清晰度,具有一定的局限性。相对而言,小波变换法处理语音失真度更小,去噪效果更好,类似的还有子空间。但是,上述方法常用的信噪比范围为0dB15dB,在信噪比低到-5dB时,上述方法都已不适用。完成骨导语音的频谱扩展,先提取六路语音的特征参数,以气导语音的特征参数为目标输出,分别以五路骨导语音的特征参数为源输入,进行深度神经网络训练,建立骨导语音到气导语音的模型转换,用气导语音弥补骨导语音高频,提到骨导语音的清晰度。本文重在完成气导语音和五路频谱扩展后的骨导语音进行自适应融合,估计背景噪声的强弱,实现在高信噪比的情况下,自适应增大气导语音的权值,削弱各路骨导语音的权值,低信噪比时则反之。基于此方法的实用性更强,增强语音的效果更好。
陶凯[4]（2015）在《声矢量阵水下目标被动探测关键技术研究》文中研究表明为了提高被动声纳系统在强干扰源以及其它复杂的水声环境中对弱目标的探测能力,本文根据声矢量传感器技术的最新发展趋势,并结合波束形成、空间谱估计、线谱信号检测等信号处理领域的研究成果,针对基于声矢量水听器阵列的水下弱目标被动探测的若干关键问题进行了深入的研究。针对基阵模型误差环境下的声矢量阵稳健自适应波束形成问题,提出了一种基于自适应抵消的声矢量阵稳健自适应波束形成算法。该算法结合单矢量传感器的自适应抵消原理,对各个矢量阵元的声压以及振速通道中的期望信号进行自适应抵消,从而消弱协方差矩阵中的期望信号成分,然后再应用对角加载类算法进行稳健波束形成。理论分析和计算机仿真实验表明,与经典的对角加载类稳健波束形成算法相比,所提出的算法在提高MVDR波束形成器稳健性的同时,还具有更好的强干扰抑制能力,并且对用户参数设定的依赖性较小,可以有效避免参数设置错误导致的算法性能下降。针对快速运动强干扰源环境下的声矢量阵稳健自适应波束形成问题,提出了一种自适应零陷展宽的MVDR波束形成算法。该算法在匀速直线运动的假设下,研究了运动干扰源方位变化的规律,给出了基于历史方位估计信息的方位预测方法,然后根据预测结果生成相匹配的展宽零陷。理论分析和计算机仿真实验表明,与Mailloux法和Zatman法这两种经典的零陷展宽算法相比,所提出的算法在对运动目标干扰源进行有效抑制的同时,还对各向同性噪声具有更高的空间增益,在单个运动强干扰源或者多个处于不同运动状态的强干扰源环境下,都表现出了更好的输出信干噪比性能。针对水声目标辐射噪声中的宽带连续谱信号检测问题,提出了声矢量阵波束域广义似然比检测算法。该算法借鉴人眼对空间谱的检测原理,对波束域数据进行广义似然比检验。首先结合干扰抑制问题和矢量环境噪声场特性,探讨了波束域变换矩阵的设计准则,并推导了解析解的形式;然后在假定已知不含目标波束个数的情况下,构建了波束域的概率密度模型,并对模型中的未知参量进行最大似然估计,进而给出了广义似然比检测器的形式;最后应用信息论准则,给出了不含目标波束个数的估计方法。理论分析与仿真实验表明,该算法在强干扰源,以及环境噪声功率谱起伏、时变等环境下,始终具有更好的系统增益和恒虚警率特性。湖上试验的结果进一步验证了算法的有效性。针对水声目标辐射噪声的调制谱检测问题,提出了一种基于声矢量阵的模糊检测算法。首先探讨了在强干扰源的影响下,被动声纳系统对弱目标的探测盲区及其原因,指出利用目标螺旋桨噪声的周期调制特征改善声纳系统性能的可能性;然后考虑了实际水下目标轴频检测问题中可能存在的非理想环境条件,采用FIR宽带波束形成器对声矢量阵的输出数据分频带进行波束形成,并利用模糊系统对轴频最大似然检测器进行改进,给出了轴频模糊检测统计量;最后再次利用模糊系统对门限判决和谱峰搜索后得到的瞬时参数序列进行分析。理论分析与仿真实验表明,该算法在螺旋桨桨叶不对称导致的谐波频率偏差以及环境噪声功率谱起伏等情况下,始终具有更好的检测性能。湖上试验的结果表明,该算法有效改善了被动声纳对干扰盲区内的弱目标探测能力。
高婉贞[5]（2014）在《数字助听器中基于麦克风阵列语音增强技术的研究》文中研究指明数字助听器能有效改善听损患者的听力水平，然而由于实际环境中存在混响、回响和其它多种干扰源，使数字助听器的性能受到影响，麦克风阵列的引入可以改善这些问题，达到有效的语音增强。本文对数字助听器中的关键技术进行研究，重点研究麦克风阵列语音增强算法，并提出改进和优化。论文的主要工作有：（1）研究了数字助听器的工作原理和语音信号基本理论，分析了人耳的听觉机理，对常见的单麦克风语音增强算法和声源定位、移频压缩、响度补偿及回声反馈消除等关键技术进行了研究，分析了各项技术的特点。（2）深入研究麦克风阵列语音增强算法，重点分析延迟-求和固定波束形成法、GSC结构法、Zelinski法的原理和性能。针对传统延迟-求和波束形成方法几乎不能消除相干噪声的弱点，提出改进方法，通过将其与小波阈值去噪有效结合，提高了时延估计的准确性，使改进后的模型既可以消除不相干噪声也可以消除相干噪声。（3）对广义旁瓣抵消器（GSC）自适应波束形成算法造成的语音泄漏和残留噪声进行分析，重点研究了方向估计误差所造成的语音泄漏的特点，在分析研究的基础上，提出一种语音补偿方法，通过将GSC处理后的语音利用语音活动检测（VAD）区别语音帧和噪声帧，然后针对性地对语音帧和噪声帧分别进行增强和衰减，同时保护共振峰，实现了对语音泄漏的有效补偿，并进一步消除了残留的背景噪声。仿真实验与测试结果表明，这种补偿方法可以进一步改善语音的效果和提高语音的辨识率。
杨柳[6]（2014）在《基于矢量潜标网络的水下目标定位系统关键技术》文中认为在水声技术中,水下目标定位技术的研究扮演着极为重要的角色。首先,论文分析了舰船辐射噪声产生机理、一般特性以及主要噪声分布与频率和航行速度之间的关系；进而讨论了本项目所采用的数学模型以及各个参数的物理意义和相互之间的关系；论文给出了几种噪声模型,为后续信号处理算法需要的舰船辐射噪声的产生做好了应有的理论准备。其次论文讨论了直达声提取方法,在此基础上详细研究了宽带和窄带信号下的高精度时延测量技术。对于宽带信号采取广义互相关技术；而对于窄带信号,首先采用相干累加自适应谱线增强器（ALE）对信号进行增强,在此基础上基于自适应陷波技术测量信号间的时延粗差和相位差信息,从而得到精确的时延信息。最后,利用计算机仿真验证以上各个相关技术的有效性。围绕两种常用的声速分层模型对声速修正进行了相关研究和公式推导,提出了定位系统声线跟踪算法流程,并利用实际试验数据对算法的有效性进行了验证。最后,论文提出了矢量潜标系统硬件实现方案,系统通过DSP（digital signal processor）使用HPI（Host-Port Interface,主机接口总线）总线实现与主机的通信。DSP通过EMIF （External Memory Interface,外部存储器总线）总线获取FPGA （Field-Programmable Gate Array,可编程逻辑器件）中模数转换的数据,或者将需要数模转换的数据发送给FPGA。论文重点对于低频放大部分和检测设备部分进行了设计、测试以及检验。低频放大板用于放大来自换能器基阵的微弱电信号,并对其进行波束形成、放大、变频等处理,将其变换为适合缓冲放大器的中频信号,是系统的重要组成部分。检测设备部分主要研究了FPGA逻辑的设计。
窦平轩[7]（2013）在《矢量水听器阵列拖体干扰抑制技术研究》文中提出常规拖曳线列阵声纳在实际应用中一直存在两个关键性问题:阵列孔径过长和左右舷模糊问题。矢量水听器的空间指向性与空间增益的优点可以很好地解决这两个问题,因此具有良好的应用前景。但无论是一般拖曳线列阵还是矢量拖曳线列阵声纳,在实际使用时都必须经受住复杂海洋噪声环境的严峻考验。在海洋环境中,拖体的辐射噪声是影响拖曳线列阵声纳探测性能的关键因素,并且其噪声特性极为复杂,到目前为止也没有特别理想的干扰抑制方法。为了提升拖曳线列阵声纳的弱目标探测性能以及减少探测盲区,就必须抑制此类噪声干扰。本文以矢量拖曳阵为背景,力图找到可以有效抑制拖体噪声干扰的方法,主要做了以下工作:研究了拖体辐射噪声的时频特性和空间特性,建立了拖体噪声的多途传播模型,分析了浅海条件下拖体噪声对拖曳线列阵定向性能的影响。通过试验数据分析,进一步验证了拖船噪声会使得拖曳线列阵声纳在端射方向一定角度范围内存在探测盲区,同时可能会掩盖弱目标。在对矢量水听器的性质和拖体噪声特性进行详细分析的基础上,提出了两种拖体干扰抑制技术。第一种是矢量阵列自适应干扰抑制方法,该方法利用了矢量水听器抗相干干扰的特性,自适应滤波器的阶数非常小,有着相对较低的计算量;第二种是矢量阵列拖体噪声映像波束相减方法,该方法利用了矢量水听器声压振速联合信号处理的“心形”指向性,理论上可以将干扰噪声完全抑制。给出了衡量矢量噪声干扰抑制的性能指标,并对上述两种方法进行了比较。两种方法都适用于宽带噪声信号的抑制,都有较好的干扰抑制效果,都可以在进行干扰抑制的同时,保证矢量阵的左右舷抑制比不降低。第二种方法,实现更简单,计算量更小,理论上可以将噪声干扰完全抑制,且适用于非稳定随机信号,不需要自适应算法中要求的稳态建立时间。矢量水听器拖曳阵拖体干扰抑制方法的提出,将进一步提高矢量阵列的目标探测和定向定位性能,促进矢量阵列的应用发展。
瞿东辉,周易,王旭明[8]（2013）在《声纳浮标对空中声源干扰的抑制方法研究》文中进行了进一步梳理声纳浮标的空中布放平台具有与水下目标相近的噪声特性。应用自适应信号处理技术对空中直升机噪声干扰抑制问题进行了研究。分别以直升机空中噪声和组合振速为参考信号,选择基于最小均方误差（LMS）准则进行自适应干扰抵消。仿真分析表明以组合振速为参考信号可以有效抑制高速运动直升机的噪声。
路晓磊[9]（2012）在《低频干扰系统研究与实现》文中指出随着人类探索海洋步伐的不断加快，人们越来越认识到海洋必将成为人类赖以生存的基础环境，且覆盖地球表面积71%的海洋中蕴藏着极为丰富的资源。同时，作为“内太空”的海洋，更是具有极其重要的军事地位。潜艇自诞生以来一直都是海军的主战武器之一，但随着反潜设备对潜艇探测、跟踪技术的日益提高，特别是拖曳线列阵声呐反潜技术的快速发展，使得潜艇的生存面临严重威胁，如何解决摆在潜艇面前的安全问题已经迫在眉睫。为了保护潜艇的安全，防止潜艇的辐射噪声数据被对方拖曳线列阵声呐采集，本文提出使用低频干扰系统与之进行水声对抗。本系统安装于本方的海监执法船上，当对方探测本方潜艇时，使用低频干扰系统加以干扰，使得对方接收信噪比急剧降低，无法在干扰下分辨其感兴趣的目标，甚至只能监测到干扰源。本系统的最低目标是使得被监听目标无法被敌方拖曳线列阵声呐检测，最高目标是产生伪造的潜艇及水面舰艇的辐射噪声数据，以干扰对方数据库。本文首先论证了低频干扰系统的干扰效果，从干扰系统的有效干扰的源级、干扰扇面以及拖曳阵阵处理效果等方面进行仿真研究。然后对舰船辐射噪声的DEMON谱进行了深入的分析，仿真了典型的舰船辐射噪声的噪声谱，介绍了希尔伯特解调、绝对值低通解调和平方解调等三种经典的包络解调方法，以及DOMON谱净化的两种方法，并对湖试数据进行了处理。最后，介绍了本系统的硬件部分和软件部分，其中，软件部分使用Visual C++设计完成，用于信号的发射和采集控制，并对海试方案进行了简要介绍。
瞿东辉[10]（2012）在《声呐浮标对直升机噪声干扰的抑制方法研究》文中研究说明航空声呐浮标是直升机探测水下目标的主要装备之一，但当直升机在浮标附近作业时，其强大的辐射噪声会对声呐浮标对目标的方位估计产生干扰。本文将自适应干扰抵消技术应用到声呐浮标对直升机噪声干扰抑制问题中，对自适应抵消直升机噪声的方法进行了研究。本文首先介绍了基于矢量水听器的声呐浮标对目标方位估计的几种方法；分析了空—水界面对声波传播的影响，以及直升机噪声传播到矢量水听器的主要路径。并通过对直升机噪声和水下目标噪声特性的分析和比较，分别说明采用平均声强器、直方图和加权直方图法对目标进行方位估计时，直升机噪声干扰对估计结果的影响。基于工程实际考虑，选择基于最小均方误差（LMS）准则的自适应信号处理技术实现对直升机噪声干扰的抵消。文中介绍了LMS算法原理，并分析了收敛和失调等特性。通过内插拟合法仿真运动目标的信号，为后续抵消方法研究提供仿真数据来源。本文提出以直升机空中噪声为参考信号的自适应干扰抵消方法和以组合振速为参考信号的自适应干扰抵消方法。系统地介绍了两种方法的原理，通过仿真分析了抵消效果。前者在直升机悬停或低速航行时可以有效抵消其噪声干扰，但随直升机航速的提高，抵消能力迅速降低；后者虽然存在抵消盲区，但不受直升机航速影响，更适合在实际中应用。
二、谐波线谱簇干扰自适应抵消器（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、谐波线谱簇干扰自适应抵消器（论文提纲范文）
（1）目标线谱自主检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 线谱检测发展现状 |
| 1.2.2 线谱跟踪发展现状 |
| 1.3 研究内容及工作安排 |
| 第2章 线谱自主检测方法研究 |
| 2.1 线谱信号模型 |
| 2.2 功率谱估计方法 |
| 2.2.1 基于平均周期图的功率谱估计方法 |
| 2.2.2 基于相位补偿的频率估计方法 |
| 2.2.3 基于稀疏重构的功率谱估计方法 |
| 2.3 背景均衡方法 |
| 2.3.1 水下背景噪声及海洋环境噪声频域特性 |
| 2.3.2 双α滤波法估计背景原理 |
| 2.3.3 仿真实验 |
| 2.4 基于线谱在功率谱中的形状特征进行线谱自主提取方法 |
| 2.4.1 线谱的形状特征 |
| 2.4.2 线谱提取原理 |
| 2.4.3 线谱提取过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 线谱自主跟踪方法研究 |
| 3.1 线谱在LOFAR图中的形状特征 |
| 3.2 基于边缘检测的线谱自主跟踪技术 |
| 3.2.1 边缘检测原理 |
| 3.2.2 边缘检测算法改进 |
| 3.3 基于无监督学习神经网络的线谱跟踪技术 |
| 3.3.1 Kohonen神经网络基本原理 |
| 3.3.2 基于Kohonen神经网络进行线谱跟踪的网络设计 |
| 3.3.3 代价函数 |
| 3.3.4 仿真实验 |
| 3.4 基于隐马尔科夫模型的线谱跟踪技术 |
| 3.4.1 隐马尔科夫模型基本原理 |
| 3.4.2 基于隐马尔科夫模型的线谱跟踪算法参数选取 |
| 3.4.3 基于隐马尔科夫模型的线谱跟踪算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 线谱检测与线谱跟踪算法的性能分析及试验验证 |
| 4.1 线谱检测算法性能对比 |
| 4.1.1 低信噪比下线谱检测算法对比 |
| 4.1.2 色噪声背景下线谱检测算法对比 |
| 4.1.3 多普勒条件下线谱检测算法对比 |
| 4.2 线谱跟踪算法性能对比 |
| 4.2.1 低信噪比下线谱跟踪算法对比 |
| 4.2.2 多普勒条件下线谱跟踪算法对比 |
| 4.3 试验数据处理结果 |
| 4.3.1 功率谱估计实验数据处理结果 |
| 4.3.2 线谱跟踪算法处理结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 线谱实时检测软件设计与实现 |
| 5.1 TMS320C6678介绍 |
| 5.2 CCS开发环境介绍 |
| 5.2.1 CCS集成开发环境 |
| 5.2.2 SYS/BIOS系统简介 |
| 5.3 软件模块设计方案 |
| 5.3.1 网络通信 |
| 5.3.2 核间通信 |
| 5.3.3 线谱实时自主提取算法 |
| 5.4 软件测试 |
| 5.4.1 网络通信测试 |
| 5.4.2 软件实时性测试 |
| 5.4.3 水池试验数据测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）线列阵声纳的强干扰抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 立题意义和背景 |
| 1.2 声纳阵列的干扰抑制相关技术简介 |
| 1.2.1 自适应波束形成技术 |
| 1.2.2 零点约束的方向图合成技术 |
| 1.2.3 声聚焦和声屏蔽技术 |
| 1.2.4 自适应噪声抵消技术 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 基于波束形成的远场干扰抑制 |
| 2.1 基于远场信号模型的波束形成 |
| 2.1.1 阵列信号模型 |
| 2.1.2 经典波束形成算法 |
| 2.2 远场信号波束零陷干扰抑制方法 |
| 2.2.1 基于波束图约束的干扰抑制方法 |
| 2.2.2 方向性干扰MVDR |
| 2.3 波束信号的特征提取 |
| 2.3.1 LOFAR分析 |
| 2.3.2 DEMON分析 |
| 2.3.3 仿真分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 声纳平台的近场干扰抑制 |
| 3.1 近场波束形成理论 |
| 3.1.1 近场界限分析 |
| 3.1.2 经典聚焦波束形成定位方法 |
| 3.2 近场干扰信号的声屏蔽 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 屏蔽区展宽研究 |
| 3.2.3 基于声屏蔽的近场多途干扰抑制 |
| 3.3 自适应干扰抵消技术 |
| 3.3.1 PIC的基本原理 |
| 3.3.2 仿真分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 海试实验数据处理 |
| 4.1 实验描述 |
| 4.1.1 阵形校准实验 |
| 4.1.2 海试实验描述 |
| 4.2 实验处理结果 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）骨导和气导结合的语音增强系统搭建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 语音增强技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于气导的语音增强研究 |
| 1.2.2 基于骨导的语音增强研究 |
| 1.2.3 基于骨导和气导融合的语音增强研究 |
| 1.3 语音增强系统的主要组成 |
| 1.4 课题研究的目的 |
| 1.5 课题研究的主要内容 |
| 第2章 语音增强的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 语音增强理论依据 |
| 2.2.1 纯净语音特性 |
| 2.2.2 噪声语音特性 |
| 2.3 语音分析与合成 |
| 2.3.1 说话人相关特征 |
| 2.3.2 骨导和气导语音的相关性 |
| 2.4 语音增强效果的评价标准 |
| 2.4.1 主观评价 |
| 2.4.2 客观评价 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 基于气导的语音增强技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于谱减法的语音增强 |
| 3.2.1 基本谱减法 |
| 3.2.2 多窗谱估计谱减法 |
| 3.3 基于维纳滤波法的语音增强 |
| 3.3.1 基本维纳滤波法 |
| 3.3.2 基于先验信噪比的维纳滤波法 |
| 3.4 基于最小均方误差算法的语音增强 |
| 3.4.1 基本最小均方误差法 |
| 3.4.2 对数谱最小均方误差法 |
| 3.5 基于小波阈值的语音增强 |
| 3.5.1 小波变换基本理论 |
| 3.5.2 小波阈值去噪 |
| 3.6 基于子空间的语音增强 |
| 3.6.1 子空间去噪基本理论 |
| 3.6.2 子空间算法 |
| 3.7 实验仿真及结果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于骨导和气导的频谱扩展技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 语音特征提取 |
| 4.3 频谱扩展关键技术 |
| 4.3.1 线性预测分析技术 |
| 4.3.2 频谱扩展技术 |
| 4.4 基于改进神经网络的频谱扩展 |
| 4.4.1 DNN基础理论 |
| 4.4.2 骨导语音的频谱扩展 |
| 4.4.3 实验仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于骨导和气导融合的语音增强技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 语音采集和保存 |
| 5.2.1 硬件设备 |
| 5.2.2 采集和保存软件设计 |
| 5.2.3 采集保存的语音 |
| 5.3 骨导和气导融合的语音增强 |
| 5.3.1 基于自适应抵消的AC和BC的融合 |
| 5.3.2 基于FLANN的多通道数据融合 |
| 5.4 实验仿真及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）声矢量阵水下目标被动探测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题背景和意义 |
| 1.2 研究历史及现状 |
| 1.2.1 波束形成技术概况 |
| 1.2.2 空间谱估计技术概况 |
| 1.2.3 线谱信号处理技术概况 |
| 1.2.4 声矢量信号处理技术概况 |
| 1.3 声矢量阵信号处理基础 |
| 1.3.1 被动声纳中的声矢量阵信号模型 |
| 1.3.2 各向同性噪声场中声矢量信号的空间相关性 |
| 1.3.3 声矢量阵CBF波束形成技术 |
| 1.3.4 声矢量阵MVDR波束形成技术 |
| 1.3.5 声矢量阵MUSIC算法 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 第2章 声矢量阵稳健自适应波束形成技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MVDR波束形成中的信号自消现象 |
| 2.3 对角加载类的声矢量阵稳健波束形成算法 |
| 2.3.1 对角加载的稳健性原理 |
| 2.3.2 加权向量范数约束法 |
| 2.3.3 最差性能最佳化法 |
| 2.3.4 协方差矩阵拟合法 |
| 2.4 声矢量阵自适应抵消稳健波束形成算法 |
| 2.4.1 矢量水听器的自适应抵消原理 |
| 2.4.2 稳健自适应波束形成 |
| 2.4.3 仿真实验 |
| 2.5 基于零陷展宽的快速运动目标干扰抑制原理 |
| 2.5.1 方位扩展法 |
| 2.5.2 频率扩展法 |
| 2.6 声矢量阵自适应零陷展宽算法 |
| 2.6.1 基于历史方位信息的强干扰源运动状态预估 |
| 2.6.2 零陷展宽波束形成方法 |
| 2.6.3 仿真实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 声矢量阵宽带连续谱信号检测技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 宽带连续谱信号检测算法基础 |
| 3.2.1 宽带空间能量谱检测器 |
| 3.2.2 广义似然比检测器 |
| 3.2.3 频段能量归一化MVDR检测器 |
| 3.3 宽带波束域广义似然比检测器 |
| 3.3.1 声矢量阵波束域变换 |
| 3.3.2 波束域广义似然比检测器 |
| 3.3.3 检测性能分析 |
| 3.3.4 D_j的预估计方法 |
| 3.3.5 仿真实验 |
| 3.3.6 湖试数据处理结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 声矢量阵宽带信号调制谱检测技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 空间能量谱检测器的盲区现象 |
| 4.3 宽带周期调制目标的轴频检测器 |
| 4.4 模糊集理论与模糊系统 |
| 4.4.1 模糊集合与隶属度函数 |
| 4.4.2 模糊语言与模糊推理 |
| 4.4.3 解模糊方法 |
| 4.5 基于模糊系统的宽带信号调制谱检测算法 |
| 4.5.1 声矢量阵FIR宽带波束形成器 |
| 4.5.2 轴频模糊检测器 |
| 4.5.3 基于模糊系统的瞬时参数序列分析 |
| 4.5.4 仿真实验 |
| 4.5.5 湖试数据处理结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录A |
（5）数字助听器中基于麦克风阵列语音增强技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字助听器 |
| 1.2.1 助听器发展过程 |
| 1.2.2 数字助听器工作原理 |
| 1.3 麦克风阵列语音增强技术及应用 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第二章 语音信号基本理论 |
| 2.1 语音基础知识 |
| 2.1.1 语音生成机理及特性 |
| 2.1.2 语音信号模型 |
| 2.2 语音听觉机理 |
| 2.2.1 语音信号听觉模型 |
| 2.2.2 听觉障碍 |
| 2.3 噪声特性 |
| 2.3.1 噪声种类 |
| 2.3.2 噪声场 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数字助听器中的关键技术 |
| 3.1 常见单麦克风语音增强方法 |
| 3.1.1 几种单麦克风语音增强方法 |
| 3.1.2 单麦克风语音增强方法的性能 |
| 3.2 声源定位 |
| 3.2.1 声源定位方法分类 |
| 3.2.2 基于 TDOA 时延估计的声源定位 |
| 3.3 移频与响度补偿 |
| 3.3.1 听觉动态范围与听阈曲线 |
| 3.3.2 压缩移频 |
| 3.3.3 响度补偿 |
| 3.4 回声反馈消除 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 麦克风阵列语音增强算法 |
| 4.1 麦克风阵列信号模型 |
| 4.1.1 阵列拓扑结构 |
| 4.1.2 声场模型 |
| 4.1.3 房间混响模型 |
| 4.2 固定波束形成算法 |
| 4.2.1 波束形成基本理论 |
| 4.2.2 延迟-求和波束形成算法 |
| 4.3 自适应波束形成算法 |
| 4.3.1 广义旁瓣抵消器（GSC）结构的自适应波束形成算法 |
| 4.3.2 Hoshuyama 提出的 GSC 结构的波束形成算法 |
| 4.4 带后置滤波器的波束形成算法 |
| 4.4.1 带后置滤波器的波束形成算法原理 |
| 4.4.2 对三种算法的仿真与比较 |
| 4.5 基于传统延迟-求和波束形成方法的改进 |
| 4.5.1 改进方法原理 |
| 4.5.2 广义互相关时延估计 |
| 4.5.3 实验仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 对 GSC 结构语音泄漏的分析和补偿 |
| 5.1 对 GSC 结构语音泄漏的仿真分析 |
| 5.2 语音泄漏补偿具体算法 |
| 5.2.1 补偿算法原理 |
| 5.2.2 语音调整补偿 |
| 5.3 仿真实验与测试 |
| 5.3.1 Matlab 实验仿真 |
| 5.3.2 实验测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
（6）基于矢量潜标网络的水下目标定位系统关键技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景与意义 |
| 1.1.1 概述 |
| 1.1.2 基本原理 |
| 1.1.3 定位种类 |
| 1.2 声纳浮标系统 |
| 1.2.1 浮标组成 |
| 1.2.2 锚系模式 |
| 1.2.3 主动浮标 |
| 1.2.4 被动浮标 |
| 1.2.5 最新技术以及发展趋势 |
| 1.2.6 使用需求分析 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 水中舰船目标噪声 |
| 2.1 辐射噪声产生机理 |
| 2.1.1 舰船辐射噪声源 |
| 2.1.2 机械噪声、螺旋桨噪声的分布和频率、航速的关系 |
| 2.2 各种噪声的数学模型 |
| 2.2.1 长周期高斯白噪声 |
| 2.2.2 连续谱噪声 |
| 2.2.3 线谱模型 |
| 2.2.4 噪声调制 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 测距法抗多途效应与时延估计技术 |
| 3.1 多途效应对测距的影响 |
| 3.2 多途信道影响抑制方法 |
| 3.2.1 硬件法 |
| 3.2.2 软件自动判别法 |
| 3.3 高精度时延测量技术研究 |
| 3.3.1 利用目标运动辐射的宽带信号进行时延估计 |
| 3.3.2 计算机仿真 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 声速修正技术 |
| 4.1 声速对声线传播的影响 |
| 4.2 基于声速剖面的声线跟踪 |
| 4.2.1 基于层内常声速假设的声线跟踪 |
| 4.2.2 基于层内常梯度假设的声线跟踪 |
| 4.2.3 定位系统声线跟踪算法流程 |
| 4.2.4 试验数据处理 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 矢量潜标系统硬件实现方案 |
| 5.1 硬件结构模块 |
| 5.2 低频放大板 |
| 5.2.1 设计要求 |
| 5.2.2 系统原理 |
| 5.2.3 电路各部分原理说明 |
| 5.2.4 信号定义 |
| 5.3 检测设备开发 |
| 5.3.1 设备开发简介 |
| 5.3.2 检测设备的组织结构 |
| 5.3.3 FPGA逻辑设计 |
| 5.3.4 软件与硬件接口设计 |
| 5.3.5 测试结果 |
| 5.4 数据采集及回放模块 |
| 5.5 测频 |
| 5.6 系统电源模块 |
| 5.7 串口数据传输设计 |
| 5.7.1 串口格式 |
| 5.7.2 串口功能 |
| 5.7.3 处理方案 |
| 5.7.4 状态机的状态分析 |
| 5.7.5 中断产生的时间分割 |
| 5.8 PCI板 |
| 5.8.1 板卡结构 |
| 5.8.2 性能参数 |
| 5.8.3 ADC板卡的硬件结构 |
| 5.8.4 DSP功能电路 |
| 5.8.5 ADC模块 |
| 5.8.6 DAC模块 |
| 5.9 小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）矢量水听器阵列拖体干扰抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 矢量水听器阵列干扰抑制研究背景 |
| 1.2 矢量水听器信号处理技术发展 |
| 1.3 拖体干扰抵消的国内外研究现状 |
| 1.4 课题研究的意义及主要内容 |
| 第二章 矢量信号处理基础 |
| 2.1 无限均匀介质中的平面波与矢量信号模型 |
| 2.2 各向同性噪声场中声压与振速的相关性 |
| 2.3 声压振速联合信号处理 |
| 2.4 矢量水听器的增益 |
| 2.4.1 平方积分检测器 |
| 2.4.2 典型组合形式的信噪比增益 |
| 2.5 矢量阵列的波束形成 |
| 2.5.1 常规波束形成 |
| 2.5.2 最小方差无失真波束形成器 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 自适应算法研究 |
| 3.1 自适应滤波原理 |
| 3.1.1 维纳滤波 |
| 3.1.2 自适应滤波器 |
| 3.2 最陡下降法 |
| 3.3 最小均方自适应算法 |
| 3.3.1 LMS算法描述 |
| 3.3.2 LMS算法的约束条件 |
| 3.4 自适应干扰抵消器 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 拖船辐射噪声特性研究 |
| 4.1 拖船噪声对目标探测的影响 |
| 4.2 拖船辐射噪声特性分析 |
| 4.2.1 拖船辐射噪声的时频特性 |
| 4.2.2 拖船噪声空间扩展特性 |
| 4.3 拖船噪声的建模与仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 拖体噪声干扰抑制方法的研究 |
| 5.1 矢量拖曳阵系统 |
| 5.1.1 矢量拖曳阵系统工作原理 |
| 5.1.2 矢量拖曳阵接收信号模型 |
| 5.2 两种新的矢量拖船干扰抑制技术 |
| 5.2.1 矢量阵列拖船噪声自适应噪声抑制方法 |
| 5.2.2 矢量阵列拖船噪声映像波束相减噪声抑制方法 |
| 5.3 算法仿真分析 |
| 5.3.1 衡量算法性能的指标 |
| 5.3.2 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间发表论文情况 |
（8）声纳浮标对空中声源干扰的抑制方法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 存在空中噪声时声纳浮标的方位估计 |
| 2 空中噪声干扰自适应抵消 |
| 2.1 空中平台噪声为参考信号 |
| 2.2 组合振速为参考信号 |
| 3 结论 |
（9）低频干扰系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 水声对抗技术概述 |
| 1.3 拖曳线列阵声呐概述 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第2章 低频干扰系统干扰效果研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统干扰效果仿真 |
| 2.2.1 干扰系统有效干扰源级 |
| 2.2.2 干扰系统有效干扰扇面仿真 |
| 2.2.2.1 单阵元多途信道扩展 |
| 2.2.2.2 不同距离时的角扩展分析 |
| 2.2.2.3 不同水文单阵元角扩展分析 |
| 2.2.3 常规波束形成阵处理效果仿真分析 |
| 2.2.3.1. 不同目标方位下的阵处理效果 |
| 2.2.3.2 不同干扰信号的阵处理效果 |
| 2.2.3.3 不同水文条件下的阵处理效果 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 舰船辐射噪声 DEMON 谱特性分析 |
| 3.1 舰船辐射噪声的噪声谱 |
| 3.2 经典包络解调方法 |
| 3.2.1 希尔伯特解调 |
| 3.2.2 绝对值低通解调 |
| 3.2.3 平方解调 |
| 3.3 DEMON 谱的净化方法 |
| 3.3.1 自适应线谱增强器 |
| 3.3.2 一又二分之一谱分析 |
| 3.4 试验数据处理 |
| 3.5 舰船辐射噪声的数学模型及仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统的硬件构成及软件设计 |
| 4.1 系统的硬件构成 |
| 4.2 系统的软件设计 |
| 4.3 系统对抗试验简述 |
| 4.3.1 对抗试验设备 |
| 4.3.2 试验海区 |
| 4.3.3 试验方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）声呐浮标对直升机噪声干扰的抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 水下探测空中声源研究现状 |
| 1.3 矢量水听器发展概述 |
| 1.4 自适应信号处理技术概述 |
| 1.4.1 自适应滤波算法 |
| 1.4.2 自适应干扰抵消器 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 直升机噪声干扰对目标方位估计的影响 |
| 2.1 直升机辐射噪声特性 |
| 2.1.1 直升机辐射噪声的波形和频谱 |
| 2.1.2 空—水界面对空中声波透射入水的影响 |
| 2.2 矢量水听器测向原理 |
| 2.2.1 质点振速法方位估计 |
| 2.2.2 平均声强器方位估计 |
| 2.2.3 互谱声强方位估计 |
| 2.2.4 直方图方位估计 |
| 2.2.5 加权直方图方位估计 |
| 2.3 存在直升机干扰时声呐浮标对目标的方位估计 |
| 2.3.1 水下目标噪声特性 |
| 2.3.2 仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 直升机噪声干扰的自适应抑制方法研究 |
| 3.1 运动目标的信号接收仿真 |
| 3.1.1 系统建模 |
| 3.1.2 内插拟合法仿真接收信号 |
| 3.2 最小均方误差（LMS）自适应干扰抵消 |
| 3.2.1 最小均方（LMS）算法 |
| 3.2.1.1 算法原理 |
| 3.2.1.2 性能指标 |
| 3.2.2 自适应干扰抵消器 |
| 3.3 直升机空中噪声为参考信号的自适应干扰抵消方法 |
| 3.3.1 参考信号提取 |
| 3.3.2 仿真分析 |
| 3.4 组合振速为参考信号的自适应干抑制消方法 |
| 3.4.1 矢量水听器组合指向性 |
| 3.4.2 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、谐波线谱簇干扰自适应抵消器（论文参考文献）
- [1]目标线谱自主检测技术研究[D]. 曲坦. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [2]线列阵声纳的强干扰抑制技术研究[D]. 蒋小为. 国防科技大学, 2018(01)
- [3]骨导和气导结合的语音增强系统搭建[D]. 李敏杰. 哈尔滨工业大学, 2016(02)
- [4]声矢量阵水下目标被动探测关键技术研究[D]. 陶凯. 哈尔滨工程大学, 2015(06)
- [5]数字助听器中基于麦克风阵列语音增强技术的研究[D]. 高婉贞. 南京邮电大学, 2014(05)
- [6]基于矢量潜标网络的水下目标定位系统关键技术[D]. 杨柳. 石家庄铁道大学, 2014(01)
- [7]矢量水听器阵列拖体干扰抑制技术研究[D]. 窦平轩. 国防科学技术大学, 2013(03)
- [8]声纳浮标对空中声源干扰的抑制方法研究[J]. 瞿东辉,周易,王旭明. 现代电子技术, 2013(19)
- [9]低频干扰系统研究与实现[D]. 路晓磊. 哈尔滨工程大学, 2012(02)
- [10]声呐浮标对直升机噪声干扰的抑制方法研究[D]. 瞿东辉. 哈尔滨工程大学, 2012(02)