典型文献
基于动态参数HMM的水声信号线谱轨迹提取方法
文献摘要：
针对传统隐马尔可夫模型(HMM)方法提取时变线谱与多线谱的能力较弱以及动态规划过程计算量过大的问题,该文提出一种基于动态参数的1维隐马尔可夫模型(1D-HMM)的方法用于水声信号低频分析与记录(LO-FAR)图中的线谱轨迹提取.该方法将时变频率状态建模为1阶马尔可夫过程,利用Viterbi算法循环提取多条线谱轨迹.在动态规划的迭代过程中,通过实时计算序列的1阶导数动态调整HMM中的状态转移概率矩阵,提升了对线谱轨迹的提取能力和多线谱的分辨能力;设计了一种基于动态滑动窗口的功率谱累积方法估计线谱的生灭,剔除虚假的线谱轨迹并判断线谱轨迹提取的结束.同时,该方法在实现过程中设计了对LOFAR图数据的块处理策略,大大减少了计算量.仿真和实际数据的处理结果表明,该方法在低信噪比条件下能够有效地检测和跟踪复杂时变频谱的频率状态,并有较好运行效率,为声呐设备的弱信号检测提供了良好的技术支持.
文献关键词：
线谱轨迹提取;频率轨迹;隐马尔可夫模型;动态搜索
中图分类号：
作者姓名：
罗昕炜;李磊;沈子涵
作者机构：
东南大学水声信号处理教育部重点实验室 南京 210096;航空工业沈阳飞机设计研究所 沈阳 110035
文献出处：
引用格式：
[1]罗昕炜;李磊;沈子涵-.基于动态参数HMM的水声信号线谱轨迹提取方法)[J].电子与信息学报,2022(06):1956-1965
A类：
线谱轨迹提取,功率谱累积
B类：
动态参数,HMM,水声信号,信号线,隐马尔可夫模型,变线,多线谱,动态规划,划过,计算量,量过大,1D,变频率,马尔可夫过程,Viterbi,多条,条线,实时计算,导数,状态转移概率矩阵,动态滑动窗口,生灭,断线,实现过程,中设计,LOFAR,图数据,块处理,处理策略,大大减少,实际数据,处理结果,低信噪比,好运,声呐,弱信号检测,频率轨迹,动态搜索
AB值：
0.303317
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