Page 84 - 《应用声学》2024年第6期

1260 2024 年 11 月

1800 1800

ᮠဋ/Hz ᮠဋ/Hz

1750 1750
1.8 2.0 2.2 1.8 2.0 2.2
௑ᫎ/s ௑ᫎ/s
(a) D-GPTFT (b) GPTFT
1800 1800

ᮠဋ/Hz ᮠဋ/Hz

1750 1750
1.8 2.0 2.2 1.8 2.0 2.2
௑ᫎ/s ௑ᫎ/s
(c) D-STFT (d) STFT

图 9 −10 dB 信混比下 Otsu 算法检测结果
Fig. 9 Detection results of Otsu algorithm under −10 dB reverberation

35 18
D-GPTFT
GPTFT 16
30
D-STFT
STFT 14
25 D-GPTFT
G A,SRR /dB 20 G A,SRR /dB 12 GPTFT
D-STFT
10
15 STFT
8
10 6

5 4
-30 -20 -10 0 10 -10 -5 0 5 10
R IN,SR /dB R IN,SR /dB

图 10 不同输入信噪比下的平均信噪比增益 图 11 不同输入信混比下的平均信混比增益
Fig. 10 Average signal-to-noise ratio gain at dif- Fig. 11 Average signal-to-reverberation ratio gain
ferent input signal-to-noise ratios at different input signal-to-reverberation ratios

D-GPTFT算法的G A,SNR 比GPTFT的G A,SNR 高
6 海试数据处理结果分析
出约1.5 dB。
图 11 中 可 以 看 出 在 不 同 的 R IN,SR 下， D- 本节通过处理海试数据进一步验证算法的时
GPTFT算法和GPTFT的G A,SRR 均优于D-STFT 频分辨力和噪声及混响抑制性能。实际发射信号的
算法和 STFT。在稳定状态下，D-GPTFT 算法的 参数与表1 一致，接收端采取阵列接收，其中一个阵
G A,SRR 比 GPTFT 的 G A,SRR 高出约 1.5 dB。在相 元的 15 s 时域数据如图 12 所示。图 12 所示的信号
同的 R IN,SN 和 R IN,SR 下，由于混响与目标回波的 中存在声源到达接收阵元的直达波及其多径信号
相关性大于噪声与目标回波的相关性，四种算法的 等强分量信号，呈现出信噪比和信混比较高的特征，
G A,SNR 要高于G A,SRR 。 然而目标回波的信噪比和信混比则较低。