拖曳线列阵机动时的一种目标检测算法研究

根据水动力学流体运动特性,对Burgess建立的水中运动拖缆模型进行了修正,并基于有限差分法和牛顿迭代法提出修正模型的实时求解方法。同时,在阵形求解理论和自适应宽带聚焦波束形成理论的基础上,提出一种畸变阵的目标检测算法。将实时计算所获得的阵元位置信息作为变量引入自适应宽带聚焦波束形成算法中进行目标检测。并进行了海试。试验中在常规算法失效的情况下该算法准确的检测到目标。数据处理结果表明,该算法在阵形大幅度畸变时的输出信噪比比常规算法高15 dB。解决了拖线阵在机动(转向)过程因阵形畸变而无法检测目标的问题,充分验证了该算法的有效性。

长线阵联合阵形估计系统研究

针对长线阵易发生阵形畸变问题,提出一种基于非声传感器和水动力模型求解的联合阵形估计系统。该系统在充分利用非声传感器信息的基础上,进一步根据拖线阵水动力模型,求解实时阵形,实现阵形估计。仿真实验及数据分析表明,与传统的阵形估计算法相比,该系统的估计精度提高10%以上,对工程实践具有较高的指导意义。

基于多普勒-随机共振技术的高精度阵形估计系统研究

潜用拖曳线列阵声呐在拖曳过程中,随着潜艇的运动状态变化,其线阵阵形会产生一定的畸变。速度越慢,其畸变幅度越大。阵形畸变,将影响声呐的探测性能。为有效提高拖曳声呐的探测能力,需对阵段不同拖曳状态进行阵形变化研究。基于以上研究需求的基础上,使用随机共振技术和阵元多普勒频移特性,在实验室或湖上构建了阵形估计系统,该系统可对不同拖曳状态的测试阵段实时地精确估计阵形,满足拖曳线列阵声呐阵形估计技术研究的需求。

随机共振技术在探潜中的应用

潜艇在低速航行时,由于辅机的工作和螺旋桨转动,导致了声频在甚低频段（0～100 Hz）内有较强的线谱.在声源较弱时,由于信噪比太低,传统的Demon谱分析方法无法辨别出线谱成分.这在一定程度上限制了声呐在低信噪比情况下的探潜性能.根据随机共振理论的非线性检测目标手段,运用扫频式随机共振技术,对低信噪比情况下的潜艇线谱噪声进行处理,从而增强了线谱能量,以提高检测信噪比.根据该理论,运用扫频随机共振方法对潜艇甚低频段线谱进行了数据处理,使得检测结果提高了8dB,实际运用的目标检测距离提高1倍以上.充分体现了该理论的工程实用价值.

新疆开都河小山口二级水电站吊车梁设计

水电站厂房的吊车主要用于吊装水轮机与发电机。承受吊车荷载的吊车梁是厂房上部承重的重要结构之一,必须严格按照要求进行设计,以保证吊车梁的质量和使用效果。采用理正结构求解器对新疆开都河小山口二级水电站吊车梁进行了设计和结构计算分析,得出吊车梁的结构与配筋满足设计要求。此吊车梁设计的成功为今后类似工程提供了很好的参考。

基于瞬时频率的双曲调频信号距离估计误差分析

双曲调频信号的多普勒不变性可使运动目标匹配滤波输出的能量损失达到最小,从而可对运动目标有很高的检测能力,在运动目标检测与参数估计中具有独特优势,但同时也给目标距离的估计带来一定误差。在双曲调频信号模糊函数、多普勒不变性和匹配滤波特性的基础上,对距离分辨力和测距误差进行了分析,提出了基于瞬时频率的距离误差计算公式,可直接应用于目标距离的补偿以及目标跟踪中量测方程的校正,提高声呐的工作性能。

一种高效的弱目标线谱检测算法

为实现弱目标线谱检测,在自适应线谱增强(Adaptive Line Enhancement,ALE)算法的基础上,结合频域批处理技术,提出了一种能降低计算量的高效线谱检测算法——归一化频域批处理最小均方(Normalized Frequency-domain Block Least Mean Square,NFBLMS)算法;所提NFBLMS算法在权值迭代过程中,步长参数不受输入信号功率的影响。理论分析和数值仿真结果表明:相比于已有的线谱检测算法,NFBLMS算法能较好地解决ALE算法实时处理运算量问题,并可获得较高的系统增益,且其步长参数具有较强的鲁棒性,能同时兼顾算法的收敛速度和稳态误差。因此NFBLMS算法更适合实际工程应用。

被动拖曳线列阵机动过程中的频域宽带波束形成

为了进一步提高拖曳线列阵水下工作性能,首先通过对拖曳线列阵机动(转弯)过程建模,并根据所建模型计算出各阵元的实时位置,再推导畸变阵的频域宽带波束形成,并通过仿真实验对该畸变阵波束形成理论进行验证。同时,根据实际情况的偏差分析,比较估计阵形误差大小对目标检测效果的影响,并分析其在工程上的可行性。

基于单矢量水听器空间谱增强的MUSIC算法

针对单矢量水听器多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比条件下,存在谱峰宽度变宽、估计精度变低等性能恶化的问题,提出一种基于单矢量水听器空间谱增强的改进MUSIC算法。该算法的基本原理是:单声源入射到单只矢量水听器上时,加一参考信号源,若两者方位相同,则同方位叠加使空间谱增强;若两者方位不相同,则两方位合成,使空间谱估计产生偏差。因此,改变参考信号源的方位,当参考信号源的方位与信号源的方位一致时,将使谱峰得到增强,此时空间谱达到最大值,其对应的角度即为信号源的方位角。仿真分析及实验数据处理结果表明,与常规MUSIC算法相比,该算法具有更尖锐的谱峰、更高的估计精度,能够实现更好的空间谱估计。

基于FxKalman算法的有源控制器设计与实现研究

近年来,对于有源噪声控制算法的性能越来越重视。与基于维纳滤波原理的最小均方滤波(Filtered-x Least Mean Square,Fx LMS)、最小二乘滤波(Filtered-x Recursive Least Square,Fx RLS)算法相比较,基于卡尔曼滤波的有源控制算法(Filtered-x Kalman,Fx Kalman)具有较快的收敛速度和良好的跟踪性能,且对带宽噪声有较好的降噪性能。设计、仿真运行了Fx Kalman算法的有源控制器,并针对单频、窄带和宽带信号,在实验室封闭空间对Fx Kalman算法、Fx LMS算法和Fx RLS算法进行有源控制器验证性实验比较,证实了Fx Kalman有源控制器具有上述优点。而如果初级噪声为单频信号且对算法收敛速度要求不高,Fx LMS算法是最经济稳妥的选择。当需要控制带宽噪声或对算法收敛速度要求较高时,Fx Kalman算法则为最好的选择。

流噪声背景下的细长线阵甚低频弱线谱检测算法

拖线阵声呐在高速拖曳时,目标潜艇的甚低频线谱特征被淹没在背景噪声(以流噪声为主)中,为进一步提升高速拖曳时细长拖线阵声呐检测目标甚低频线谱的能力,在对细长线阵声呐的流噪声特性进行建模分析的基础上,推导出水听器对流噪声的响应函数,并提出最小均方最优滤波和经验模态分解的联合线谱检测算法,通过海试数据进行验证分析。结果表明该算法能够很好地检测出目标甚低频弱线谱,输出信噪比有一定程度的提高。

双曲调频信号测速测距方法研究

在分析双曲调频信号的多普勒不变性和匹配滤波算法特性的基础上,提出使用连续发射的一组正反双曲调频信号对目标的速度和距离进行估计的方法,并对该方法进行了仿真分析。通过性能分析发现,该方法测速和测距误差小、精度高,能够较好地获取目标的距离和速度信息,具有工程实用价值。

大学生英语阅读方法和技巧的研究

在经济全球化的大背景下,英语作为国际社会的主流语言,是一种重要的交际工具,在国际语言中的地位也越来越重要。因此,现如今的社会对当代大学生的英语阅读水平也提出了更高的要求。本文报告通过对郑州多所高校50名非英语专业大学生的问卷调查,并建议大学生采用英语阅读过程三步走战略、外语阅读四步培训法等各种阅读方法和技巧去进行阅读。结果显示,阅读方法和技巧的运用,使大学生英语阅读动机得到普遍提高。

大学生英语阅读习惯的探究

阅读,是人们获取外界知识和信息的一种重要方式。随着我国与世界各国的联系日益密切,英语已经成为了一种国际通用的语言。具备一定的英语阅读能力,这被认为是人们的一种必不可少的一种语言素养。大学生正处于人生的关键时期,培养良好的英语阅读习惯,不仅对于个人的发展有着十分显著的意义,同时对于国民素质的提高具有推进作用。大学英语教学的目标之一是培养学生的阅读理解能力[3]。本文将探究大学生常见的英语阅读习惯,以及探讨适合大学生的英语阅读习惯。

基于容积卡尔曼滤波的双基阵联合跟踪定位研究

针对双基阵交叉测向被动定位系统存在的非线性以及实际量测噪声不满足先验统计信息的问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波和经验模态分解联合处理的方法。仿真分析表明,该算法可以较大程度的提高目标位置估计精度,具有一定工程应用价值。