CN113192518A - 毫米波侦听方法及系统 - Google Patents

毫米波侦听方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113192518A
CN113192518A CN202110397970.XA CN202110397970A CN113192518A CN 113192518 A CN113192518 A CN 113192518A CN 202110397970 A CN202110397970 A CN 202110397970A CN 113192518 A CN113192518 A CN 113192518A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
target
millimeter wave
time
frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110397970.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113192518B (zh
Inventor
熊玉勇
彭志科
李松旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN202110397970.XA priority Critical patent/CN113192518B/zh
Publication of CN113192518A publication Critical patent/CN113192518A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113192518B publication Critical patent/CN113192518B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/18—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using ultrasonic, sonic, or infrasonic waves
    • G01S5/22—Position of source determined by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

一种毫米波侦听方法及系统，首先通过毫米波感知模块进行多目标感知与振动信息提取，然后经目标振动检测筛选出在声波激励下产生较大振动响应的目标，最后通过时频域多源信号自适应融合的语音增强方法，重构语音信号。本发明通过毫米波全场多目标定位感知和高精度振动信息提取，对视场内多源目标的微动信息进行自适应融合，增强语音信号质量，提高识别准确率。

Description

毫米波侦听方法及系统
技术领域
本发明涉及的是一种音频获取领域的技术，具体是一种毫米波侦听方法及系统。
背景技术
语音作为一种重要的信息来源，音频信息的获取技术也是众多研究学者关注的重点。现有较为成熟的语音获取技术有声学麦克风和激光麦克风，其中声学麦克风中的振膜在声波激励下产生振动，然后换能器将振膜的振动转换成电信号，最后由模数转换器转换为数字信号进行存储。这种语音获取方法的局限在于麦克风监听系统必须安装在声源附近，无法实现远距离的语音信号获取。激光麦克风作为一种非接触式振动测量方法可实现远程的语音获取。声波作为一种机械波，当它到达物体表面时会引起物体表面产生微小的振动，激光麦克风通过发射激光并接受物体表面反射的激光信号来实现微小振动信息的提取，进而重构出语音信号。但是激光麦克风对于激光收发器的安装位置要求严格，对物体表面的平整度和反射率具有较高要求，同时当测量过程中存在树叶、窗帘等其他物体遮挡时，激光麦克风难以适用。
发明内容
本发明针对现有声学麦克风难以实现远距离语音获取的局限性和激光麦克风位置安装严格、测试条件苛刻和运用场景受限的问题，提出一种毫米波侦听方法及系统。利用毫米波全场多目标定位感知和高精度振动信息提取，以及时频域多源目标的自适应融合方法，实现语音信号的增强与重构。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种毫米波侦听方法，首先通过毫米波感知模块进行多目标感知与振动信息提取，然后经目标振动检测筛选出在声波激励下产生较大振动响应的目标，最后通过时频域多源信号自适应融合的语音增强方法，重构语音信号。
所述的毫米波感知模块包括：LFMCW信号源、功分器、功率放大器、低噪声放大器、混频器、低通滤波器、至少一个发射天线和若干接收天线，其中：LFMCW信号源输出的信号经过功率放大器放大后通过发射天线向待测目标发射；接收天线接收来自待测目标反射的信号，经低噪声放大器和混频器放大和混频处理，最后经低通滤波器滤波后得到多通道中频基带信号。
所述的多目标感知与振动信息提取是指：通过毫米波感知模块实现对视场内各目标在距离和角度维度的定位，并对多扫频周期的毫米波基带信号进行处理，提取每个目标表面的振动位移信息。
所述的目标振动检测是指：通过振动幅值包络阈值筛选的方法，检测出在声波激励下产生较大振动位移的目标。
所述的时频域多源信号自适应融合的语音增强方法是指：首先对多源振动信号进行预处理，然后通过时频变换在时频域对多源信号进行分析，建立时频块滑动窗，计算每个信号源在时频滑动窗内所占的权重值，最后根据多源信号的时频分布以及各自所占权重值进行融合，得到重构的语音信号。
本发明涉及一种毫米波侦听系统，包括：毫米波感知模块、基带信号采集模块、语音提取模块和存储器，其中：毫米波感知模块用于发射和接收线性频率调制的连续波信号，并得到多通道的中频基带信号；基带信号采集模块用于采集毫米波感知模块产生的多通道基带信号并传输至语音提取模块；语音提取模块用于对基带信号依次进行多目标感知与振动信息提取、声波激励目标检测和多源信号融合增强操作，得到重构的语音信号；存储器用于存储包括各目标的振动位移信号和重构的语音信号在内的信息。
技术效果
本发明整体解决了现有声学麦克风在远距离语音获取、激光麦克风在语音获取中对测量仪器的安装位置和测试环境条件要求苛刻、视场内多目标介质的准确定位和介质表面振动位移信息同步提取以及多目标介质频率响应不同从而难以重构语音信号完整的频谱信息的难题。
与现有技术相比，本发明通过毫米波感知的方法实现远距离多目标语音信号的同步获取与重构；通过时频域多源信号自适应融合的语音增强方法实现了多源语音信号的融合与增强。
附图说明
图1为本发明系统示意图；
图2为实施例测试场景图；
图3为本发明方法流程图；
图4为实施例测试场景距离-角度像图；
图5为实施例各目标振动位移时域波形图；
图6为实施例各目标降噪前及降噪后的时频图；
图7为实施例中融合增强信号时频图；
图8为实施例中融合重构语音信号幅值归一化时域图。
具体实施方式
如图1所示，为本发明实施例涉及的一种毫米波侦听系统，包括：毫米波感知模块、基带信号采集模块、语音提取模块和存储器，其中：毫米波感知模块用于发射和接收线性频率调制的连续波信号，并得到多通道的中频基带信号；基带信号采集模块用于采集毫米波感知模块产生的多通道基带信号并传输至语音提取模块；语音提取模块用于对基带信号依次进行多目标感知与振动信息提取、声波激励目标检测和多源信号融合增强操作，得到重构的语音信号；存储器用于存储包括各目标的振动位移信号和重构的语音信号在内的信息。
所述的毫米波感知模块包括：LFMCW信号源、功分器、功率放大器、低噪声放大器、混频器、低通滤波器、至少一个发射天线和若干接收天线，其中：LFMCW信号源的信号经过功率放大器连接发射天线，由发射天线发射；接收天线接收反射的信号，经低噪声放大器传输给混频器；混频器将低噪声放大器传输的信号与经过功分器后的另一路LFMCW信号源的信号混频处理，经低通滤波器处理后输出多通道中频基带信号。
如图2所示，为本实施例中进行一种毫米波侦听方法验证的测试场景，音箱作为声源，桌面上放置几个目标在声波激励下产生振动，并用本实施例提出的毫米波侦听系统进行测试。
如图3所示，为本实施例涉及上述系统的毫米波侦听方法，包括以下步骤：
步骤1，基于毫米波感知进行目标定位并同步提取多目标振动位移，具体包括：
步骤1.1，将毫米波感知前端正对声音侦听区域，控制雷达天线发射并接收线性频率调制信号，并利用基带信号采集模块采集毫米波感知前端输出的各通道基带信号BS＝[S1，S2，…，SN]，其中N为毫米波前端输出的等效接收通道个数，第n个接收通道的基带信号Sn＝[s(1，n)，s(2，n)，…s(M，n)]T，M为单个通道在一个扫频周期内总采样点数。
步骤1.2，对一个扫频周期内接收到的各通道基带信号进行二维傅里叶变换。
首先对各通道信号进行快速傅里叶变换，得到待测区域所有目标的距离像信息，然后对每个距离单元的多通道数据进行快速傅里叶变换，得到各目标的角度像信息，最后对二维傅里叶变换得到的变换矩阵进行取模运算，即RA_map＝abs[2D_FFT(BS)]，然后通过局部极大值搜索在距离和角度的联合维度对视场内各目标进行定位(uq,vq)，uq和vq分别表示第q个检测目标在距离维度和角度维度的索引。如图4所示，为本实施例中视场中各目标距离角度像图。
步骤1.3，提取第q个目标在第i个扫频周期由于声波激励而产生的振动位移：
Figure BDA0003019289580000031
其中：单个扫频周期时间为T，Mfft和Nfft分别为距离维度和角度维度进行傅里叶变换的点数，λ为信号波长，π为圆周率，j为虚数。对每个扫频周期基带信号进行处理，得到第q个目标的实时振动位移时间序列。
步骤1.4，重复步骤1.3，同步提取视场内检测到的3个目标的振动位移信息。如图5所示，为各目标振动位移时域信息。
步骤2，声波激励目标检测，为筛除视场中由于目标自身质量、材料、体积等因素未被声波激励产生明显振动位移的目标和因环境中其他人为或自然激励产生的较大运动目标，需对各目标进行检测筛选，提取在声波激励下产生明显位移的目标，具体操作为：设置阈值下限Th1＝0.003mm和阈值上限Th2＝1mm，筛选在预设周期内振幅包络的均值在阈值下限和阈值上限内的目标，作为语音侦听融合增强的源信号。
步骤3，时频域多源信号自适应融合的语音增强方法，具体包括：
步骤3.1，为获取更高质量的语音信号，可以首先对目标表面提取的振动位移进行降噪，其时频结果如图6所示，然后通过互相关在时域对齐每个降噪后的信号，对每个信号分量进行短时傅里叶变换，并归一化其时频分布。
步骤3.2，对各信号分量的时频分布融合增强。定义3×3的滑动窗，在时频域对信号分量进行分割，TF(g，h)(g∈[1，G]，h∈[1，H])，其中G和H分别表示时频分布分割后的行数和列数，g和h分别为行索引和列索引，然后计算每个信号分量在同一时频块区域所占权重
Figure BDA0003019289580000041
Figure BDA0003019289580000042
其中mean(·)表示取均值操作，最后融合得到增强后的时频分布
Figure BDA0003019289580000043
步骤3.3，对融合后的时频分布进行逆短时傅里叶变换，得到重构的语音信号。如图7和图8所示，为本实施例中融合之后的时频分布和重构语音信号的时域波形。
经过具体实际实验，在实验室环境下，设置毫米波侦听系统的参数如下：信号发射载波频率77GHz，发射带宽3GHz，角度分辨率15°，等效振动采集频率5000Hz。得到的实验数据见实施例所示，能够很好地重构语音信号。
与现有技术相比，本发明提出一种新型的远距离语音侦听方法及系统，即利用毫米波全场感知的方法实现远距离多目标的定位与振动信息反演，进而重构出语音信号；同时本发明提出的时频域多源声音振动信号自适应融合增强方法可以充分利用每一个介质目标的振动位移信息，进而融合重构一个频带响应更宽更完整的语音信号，提高声音信号的质量。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (8)

1.一种毫米波侦听方法，其特征在于，首先通过毫米波感知模块进行多目标感知与振动信息提取，然后经目标振动检测筛选出在声波激励下产生较大振动响应的目标，最后通过时频域多源信号自适应融合的语音增强方法，重构语音信号。
2.根据权利要求1所述的毫米波侦听方法，其特征是，所述的毫米波感知模块包括：LFMCW信号源、功分器、功率放大器、低噪声放大器、混频器、低通滤波器、至少一个发射天线和若干接收天线，其中：LFMCW信号源输出的信号经过功率放大器放大后通过发射天线向待测目标发射；接收天线接收来自待测目标反射的信号，经低噪声放大器和混频器放大和混频处理，最后经低通滤波器滤波后得到多通道中频基带信号。
3.根据权利要求1或2所述的毫米波侦听方法，其特征是，所述的多目标感知是指：通过毫米波感知前端发射并接收线性频率调制信号，采集毫米波前端输出的各通道基带信号BS＝[S1，S2，…，SN]，其中N为毫米波前端输出的等效接收通道个数，第n个接收通道的基带信号Sn＝[s(1，n)，s(2，n)，…s(M，n)]T，M为单个通道在一个扫频周期内总采样点数；
对一个扫频周期内接收到的各通道基带信号进行二维傅里叶变换，得到待测区域所有目标的距离像信息和角度像信息，，再对二维傅里叶变换得到的变换矩阵进行取模运算，即RA_map＝abs[2D_FFT(BS)]，最后通过局部极大值搜索在距离和角度的联合维度对视场内各目标进行定位(uq，vq)，uq和vq分别表示第q个检测目标在距离维度和角度维度的索引。
4.根据权利要求3所述的毫米波侦听方法，其特征是，所述的振动信息提取是指：提取第q个目标在第i个扫频周期由于声波激励而产生的振动位移信息：
Figure FDA0003019289570000011
Figure FDA0003019289570000012
其中：单个扫频周期时间为T，Mfft和Nfft分别为距离维度和角度维度进行傅里叶变换的点数，λ为信号波长，π为圆周率，j为虚数，对每个扫频周期基带信号进行处理，得到第q个目标的实时振动位移时间序列；
重复多目标振动信息提取，同步提取视场内检测到的所有目标的振动信息。
5.根据权利要求1所述的毫米波侦听方法，其特征是，所述的目标振动检测筛选是指：设置阈值下限和阈值上限筛选在预设周期内振幅包络的均值在阈值下限和阈值上限内的目标，作为语音侦听融合增强的源信号。
6.根据权利要求1所述的毫米波侦听方法，其特征是，所述的时频域多源信号自适应融合的语音增强方法是指：首先通过互相关在时域对齐每个目标测得的振动信息，并对每个信号分量进行短时傅里叶变换，归一化其时频分布；然后对各信号分量的时频分布融合增强；通过滑动窗在时频域对信号分量进行分割，TF(g，h)(g∈[1，G]，h∈[1，H])，其中G和H分别表示时频分布分割后的行数和列数，g和h分别为行索引和列索引，然后计算每个信号分量在同一时频块区域所占权重
Figure FDA0003019289570000021
其中mean(·)表示取均值操作，最后融合得到增强后的时频分布
Figure FDA0003019289570000022
7.根据权利要求1所述的毫米波侦听方法，其特征是，所述的重构是指：对融合增强后的时频分布进行逆短时傅里叶变换，重构增强后的语音信号。
8.一种实现权利要求1～7中任一所述方法的毫米波侦听系统，其特征在于，包括：毫米波感知模块、基带信号采集模块、语音提取模块和存储器，其中：毫米波感知模块用于发射和接收线性频率调制的连续波信号，并得到多通道的中频基带信号；基带信号采集模块用于采集毫米波感知模块产生的多通道基带信号并传输至语音提取模块；语音提取模块用于对基带信号依次进行多目标感知与振动信息提取、声波激励目标检测和多源信号融合增强操作，得到重构的语音信号；存储器用于存储包括各目标的振动位移信号和重构的语音信号在内的信息。
CN202110397970.XA 2021-04-14 2021-04-14 毫米波侦听方法及系统 Active CN113192518B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110397970.XA CN113192518B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 毫米波侦听方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110397970.XA CN113192518B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 毫米波侦听方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113192518A true CN113192518A (zh) 2021-07-30
CN113192518B CN113192518B (zh) 2023-03-17

Family

ID=76973926

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110397970.XA Active CN113192518B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 毫米波侦听方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113192518B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114689161A (zh) * 2022-03-30 2022-07-01 珠海格力电器股份有限公司 检测方法、非易失性存储介质以及检测系统
CN117870852A (zh) * 2024-03-12 2024-04-12 深圳市安卫普科技有限公司 探测器及其电子听音电路

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101661107A (zh) * 2008-08-28 2010-03-03 阮树成 毫米波时分调频船用多目标检测防撞雷达
CN106950554A (zh) * 2017-03-21 2017-07-14 中国人民解放军国防科学技术大学 实现振动干扰条件下旋转目标参数估计的方法
CN109584894A (zh) * 2018-12-20 2019-04-05 西京学院 一种基于雷达语音与麦克风语音相融合的语音增强方法
CN110568433A (zh) * 2019-09-09 2019-12-13 郑州天迈科技股份有限公司 基于毫米波雷达的高空抛物检测方法
CN111337902A (zh) * 2020-04-29 2020-06-26 杭州爱莱达科技有限公司 多通道高重频大动态范围测距测速激光雷达方法及装置
US20200219504A1 (en) * 2019-01-03 2020-07-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus, display system having the same, and method thereof
CN112254802A (zh) * 2020-10-13 2021-01-22 中国人民解放军国防科技大学 基于毫米波雷达相位测距的语音重构方法
CN112285699A (zh) * 2020-12-25 2021-01-29 之江实验室 一种水下跨介质通信以及水面目标检测跟踪的一体化系统
CN112327268A (zh) * 2020-11-12 2021-02-05 奥谱毫芯(深圳)科技有限公司 基于毫米波信号的危险目标识别方法、装置、系统及介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101661107A (zh) * 2008-08-28 2010-03-03 阮树成 毫米波时分调频船用多目标检测防撞雷达
CN106950554A (zh) * 2017-03-21 2017-07-14 中国人民解放军国防科学技术大学 实现振动干扰条件下旋转目标参数估计的方法
CN109584894A (zh) * 2018-12-20 2019-04-05 西京学院 一种基于雷达语音与麦克风语音相融合的语音增强方法
US20200219504A1 (en) * 2019-01-03 2020-07-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus, display system having the same, and method thereof
CN110568433A (zh) * 2019-09-09 2019-12-13 郑州天迈科技股份有限公司 基于毫米波雷达的高空抛物检测方法
CN111337902A (zh) * 2020-04-29 2020-06-26 杭州爱莱达科技有限公司 多通道高重频大动态范围测距测速激光雷达方法及装置
CN112254802A (zh) * 2020-10-13 2021-01-22 中国人民解放军国防科技大学 基于毫米波雷达相位测距的语音重构方法
CN112327268A (zh) * 2020-11-12 2021-02-05 奥谱毫芯(深圳)科技有限公司 基于毫米波信号的危险目标识别方法、装置、系统及介质
CN112285699A (zh) * 2020-12-25 2021-01-29 之江实验室 一种水下跨介质通信以及水面目标检测跟踪的一体化系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KÜRSAT TEKBIYIK ETC: "A Holistic Investigation of", 《IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE》 *
张楠: "区域安防毫米波雷达信号处理算法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 社会科学Ⅰ辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114689161A (zh) * 2022-03-30 2022-07-01 珠海格力电器股份有限公司 检测方法、非易失性存储介质以及检测系统
CN117870852A (zh) * 2024-03-12 2024-04-12 深圳市安卫普科技有限公司 探测器及其电子听音电路

Also Published As

Publication number Publication date
CN113192518B (zh) 2023-03-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113192518B (zh) 毫米波侦听方法及系统
US11346942B2 (en) Target positioning device and method based on plecotus auritus double-pinna bionic sonar
US5029475A (en) Measuring spatial distribution of spacings between point scatterers
CN106255027B (zh) 一种非线性音频系统的音质可听化评估方法及系统
CN110186546A (zh) 基于粉红噪声的水听器灵敏度自由场宽带校准方法
CN109991590B (zh) 一种在有限空间压力罐内测试换能器低频发射特性的系统与方法
Roch et al. Compensating for the effects of site and equipment variation on delphinid species identification from their echolocation clicks
US20060162440A1 (en) Sodar sounding of the lower atmosphere
CN112782685B (zh) 基于mimo雷达的多声源定位与声音重构方法及系统
Finneran et al. Dolphin echo-delay resolution measured with a jittered-echo paradigm
CN106022369A (zh) 一种基于超声背向散射信号成像的骨质评价方法
Simmons Noise interference with echo delay discrimination in bat biosonar
Branstetter et al. Representing multiple discrimination cues in a computational model of the bottlenose dolphin auditory system
GB2104218A (en) Detecting harmonically-rich acoustic sources
Ou et al. A non-spectrogram-correlation method of automatically detecting minke whale boings
CN115267660A (zh) 一种水下窄带信号抗干扰定向及自动解模糊方法
Guilment et al. Modeling the acoustic repertoire of Cuvier's beaked whale clicks
Anagnostou et al. Evaluation of underwater rainfall measurements during the Ionian Sea rainfall experiment
Lin et al. The energy based characteristics of sperm whale clicks using the hilbert huang transform analysis method
Lazarev et al. Experimental investigation of potentialities of seismoacoustic sea-bottom sounding using coherent pulse signals
Al-Oudatallah et al. Overlapping signal separation method using superresolution technique based on experimental echo shape
CN114203196A (zh) 一种基于毫米波信号的音频重建方法
Ullmann et al. A multimodal radar-ultrasound imaging concept for improved display of concealed objects
Rodrıguez et al. Localization of isolate flaws by combination of noised signals detected from perpendicular transducers
Matsuo Evaluation of the echolocation model for range estimation of multiple closely spaced objects

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant