船舶辐射噪声

作品数：72被引量：237H指数：9
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相关领域：交通运输工程理学一般工业技术更多>>
相关作者：章新华周越邱家兴程玉胜戴跃伟更多>>
相关机构：中国人民解放军海军潜艇学院哈尔滨工程大学中国人民解放军海军大连舰艇学院中国科学院更多>>
相关期刊：《舰船电子工程》《哈尔滨工程大学学报》《舰船科学技术》《云南民族大学学报（自然科学版）》更多>>
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船舶辐射噪声DEMON线谱相位差特征提取
《声学技术》2025年第2期171-180,共10页潘丁宁 胡长青 赵梅 杨雪峰 
国家自然科学基金(12004414)。
研究了船舶螺旋桨噪声和轴系噪声的噪声包络调制检测(detection of envelope modulation on noise, DEMON)谱的轴频线谱相位特性,提出了一种新的船舶目标特征即船舶螺旋桨噪声与轴系噪声轴频线谱之间的相位差。通过对船舶辐射噪声中螺...
关键词：船舶辐射噪声 噪声包络调制检测(DEMON)谱 相位特性 特征提取 
基于神经网络的船舶辐射噪声预报方法
《船舶力学》2025年第3期486-496,共11页黄欣 徐荣武 李瑞彪 
船舶振动噪声重点实验室基金资助项目(6142204210706)。
针对船舶机械设备众多、结构复杂、振动传递路径相互耦合的现状,本文提出基于误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的船舶水下辐射噪声预报方法。分别构建基于梯度下降算法和贝叶斯正则化算法的BP神经网络,以振动数据为输入量、...
关键词：辐射噪声预报 BP神经网络 梯度下降算法 贝叶斯正则化算法 
高斯过程辅助的船舶辐射噪声分类算法
《应用声学》2025年第1期170-181,共12页聂磊鑫 王海斌 李超 张永霖 
国家自然科学基金项目(62171440,62301551)。
现阶段船舶辐射噪声分类通常使用深度学习方法,它需要大量的数据去训练过参数化的模型。船舶辐射噪声的实测数据量一般较少,因此可以采用数据扩增策略去改善训练数据的多样性。然而相比于实测数据的时频谱图,该策略得到的增广时频谱图...
关键词：船舶辐射噪声 时频谱图扩增 域自适应 高斯过程回归 
特征降维与融合的水声目标识别方法
《哈尔滨工程大学学报》2025年第1期102-110,共9页李昊鑫 肖长诗 元海文 郭玉滨 刘加轩 
国家自然科学基金项目(52001235);湖北省自然科学基金项目(2022CBF313);山东省自然科学基金项目(ZR2020KE029).
为解决水声目标在强噪声环境下识别困难以及特征高维问题,本文提出一种将水声信号进行离散小波变换并提取其低频系数与重组一维梅尔倒谱系数融合的方法,以减少特征维度并弥补信息损失。利用1D-CNN-LSTM神经网络在DeepShip和ShipsEar 2...
关键词：水声目标识别 离散小波变换 梅尔倒谱系数 特征融合 联合神经网络 单船识别 深度学习 船舶辐射噪声 
基于船舶辐射噪声从多个水下声学目标中识别特定船舶的数据库特征比较
《经济技术协作信息》2024年第9期0268-0270,共3页朱悦鑫 
船舶辐射噪声的目标识别是水下目标识别领域的关键。然而,目前缺乏能够准确反映真实水声条 件的多目标船舶数据库。为了解决这一问题,我们进行实验数据采集,构建综合水声多目标数据库。为验证数据 库可用性进行了两个实验任务。任务一...
关键词：水下声学数据库 水下目标识别 水下声学 深度学习 
基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取研究
《舰船科学技术》2024年第18期150-153,共4页崔建忠 姜淼 
2022年山东省教育厅科学技术研究项目(一般)(GJJ220312)。
船舶辐射噪声中的线谱分量具有较高的强度和稳定度,通过测定并跟踪线谱,可以精确地估计目标的运动参数。为此,研究基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取方法。首先,构建船舶辐射噪声数学模型,用于获取船舶辐射噪声信号;然后,运用经...
关键词：经验模态分解 船舶辐射噪声 特征提取 样本熵 
利用盲反卷积和混沌振子增强船舶辐射噪声解调线谱
《声学学报》2024年第1期104-116,共13页陈家豪 林建恒 孙军平 江鹏飞 衣雪娟 单元春 李娜 郭圣明 
国家自然科学基金项目(12274433);国防基础科研项目(JCKY2021207CH06);中国科学院声学研究所自主部署项目(MBDX202102);国防基础科研计划(JCKYS2022604SSJS007)资助。
针对经典解调方法中心频率、带宽选择困难和解调线谱受带外噪声干扰难以分辨等问题,提出采用盲反卷积和混沌振子方法抑制带外噪声,增强船舶噪声解调线谱。该方法通过Duffing振子预检宽带船舶噪声低频弱周期信号,随后将相应频率作为最小...
关键词：船舶辐射噪声 解调线谱 盲反卷积 混沌振子 
基于CNN和DCGAN的小样本船舶辐射噪声识别方法被引量：1
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2024年第1期91-96,共6页何柳 张咏鸥 
文中建立一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的船舶目标识别方法.通过采集的船舶辐射噪声数据,以梅尔频谱(Mel spectrogram)...
关键词：深度学习 船舶噪声 梅尔频谱 卷积对抗生成网络 水声目标识别 
船舶辐射噪声分类卷积神经网络的可视化分析和卷积核剪枝被引量：1
《电子与信息学报》2024年第1期74-82,共9页徐源超 蔡志明 孔晓鹏 黄炎 
当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪...
关键词：船舶辐射噪声分类 卷积神经网络 可视化分析 神经网络剪枝 导向反向传播 
基于VMD和窄带包络相关的船舶辐射噪声改进DEMON分析
《声学技术》2023年第6期701-708,共8页倪俊帅 胡长青 赵梅 吕国涛 郭政 
中国科学院声学研究所自由探索项目资助。
船舶辐射噪声的包络谱中蕴含着轴频和桨叶数等船舶固有特征信息,对船舶目标识别具有重要意义。为了提高船舶辐射噪声包络谱解调性能,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和窄带包络相关的改进DEMON分析方法。...
关键词：船舶辐射噪声 变分模态分解 窄带包络相关 希尔伯特变换 解调 
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