摘要：文章主要介绍一种水听器信号处理电路,主要包括前放电路、四阶带通滤波电路以及放大电路。该电路采用ADI公司的低噪声、低功耗的AD8605和AD8608芯片,该电路的增益为60 dB,滤波带宽为200 Hz,等效电容输入噪声低。通过对水声信号进行放大和滤波,能够有效地从噪声信号中提取出目标信号。

摘要：稀疏表示研究信号简洁表示与重构的本质问题,能够更好地揭示、分辨和提取信号中所蕴含的信息特征,在水声信号处理的许多应用方面都显示了巨大的优势和潜力.本文综述了水声信号处理中的稀疏表示理论及有关应用问题.首先介绍了稀疏表示模型和典型的稀疏分解算法;然后,研究了自适应过完备字典设计、离网格处理等稀疏表示的关键问题;接着,探索了稀疏表示理论在水下信号处理中的一些重要应用,包括高分辨波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计、水下体目标微多普勒特征提取、运动目标角度-多普勒声成像、水声信号压缩感知与重构;最后,指出稀疏表示理论在水声信号处理中的发展趋势.进行了必要的计算机仿真,提取了水下目标时、频、空域多维度信息特征,并实现了两类典型通信信号的有效压缩和精确重构.

摘要：对傅氏空时二维谱估计分辨率低以及声呐空时采样数据样本数不足给角度-多普勒成像带来困难的问题,提出一种水声信号稀疏重构的高分辨角度多普勒成像方法和抗混响空时滤波器的稀疏重构方法。该方法在声呐阵列单测量向量的极少观测样本条件下,建立阵列信号的空时稀疏表示模型,应用稀疏表示的匹配追踪算法和基追踪算法重构回波与混响的高分辨角度多普勒像。并根据运动声呐回波与混响的空时分布规律及声呐待检测距离单元位置的先验信息,沿着混响空时分布脊线设计混响稀疏表示的专用空时导向向量字典,通过重构抗混响空时滤波器来抑制角度多普勒平面的混响干扰。对运动声吶前视和侧视阵列的计算机仿真结果表明,在混响背景中,该方法采用声呐阵列单测量向量重构了低速运动目标多亮点回波的高分辨角度多普勒像,频率分辨率突破傅里叶分辨率,角度分辨率突破阵列瑞利限,分辨率明显优于傅氏空时谱估计。

摘要：介绍了采用PCI专用芯片和CPLD实现PXI接口功能的水声信号采集和回放模块设计方法。该模块包括接口部分和功能电路部分,能够完成1路采集和4路回放。其中PXI总线负责各种芯片的初始化和控制,并通过测试系统反馈的数据监测整个测试过程。CPLD完成DDS等器件的时序和PCI接口芯片控制等。该模块不仅可用于多普勒速度声纳的测试,同时也可以作为通用的波形采集和回放模块,用于声纳系统陆上仿真平台等。

摘要：为适应智能化声呐发展的迫切需求,文章提出了一种基于国产化推理芯片的智能化水声信号处理平台软硬件架构,研制了一种嵌入式智能化推理模块,能够适应声呐低功耗、小体积、高性能的智能化推理应用场景,解决了传统信号处理平台无法部署水声智能化推理任务的问题,提供了适配的推理引擎及工具链软件,支持Pytorch、Tensorflow和ONNX等AI推理框架,实现了从模型转换、推理任务部署和推理结果监控的一站式管理。通过3种不同AI框架的水声智能化推理案例的演示应用,对国产化智能水声信号处理平台架构的功能和性能进行了验证。结果表明,该平台均能给出正确可靠的推理结果。

摘要：水声信号的局部可预测性在水声信号处理中具有重要作用,它是解决非平稳信号检测问题的基础。基于非线性时间序列局部可预测性原理,采用人工神经网络技术,研究了水声信号的神经网络预测,讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计。分别采用BP网络和RBF网络对实际舰船水声信号进行预测,通过对仿真数据和实际舰船辐射噪声数据预测的结果分析,得出了两种网络预测模型的误差分布,提出了减小预测误差的有效方法。为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础。

摘要：对水声信号的识别,提出了高频小波能量法,并构造了一个自动识别系统模型。系统对信号进行小波分解后,取高频子空间能量作为特征向量值进行信号的识别。高频小波能量法可采取小波包与小波两种变换,通过对两种方法的比较显示:高频小波包能量法构造的识别系统能够更好地识别低信噪比水声信号。

摘要：通过研究α稳定分布,提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α稳定分布,在进行对称α稳定分布且独立的随机源信号进行盲分离处理时,若仍然采用高斯分布将不收敛。本文设计了分数低阶矩阵盲源分离算法,最后通过实验对比本文所设计算法和时延分离算法。实验结果表明:本文所设计的算法对于α稳定分布且有独立的随机信号,具有较好的收敛性,能够有效实现盲源信号分离。通过从复杂的海洋噪声中仍能较好地提取出船舱辐射噪声的实验,说明即使信噪比发生变化,源信号分离后相似系数较分离前仍然有稳定地提高。

摘要：在水声信号分类应用中,由于保密或采集条件限制等原因,样本通常会不足,导致深度学习框架的分类精度不高。为解决小样本水声信号分类精度不高的问题,提出一种结合频谱变换和深度学习框架的方法。通过对各类频谱变换测试,发现LOFAR频谱变换能显著提高声音信号中的特征表现。使用GAN网络对频谱变换后的样本扩充,使用改进的CNN网络对频谱图进行分类。实验结果表明了上述框架可以生成高质量的样本,显著提高水声信号的分类精度。

摘要：针对水声信号复杂多变和数据采集卡价格昂贵等问题,提出基于声卡采集及虚拟仪器技术的多功能水声信号发生和数据采集显示控制系统设计方法,并以LabVIEW为设计平台,利用声卡及NI-DAQ设备实现对多功能水声信号的控制、发射、显示和对音频信号的采集、显示。系统不仅能够作为虚拟信号源产生所需信号用于水声发射机,而且能够利用声卡采集测量模拟音频信号并实时显示。将系统产生发射信号作用于水声功率放大器,结合实际应用验证,表明该系统能够有效实现对所需实际信号的发生与控制。本研究设计的控制输出及采集输入模块集成度高,通用性强,且减小了硬件开销,界面友好、价格低廉、操作简便,便于推广应用。