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第1章 緒論 1.1 概述 1.2 水聲探測系統模型 1.2.1 水聲探測系統結構 1.2.2 水聲探測系統主要性能指標 1.3 本書的主要結構 第2章 水聲探測基礎理論 2.1 海洋雜訊模型 2.1.1 海洋環境雜訊和船舶自雜訊 2.1.2 目標輻射雜訊 2.2 海洋聲場傳播模型 2.2.1 海洋聲場射線模型 2.2.2 海洋聲場抛物線模型 2.3 水聲通道特性 2.3.1 傳播損失 2.3.2 時變多徑特性 2.3.3 多普勒效應 2.4 本章小結 參考文獻 第3章 水聲環境非高斯雜訊 3.1 非高斯雜訊模型 3.1.1 α雜訊模型 3.1.2 A類雜訊模型 3.1.3 B類雜訊模型 3.2 雜訊的產生 3.2.1 α雜訊的產生 3.2.2 A類雜訊的產生 3.2.3 B類雜訊的產生 3.3 非高斯雜訊參數估計及模擬 3.3.1 基於SαS模型的參數估計 3.3.2 基於特徵函數的A類雜訊模型參數估計 3.3.3 基於特徵函數的B類參數估計 3.3.4 基於最小均方誤差的B類參數估計 3.4 非高斯雜訊模型下的信號檢測 3.4.1 系統模型 3.4.2 一維非高斯雜訊模型下的信號檢測 3.4.3 多維非高斯混合雜訊模型下的信號檢測 3.5 本章小結 參考文獻 第4章 水聲目標被動探測技術 4.1 基於頻譜感知的水聲信號檢測方法 4.1.1 基於多頻段協作檢測的水聲通信信號頻譜感知技術 4.1.2 模擬分析 4.2 水聲信號時頻特徵提取方法 4.2.1 Chirplet變換 4.2.2 同步補償Chirplet變換 4.2.3 多分量信號的SCCT 4.2.4 各向異性Chirplet變換 4.2.5 結構分離融合演算法 4.2.6 模擬分析 4.3 水下船舶輻射雜訊特徵提取方法 4.3.1 高階累積量提取 4.3.2 混沌特徵提取 4.3.3 熵特徵提取 4.3.4 譜特徵提取 4.3.5 信號成分分析方法 4.4 水聲信號的識別分類方法 4.4.1 基於支援向量機的分類方法 4.4.2 基於深度學習的信號辨識方法 4.5 本章小結 參考文獻 第5章 水聲目標定位技術 5.1 水聲目標定位基礎理論 5.1.1 TOA技術 5.1.2 DOA技術 5.1.3 AOA技術 5.1.4 TDOA技術 5.1.5 RTOF技術 5.1.6 RSS技術 5.2 水下移動感測器節點定位方法 5.2.1 二維靜態水下無線感測器網路 5.2.2 三維靜態水下無線感測器網路 5.2.3 三維動態水下無線感測器網路 5.2.4 水下無線感測器網路節點定位相關技術 5.3 水下移動目標自定位方法 5.3.1 水下移動目標定位模型及粒子濾波原理 5.3.2 基於改進粒子濾波與RSS的水下移動目標自定位演算法 5.3.3 基於SINS與IPF-RSS的組合移動目標自定位系統 5.4 基於超短基線系統的水下目標定位方法 5.4.1 水聲通信模型 5.4.2 超短基線定位系統 5.5 本章小結 參考文獻 第6章 水聲成像技術 6.1 合成孔徑聲呐成像基礎 6.1.1 合成孔徑原理 6.1.2 多子陣技術 6.2 考慮陣元指向性函數調製的目標成像 6.2.1 考慮收/發陣元波束調製的成像幾何 6.2.2 忽略陣元指向性的影響 6.2.3 考慮陣元指向性的回波模擬 6.2.4 模擬及分析 6.3 模型近似誤差定量分析 6.3.1 Loffeld雙站公式與相位中心近似的聯繫 6.3.2 LBF方法與等分多普勒貢獻法之間的聯繫 6.3.3 PCA方法的距離誤差 6.4 成像演算法 6.4.1 基於LBF的等效單陣成像演算法 6.4.2 反向投影成像演算法 6.5 本章小結 參考文獻 第7章 結束語 7.1 總結 7.2 研究展望
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