一种新型多功能海洋浮标

介绍一种多功能海洋考察与观测用浮标的结构、性能。浮标带有短波无线电遥控和数据传输功能、可外挂多种传感器;该浮标采用小水线结构,在较高海况下,具有较好的安定性。浮标配置了差分型全球定位(DGPS)接收机和短波电台,可对浮标的位置和工作状况实施实时监测,对浮标的工作程式实时遥控并进行必要的数据传输。浮标电子舱内具有大容量多通道数据采集记录系统,DGPS的1pps(1pulsepersecond)信号被用于多浮标数据采集的精确同步。浮标可用于海洋监测、考察;也可用于水下目标高精度大地坐标测量等海洋工程。

基于Volterra自适应滤波器的水中混响非线性预测

水中混响是主动声呐信号处理中主要的干扰之一,而对水中混响的预测是解决混响背景下信号处理的重要前提.基于二阶Volterra自适应滤波器的混沌时间序列的预测方法是在Takens相空间重构理论的基础上提出的.仿真结果表明,这种非线性自适应滤波预测器能够有效地预测混沌时间序列.同时,由于水中混响具有混沌特性,因而可将这种非线性预测方法应用在水中混响时间序列的预测中.通过仿真得到预期的效果.

混响背景下的CW信号检测

CW信号即单频矩形脉冲信号,是雷达及声纳中常用的信号形式。混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下检测器的性能在一定程度上受到限制。关于混响背景下的CW信号的检测问题是人们一直关注的问题,通常人们将混响视为随机信号进行建模,而忽视它的混沌特性。将混响视为混沌噪声,利用混沌噪声背景下的信号检测方法来检测混响背景噪声下的CW信号,并通过仿真得到预期结果。

基于矢量水听器阵的恒定束宽波束形成器的原理与设计

在对水下目标进行探测识别的应用中,一般要求声纳系统具备在较宽频带内形成恒定束宽波束的能力。过 去对声纳恒定束宽波束形成器的研究一直针对声压水听器阵,近来随着对矢量水听器认识的深入,开展基于矢量 水听器阵的恒定束宽波束形成器研究越发变得必要。本文正是体现了作者在这一方面的阶段性研究成果。文中 首先介绍了单个矢量水听器的指向特性,接着提出了矢量水听器阵宽带恒定束宽波束形成器的实现原理和设计方 法,并以均匀等间距线阵为例,给出了获得实现恒定束宽算法所需频域加权矩阵的步骤,之后又进一步给出了恒定 束宽算法的频域实现流程,并通过计算机仿真验证了其有效性。

基于窗函数法的恒定束宽波束形成器设计

文章研究了等间距线列阵宽带恒定束宽波束形成器的实现原理。给出了利用窗函数获得实现恒定束宽所需子频带加权矩阵的方法。利用获得的加权矩阵 ,构建了恒定束宽频域算法模型 ,并通过计算机仿真验证了其有效性。

高精度水下定位的一种实现方案

提出了一种运用 GPS和超短基线等设备实现潜器水下高精度定位的方案 ,给出了完整的定位解算数学模型 。

基于牛顿迭代法的频不变响应阵设计

为了避免空间指向性随频率变化造成发射或接收信号失真,目标检测与分类用主动声呐常采用频不变响应阵.频域加权矢量的计算是设计频不变响应阵的关键技术.首先根据基阵对空间信号的接收模型给出频不变响应阵的定义,接着从描述基阵实际空间响应和预成空间响应之间差异的数学表达式出发,提出了频不变指数的概念,进而结合所研究问题的目标函数特性给出了利用牛顿迭代法获得实现频不变响应阵所需频域加权矢量的新算法.针对均匀线阵和圆弧阵所作的计算机仿真结果表明,新算法不但收敛速度快、计算精度高,而且不受基阵类型和阵元指向性的限制.

Volterra滤波器在混响背景下信号检测中的应用

混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下检测器的性能在一定程度上受到限制。关于混响背景下信号的检测问题是人们一直关注的问题,通常人们将混响视为随机信号进行建模,而忽视它的混沌特性。将混响视为混沌噪声并进行混沌建模,利用Volterra滤波器实现混响时间序列预测,实现混响背景噪声下信号的检测,并通过仿真得到预期结果。

水下目标特征提取方法研究

有效的特征提取技术是水雷目标识别的基础。文章采用了两种前期研究中较为有效的水雷目标特征提取方法(频域离散小波变换法和常数Q滤波子带能量法),并引入了一种应用在水下目标识别领域中的特征提取方法(波形结构法)。应用此三种特征提取方法提取的特征来识别实雷目标以及假目标,分类器采用三层BP算法的前向神经网络,给出了具体的识别率,说明该特征提取算法是有效的,用波形结构法进行水雷目标的特征提取是可行的。

最大Lyapunov特性指数在微弱信号检测中的应用

利用Duffing振子的运动状态来判断微弱信号的存在是一种常用的方法,通常此方法没有明确的门限。由于最大Lyapunov特性指数是指示动力学系统是否处于混沌状态的重要参数,所以将最大Lyapunov特性指数作为混沌判据引入基于Duffing振子的微弱信号检测中。利用最大Lyapunov特性指数指示Duffing振子所处的状态,如果最大Lyapunov特性指数大于1,测说明系统处于混沌状态,反之则处于周期状态,从而为此方法提供了更为直观的判断依据。仿真结果表明,采用最大Lyapunov指数作为判断依据可以更准确的判断微弱信号的存在,进而说明此方法的可行性。

模糊融合分类器在水雷识别中的应用

当目标的类别多时会使分类器的精度和稳健性大受影响,用神经网络分类器去完成复杂的目标分类任务是难以保证其可靠性的。引入信息融合条件下一种新型的分类器,即模糊融合分类器,该分类器可以自动“过滤”无效和冗余特征的负面影响,实现有效的特征层融合识别。采用4种特征提取方法,利用三个模糊融合神经网络作为分类器进行特征层的融合,再将分类器的输出作为决策层的融合,提高系统的分类性能。通过处理水雷实体回波数据得出的识别率表明,所选取的特征提取和分类器算法是有效的。

水下目标特征提取方法比较研究

为提高目标特征提取的有效性。通过计算各种特征的类间平均距离、类内紧致性度量及相对评价指标对不同特征提取方法的特征向量进行比较。给出相同目标状态、相同环境条件下同特征提取方法性能比较结果。结果表明,不同的特征提取方法均有一定的适用条件,融合不同特征是提高识别率的有效途径。

数据采集系统中数据获取的C++Builder实现

数据采集系统需要PC机与现场数据采集仪器进行控制、监测与数据交换,经常要对计算机的端口进行读写操作.这里主要研究了在BorlandC++Builder环境下如何嵌套汇编语言实现对端口的读写,从而实时获取数据,达到了很好的效果,并在相应的实例中进行了详细的探讨.

基于相空间重构理论的水中混响特性提取

相空间重构理论是混沌和分形研究中常用的分析方法.由于水中混响具有一定的混沌特性,因此将相空间重构理论应用于水中混响的分析中,通过计算得到对水中混响数据重构所需的2个重要的参数时延和嵌入维.水中混响数据的重构参数进一步表明其混沌特性,可以用重构参数来表征水中混响的特性.由此证明了相空间重构理论应用于水中混响的可行性.

目标回波中的弹性信息提取方法研究

在主动声纳探雷识别中,弹性波提取方法一直是研究的难点。研究表明回波中,几何亮点主要表现为波形包络的强起伏的慢变化,在频域上属于低频,而弹性信息则隐含在包络中,其变化较快且能量微弱,相对于包络来说是比较弱的高频成份。运用中心差分的方法,可使高频成份得到较大的增强,从而实现弹性信息提取的目的。仿真和实验数据均取得了良好的效果。

基于小波重构脸的人脸识别

研究了面部图像的小波分解与重构,分析了表情、光照和个体差异对小波多层分解低频近似系数的影响,指出光照变化对低频分解系数影响最大,表情和个体差异的影响次之。在此基础上提出用标准光照和表情人脸的小波低频近似系数替换光照人脸的低频系数来重构受光照影响的脸图像。并用G abor和离散余弦变换对重构脸进行了特征提取与识别研究。在AR人脸库和自建库上进行测试,结果表明,该重构方法能有效地去除光照等因素影响,识别效果得到了较大提高。

水雷目标识别中的数据融合技术

主动声纳发射声信号“照射”被识别目标,并从目标产生的回波中提取出目标的特征信息,结合可能得到的先验知识,对目标的类别作出判断。论文偿试把现代信号处理技术与信息融合技术相结合,应用到具体的水雷目标识别领域,以提高水雷回波识别系统的准确性和可靠性。

FS水声遥控系统

本文介绍一种可实用的FS（Freyuency－Snift）式编码的水声遥控系统，该系统采用9个频率点进行移频编码，可有效抗多途对译码的影响，编码设计能使遥控指令的码间距做得较大，通过自适应滤波器有效译码，可将误码率控制在希望值以下．理论分析和试验结果均表明，本系统误码率接近0，解码率1500m以内大于0．9，近距离大于0．96本系统已应用于水下物理场测量系统中．

一种联合的人眼精确定位算法

眼睛定位在人脸识别中占有重要地位.为达到高效精确的人眼定位,提出一种联合的眼睛定位方法,该方法先用基于AdaBoost算法的分类器对眼睛对区域进行粗定位,同时使用灰度极小值区域(MER)快速地检测出图像中的单眼候选.通过联合眼睛对位置与单眼候选进行处理,判决并给出最终人眼精确位置.为提高算法的性能文中引入了边缘方向直方图(EOH)特征作为AdaBoost分类器特征,并采用了单眼及眼睛对定位校验模式.该算法能有效地压缩训练样本集规模,并能快速精确地对人眼进进行定位.本算法在CAS-PEAL人脸数据库、JAFFE数据库等数据集上均有良好表现.

基于小波的人脸去光照识别算法研究

研究了面部图像的多级小波分解与重构,分析了光照、表情等变化对小波分解低频近似系数的影响,指出了光照变化对小波低频近似系数影响最大,表情和个体差异的影响次之。在此基础上提出应用PCA变换的方法来重建光照影响小的小波低频近似分量,以此来替换原图的小波低频近似系数,再通过小波重构得到去光照人脸。在识别时,运用特征脸的方法对重构脸进行了特征提取与识别研究,在AR人脸库上进行了测试,并对不同小波基进行了比较,结果表明该方法能有效地去除光照等因素影响,识别效果得到了较大地提高。