康春玉
- 作品数：66 被引量：159H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
- 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
- 关键词：盲波束形成协方差矩阵窄带信号信号恢复
- 两级NLMS自适应滤波的仿真与应用研究被引量：2
- 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
- 频域单快拍压缩感知目标方位估计和信号恢复方法被引量：13
- 2016年
- 方位估计和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪和目标识别的前提。提出了一种阵列频域单快拍压缩感知的水下目标方位估计和信号恢复方法。首先将阵列接收数据变换到频域,取频域单快拍数据作为压缩感知的测量值,然后根据频域快拍对应的频率、搜索方位和阵列流形构造过完备的阵列流形矩阵作为压缩感知的感知矩阵,最后通过基追踪算法估计搜索方位上目标信号和功率,实现DOA估计与信号恢复。宽带仿真实验数据验证结果表明,同等条件下完成同样的目标方位分辨,提出的方法比最小方差无失真响应方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比更低,恢复的目标信号更加准确,波形相关系数达到89%以上。海上实验数据处理结果表明,目标检测能力优于最小方差无失真响应方法,证明该方法可以适用于实际声呐系统。
- 康春玉李前言章新华李军
- 关键词：目标方位估计信号恢复感知频域最小方差无失真响应
- 一种基于奇异值分解的自适应降噪方法被引量：17
- 2008年
- 根据信号处理基本理论和方法,针对奇异值分解方法中有关的Hankel矩阵有效秩难以确定的难题,提出了一种奇异值分解方法,即主分量分解方法,并通过试验数据进行了验证。仿真信号和海上实录信号的降噪实验研究表明,提出的方法比基本的LMS滤波和奇异值分解降噪效果更加优越,能有效提高信噪比并去除噪声。
- 康春玉章新华
- 关键词：主分量分析奇异值分解
- 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
- 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
- 掩埋弹性球壳的瞬态波散射分析
- 给出了掩埋弹性物体的声散射理论模型,然后对掩埋弹性球壳声散射进行了数字计算,分析了瞬态波后散射随扫描角、掩埋深度的变化以及远距离检测掩埋弹性球壳的可能性。分析结果表明,浅掩埋目标的远距离检测应该考虑瞬态波散射的影响,一定...
- 康春玉
- 盲源分离用于DOA估计研究
- 2008年
- 方位估计是水下目标定位、跟踪的前提。提出了一种复数域奇异值分解盲源分离方法,估计出了阵列流形,并利用阵列流形表现出的相位关系完成了目标方位估计。通过仿真实验与MUSIC高分辨方位估计方法和相关文献的方法进行了对比,结果表明该方法能很好地实现目标方位的实时估计,且性能更佳。
- 康春玉章新华
- 关键词：DOA估计盲源分离MUSIC
