水声对抗系统仿真体系架构分析

水声对抗系统仿真具有对抗平台、对抗目标和需仿真研究的关键技术多种多样的特点,因此在每种不同仿真任务下要能灵活地构建仿真系统。本文针对水声对抗系统仿真需求,对仿真系统的体系架构进行了研究,分析了基于CORBA标准的系统应用集成管理平台和基于HLA标准的协同仿真平台在水声对抗系统仿真中的应用。

新型水下干扰声源

提出了一种放电频率可控的水下等离子放电声源方案,用于产生可设定的水下窄带频率辐射噪声。原理装置实验证明,本文提出的频率可控的水下等离子放电声源满足可控频率和连续放电的要求,可用于主动性水声干扰和欺骗等。

基于长短记忆网络的舰船航迹预测方法

在复杂海洋环境航行中,对航迹的准确预测是保障舰船安全、有效航行的重要基础。提出一种基于长短记忆网络模型的舰船航迹预测方法,该方法利用历史时刻舰船运动状态序列预测未来时刻舰船运动状态,进而预测舰船航迹。利用长短记忆网络(LSTM)对舰船运动序列模型进行训练学习,建立舰船运动状态预测模型,实现航迹预测。该模型具有长记忆功能,能够利用较长期舰船运动状态变化趋势预测舰船运动状态。最后仿真实验结果表明论文所提方法的有效性。

噪声干扰对被动声呐系统的影响及仿真分析

在从信号处理的角度,就干扰信号对被动声呐系统的目标信号检测、目标方位估计、接收系统饱和等方面的典型情况进行了仿真分析,定义了噪声掩盖比、方位偏离度、噪声阻塞级等参数,用以表征干扰信号对被动声呐系统的影响,并给出了典型的仿真结果。

水声及水声对抗仿真模拟系统探讨

本文提倡将计算机认真技术应用于水声及水声对抗领域，文中通过对水声及水声对抗仿真模拟系统功能、组成及作用的分析，提出在鱼雷和对抗器材的研制过程中采用纯计算机仿真模拟和半实物混合仿真模拟两种方式，用以提高科研水平和质量，并可节省研制经费。

基于气枪声源的远程水声通信方法

提出一种利用气枪作为声源的远程水声通信遥控的方法,以扩大水下遥控范围,支持水下多平台、多节点协同工作。从气枪声源产生脉冲信号的声源级、频率和多次发射的一致性等分析了作为水声通信信号声源的可行性;高声源级、低频段保证了脉冲信号在水下可远距离传播;高一致性保证了气枪声源脉冲信号具有可编码性和高的检测正确率。针对指令级远程遥控信息传输需求,提出了时延脉冲编码方法和信号检测识别方法。针对不同水文环境条件进行了仿真分析,为实现远程水声通信遥控提供了一种可选的技术途径,支持水下远距离多节点协同工作。

声纳输出的弱目标信息提取方法仿真分析

针对存在艇外平台强干扰的情况,对波束域MVDR(b-MVDR)和后置波束形成干扰抵消器(PIC)的弱目标提取能力进行了仿真分析。考虑到艇外平台与目标往往处于同一波束的实际情况,提出首先采用密集波束形成,再进行弱目标提取的方法。仿真结果表明:对艇外平台与目标处于同一波束的情况,PIC的目标分辨能力更强;在干扰较强时,PIC方法表现出更强的弱目标提取能力,但随信干比的增加其能力不断降低;而b-MVDR方法则在各种信干比下均具有良好的性能。

一种基于深度学习的机动目标态势快速判断方法

机动目标态势判断在战场指挥中发挥着重要作用。传统的目标运动分析方法在目标发生机动后,缺乏机动判断的有效手段,同时需待目标恢复匀速直航后重新进行计算,极易因此延误战机。论文提出一种基于深度网络的机动目标态势快速判断方法,采用深度网络学习方位信息与运动态势之间的映射关系,由观测器测量的方位信息可快速预测机动目标态势。仿真实验结果表明该方法具有较强的机动目标态势分析能力。

一种基于联合神经网络的连续空间行动者评论家学习方法

在复杂的连续空间应用场景中,经典的离散空间强化学习方法已难以满足实际需要,而已有的连续空间强化学习方法主要采用线性拟合方法逼近状态值函数和动作选择函数,存在精度不高的问题。提出一种基于联合神经网络非线性行动者评论家方法(actor-critic approach based on union neural network,UNN-AC)。该方法将动作选择函数和评论值函数表示为统一的联合神经网络模型,利用联合神经网络非线性拟合状态值函数和动作选择概率。与已有的线性拟合方法相比,非线性UNN-AC提高了对评论值函数和动作选择函数的拟合精度。实验结果表明,UNN-AC算法能够有效求解连续空间中近似最优策略问题。与经典的连续动作空间算法相比,该算法具有收敛速度快和稳定性高的优点。