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题名干扰背景非瑞利混响参数估计
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作者
许彦伟
何鑫彪
刘明刚
郝程鹏
侯朝焕
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机构
中国科学院声学研究所
中国科学院大学
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出处
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期733-742,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61971412,61671443)资助。
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文摘
提出了一种基于模糊统计归一化处理(FSNP)的K分布混响形状参数自适应估计方法。该方法首先对混响进行归一化处理,然后对不同归一化处理强度的处理数据进行形状参数估计,最后,取适中归一化处理强度数据形状参数估计值作为最终估计值。仿真结果表明,所提方法在参杂干扰背景和均匀背景下,都具有很好的参数估计性能。实测带宽4000 Hz声呐同区域混响参数估计结果显示,混响参杂强干扰时,所提方法形状参数估计值的最小值、最大值、标准差、极差分别为1.13,25.76,4.36,24.63,混响均匀时分别为2.54,20.78,3.84,18.24。相比于传统抑制干扰和均匀背景参数估计算法,无论是同区域参杂干扰混响,还是均匀混响,所提方法参数估计结果的标准差和极差都明显下降。
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关键词
背景干扰
非瑞利混响
K分布
参数估计
模糊统计归一化
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Keywords
Background interference
non-rayleigh reverberation
K-distribution
Parameter estimation
Fuzzy statistical normalization
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分类号
O427
[理学—声学]
O212.1
[理学—物理]
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