康春玉
- 作品数：66 被引量：151H指数：8
- 供职机构：中国人民解放军海军大连舰艇学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程理学电子电信一般工业技术更多>>
- 一种宽带盲波束形成方法
- ＜正＞1引言信号恢复一直是阵列信号处理中的重点研究内容。近年来,盲波束形成（Blind Beamforming）因其良好的性能、广泛的应用前景引起了许多学者的关注,相继提出了多种不同的算法。
- 常崇崇康春玉章新华
- 文献传递
- 两级NLMS自适应滤波的仿真与应用研究被引量：1
- 2009年
- 从含噪信号中恢复信号是信号处理领域的经典问题,根据自适应线谱增强器的原理,提出了基于两级NLMS自适应滤波器的噪声抵消模型和方法。并通过仿真实验和海上实录船舶辐射噪声识别实验对其进行了验证。仿真实验表明,该方法比基本的NLMS方法更能有效地消除信号中的噪声。对船舶辐射噪声的识别实验表明,当识别环境改变时,该方法仍能保证比较好的识别率,而且比基本的NLMS方法对环境改变更具有适应性。
- 康春玉章新华
- 关键词：自适应噪声抵消目标识别
- 盲源分离与波束形成融合抑制方向性强干扰研究
- 2014年
- 针对强干扰严重影响线列阵声纳弱目标检测的问题,融合盲源分离(Blind source separation,BSS)与波束形成提出了一种抑制方向性强干扰的方法.首先在干扰方位形成波束得到干扰信号估计,然后对阵列接收信号的每个子带采用盲源分离方法得到分离信号和解混矩阵估计,并通过对分离信号和干扰信号进行子带谱相关抑制干扰,再将抑制干扰后的分离信号重构回阵元域信号,最后采用波束形成方法完成目标方位估计.利用模拟器数据和海试数据对方法进行了验证,结果表明,该方法能有效地抑制方向性强干扰,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声纳检测弱目标的能力.
- 康春玉
- 关键词：盲源分离波束形成谱相关
- 一种实用的盲波束形成和DOA估计方法被引量：2
- 2009年
- 基于子空间分解的原理对相关文献的方法进行了改进。用平均时间延迟协方差矩阵的奇异值分解代替传感器数据矩阵的奇异值分解,大大地提高了运算速度,使模型和算法能更有效地应用于实际情况。同时仿真实验和海上实测数据结果表明,该方法能很好地实现方位估计和信号恢复,而且性能更佳。
- 康春玉章新华吴清华
- 关键词：盲波束形成DOA估计信号恢复
- 基于压缩感知的窄带信号目标方位估计方法
- 水中目标信号的精确方位估计是声纳领域研究的重要课题。传统的Nyquist采样方法以及已有的信息处理技术需要采集大量的数据,运算速度较慢。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论作为新的信号分析理论,突破...
- 李前言康春玉章新华
- 关键词：压缩感知理论目标方位估计波束形成
- 被动声纳目标稀疏表示分类识别方法
- 2022年
- 分类器设计是被动声纳目标实现智能分类识别的关键步骤,提出一种水下被动声纳目标稀疏表示分类识别方法。基于提取的被动声纳目标功率谱特征,选取部分已知类型样本的功率谱特征构建稀疏表示的完备原子库,采用稀疏分解算法实现未知类型样本功率谱特征的稀疏表示,根据稀疏系数实现目标的分类识别。被动声纳分类识别检验表明,该方法对目标的正确分类识别概率高于同类特征采用最近邻、神经网络或支持向量机分类器时的正确分类识别概率,而且具有不需要预先训练,完备原子库能够随时扩充的特点,可实现被动声纳目标分类识别系统的实时更新。
- 康春玉李岩洲夏志军寇祝
- 关键词：被动声纳特征提取分类器目标识别
- 应用经验模态分解的拖船噪声信号重构及抵消方法被引量：6
- 2012年
- 针对拖船干扰的时空特点,提出了将EMD(Empirical Mode Decomposition)应用于拖船噪声信号重构及抵消的方法。为了解决以往需要人工干预挑选EMD输出的多路IMF分量的缺点,提出了将多路IMF(Intrinsic Mode Function)分量与基元域信号按照线谱与连续谱分别做功率谱相关并以谱相关系数最大为准则的挑选算法。基于逆波束形成的理论,利用挑选后的IMF分量重构基元域信号,并与原始基元域信号谱减后再进行方位估计。拖曳声呐模拟器数据与实际海试数据验证结果表明,本文算法能够提高弱目标空间增益,尤其是对于靠近干扰盲区的弱目标空间增益提高明显,并且对拖船多途角扩展干扰也具有较好的抵消能力。
- 范文涛章新华夏志军康春玉董明蒋飚
- 关键词：信号重构经验模态分解拖船噪声MODE人工干预
- 拖船噪声对拖线阵声呐DOA估计性能的影响被引量：3
- 2011年
- 拖船辐射噪声是影响拖曳线列阵声呐探测性能的重要因素之一。就拖船噪声对拖曳线列阵声呐采用常规波束形成方法、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法和盲源分离与MVDR波束形成融合方法时方位估计性能的影响进行了全面的仿真比较。结果表明,拖船噪声对常规波束形成方法、MVDR波束形成方法的影响非常严重,必须采取措施对其进行抑制,盲源分离与MVDR波束形成融合方法则表现出了优越的性能,一定程度上抑制了拖船噪声对拖曳线列阵声呐方位估计的影响。
- 康春玉曹涛章新华
- 基于噪声特性分析的稀疏度估计方法
- 2016年
- 稀疏表示方法经过几十年的发展,在很多领域得到了深入研究与应用。信号稀疏度的估计是对信号进行稀疏分解的工作中的重要环节。根据噪声的特性,提出了一种稀疏度估计方法。即通过构造傅立叶基字典,利用噪声能量在全频域均匀分布的特点,通过遍历信号在全频谱上的稀疏特性,逐步确定准确的信号稀疏度。仿真实验结果表明,提出的方法能有效的完成对信号稀疏度的估计。
- 焦义民康春玉曾祥旭刘天宇
- 一种基于谱估计的被动声呐目标识别方法被引量：10
- 2003年
- 为解决被动声呐目标的特征提取与识别问题,通过对被动声呐目标噪声频谱特性的深入分析,给出了一种基于Welch谱估计的目标特征提取方法.对提取出来的特征采用动态规划的方法进行特征选择,得到用于识别的特征向量.对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取和特征选择.采用BP神经网络和最近邻法对噪声样本进行了分类识别实验,结果证实了所提方法的可行性和有效性.研究结果可以用于被动声呐目标识别.
- 康春玉章新华张安清
- 关键词：频谱分析
