浅水多途环境下地震波传感器二维DOA估计

利用单个三轴地震波传感器可对水中目标进行被动探测和定位,为了提高地震波传感器的目标分辨能力,将MUSIC算法用于单地震波传感器的方位估计中。针对传统MUSIC方法在相干信号源条件中性能下降的问题,提出斜投影极化分离方法对水中多径传播信号进行分离,在不同的极化状态空间对目标的空间谱进行估计实现水中目标的高分辨方位估计。仿真结果表明,该方法依靠单个地震波传感器便可实现浅水多途环境下的高分辨方位估计。湖试数据的处理结果验证了该方法的有效性。

基于斜投影极化分离算子的船舶地震波场分离方法

针对船舶地震波场传播路径复杂,不同路径信号叠加后难以区分的问题,提出了一种基于斜投影分离算子的信号分离方法。该方法利用波场极化特征差异,通过构建水中信号和表面波信号的极化子空间从而实现2种传播路径信号的分离。与传统的极化分析方法相比,该方法不需要通过变换和补偿就可实现信号的分离,且不影响信号的幅度/相位信息。对仿真数据和实测数据进行分析表明,斜投影分离方法是一种有效的波场分离方法。

基于微机电加速度传感器的海底地震仪

针对目前海底地震仪广泛使用的动圈传感器灵敏度低、动态范围小、抗干扰能力差,提出了基于MEMS加速度传感器的海底地震仪。该地震仪以MEMS加速度传感器替换了动圈传感器,采用多通道采集三分量数据,利用倾角传感器和磁阻传感器取代机械结构实现地震数据的水平校正和获取方位信息,并采用SD卡作为大容量存储装置。为将加速度信号还原成真实的速度或位移信号,采用拟合多项式的方法消除加速度积分过程中产生的趋势项,提高加速度信号的转化精度。实验表明,该海底地震仪具有频带宽、噪声低、功耗小等优点,更适合海底地震信号的多场多分量测量。

激光水下探测光尾流回波信号提取方法的研究

激光应用于水下目标探测时,受水体后向散射的影响,目标信号被强噪声信号所淹没。针对这一问题,采用基于RLS算法的自适应抵消法对水体后向散射回波信号进行抑制。并根据水下探测信号非平稳的特点,在传统RLS算法的基础上引入可变遗忘因子λ,改善对目标信号的快速跟踪能力。对实验数据进行分析表明,该方法可以有效抑制水体后向散射回波信号,并具有较快的收敛速度和跟踪速度,对水下激光探测的应用具有一定的实际意义。

起伏噪声中单矢量传感器预警检测方法

针对现有振动传感器能量检测方法在较低信噪比及环境噪声变化较大时检测性能较差问题,提出矢量传感器协方差检测方法。该方法利用矢量传感器多通道采样数据构造协方差矩阵,并以最大特征值与最小特征值之比为检验统计量进行目标判决。用该方法检测目标不仅无需噪声先验知识,可有效克服噪声起伏变化带来的影响。仿真及实验表明,该方法检测性能良好,计算复杂度小,适合于矢量传感器对目标检测预警。

一种激光尾流制导鱼雷信号检测方法

针对鱼雷光检测尾流时尾流信号受水体后向散射干扰不易检测的问题,给出了一种有效的检测方法。利用变遗忘因子的自适应抵消方法对水体后向散射回波进行抑制,通过非线性放大增强目标信号,最后采取自适应阈值等多种有效策略对目标进行探测。对试验数据分析表明,该方法可以有效抑制水体后向散射回波信号,并具有较快的收敛速度和跟踪速度,可提高光尾流检测能力。研究结果可为光检测尾流的实际应用提供了依据。

水下观测平台姿态低功耗测量系统

鉴于现有的姿态测量系统具有功耗高、体积大的特点,以及水下测量平台的姿态通常在海流作用下会发生改变,由此对平台上所搭载传感器的测量带来极大的影响等问题,提出了一种采用三轴微加速度和三轴磁阻传感器构成微机电系统(MEMS)组合模块的设计方案,实现了对水下测量平台俯仰角、横滚角及方向角的实时测量,从而可实时获取平台姿态信息,以达到校正传感器输出的目的。试验数据表明,该系统具有低功耗、体积小、成本低及抗冲击等优点,能够满足水下平台姿态测量精度。

基于小波能量特征的尾流光信号特征研究

针对舰船尾流激光探测的信号检测与分析问题,提出了利用小波域能量特征进行尾流特征分析的新方法。首先设计了变遗忘因子的自适应抵消器滤除水体后向散射信号与系统噪声,有效地选取了含有目标的信号;其次采用小波包分解方法并按频段的能量形成提取目标特征;最后借助主成分分析方法对特征向量进行降维。通过对试验数据的分析表明,提取的特征能有效地揭示不同性质下的尾流后向散射光信号,提高了对尾流分析的能力。

基于单地震波传感器的运动目标参数估计方法

远距离的强振源和近距离的弱振源在接收器中可能会引起相同的信号强度,从而使以检测能级阈值为主的目标区域判别方式造成误判,达不到良好的毁伤效果。利用单个三轴地震波传感器接收舰船航行时产生的水中和海底声信号对目标进行被动探测定位,与舰船产生的信号强度无关,与距离也无关,经理论分析表明:该方法能够检测出舰船的运动参数及从水雷上方通过的时间,从而确定水雷的最佳打击位置。

红外热像仪MRTD自动检测方法研究

为了降低对红外热像仪最小可分辨温差(MRTD)检测的成本,对使用者一级的MRTD检测方法进行了研究,提出了一种基于FLIR92模型和BP神经网络的MRTD检测方法。该方法在兼顾检测精度的基础上,对检测条件和检测人员的要求大大降低,同时降低了检测成本,对降低红外热像仪的使用和维护成本具有重要意义。

运动海水磁场分析与检测方法

研究了运动海水产生磁场的机理,建立了两种关注的海水运动形式即海浪、海流引起感应磁场的数值仿真模型。通过仿真实验得到了运动海水磁场信号特征,并根据信号特征提出了基于谐波小波的检测方法。结果表明:该方法充分使用了谐波小波对信号频率无限细分的能力,有效地分析了海洋磁场频率特征,为补偿运动海水磁场信号提供了依据,同时为实现远程磁性目标探测提供了条件。

目标壳体高频亮点回波结构的近似方法与分析

利用几何声线法分离了目标壳体高频亮点回波结构的精确解,结合波动理论建立了水下敷粘弹性材料多层壳体的近似模型,即通过等效的2层单层壳体的组合近似多层壳体,并推导了模型的亮点回波结构.通过分析不同情况下近似模型的回波构成,并与精确解相对比,验证了近似模型的可行性,也给出了目标回波构成与材料、频率之间的关系,以及壳体各部分在回波中的作用.分析结果表明,当损耗因子较大或频率较高时,反射回波的主要成分是吸声材料与环境介质间的回波,这为水中小目标的隐身设计提供了基础.最后,以聚脲为吸声材料验证文中结论的正确性.

无症状性脑梗死的临床特征及中医药干预

在脑血管疾病中,无症状性脑梗死随人们生活水平的提高、社会老年化的到来及医学的进步日渐受到重视。文章就其流行病学、危险因素、部位与类型、临床表现、预后及中医药干预等进行了综述。

糖尿病并发脑梗死急性期中医证候特征分析

目的:探讨糖尿病合并脑梗死(消渴中风病)急性期患者中医证候的临床特征。方法:按照WHO诊断标准、脑血管病学术会议和中医辨证标准,选择100例2型糖尿病合并急性脑梗死患者为研究对象,观察中医证候积分。结果:糖尿病合并脑梗死急性期患者中,中医证候以风证发生频率最高,其次为痰证与火热证,其余证候发生频率依次为血瘀证、阴虚阳亢证和气虚证。证候组合以三证组合形式最多,其次是二证组合;三证组合中以风证、痰证、火热证组合最多。结论:糖尿病并发脑梗塞(消渴中风病)急性期以标实(风证、火热证和痰证)为主,痰浊和瘀血为脑梗塞急性发作的主要病理产物和致病因素,风动是其发作的环节,火热可能是该病的加剧因素。

聚脲材料物性参数的改进粒子群算法反演

利用敷设吸声材料的多层模型反射系数反演吸声材料物性参数,对研究材料参数测量、模型性能实验和预报具有重要的意义。文中建立了敷设粘弹性材料吸声结构的材料参数反演模型,通过改进标准粒子群算法,将智能反演应用到吸声模型材料参数反演中。以橡胶材料验证了反演过程和反演结果的正确性和准确性,在此基础上,利用几个维度的测量值反演了聚脲材料的物性参数。反演结果表明,文中改进的动态混合粒子群算法具有较高的反演精确度,利用反射系数部分测量值反演材料参数是可行的,对减少实验工作量及吸声模型性能预报具有重要意义。

机组故障振动信号无线采集实现

本文在分析了MEMS加速度传感器优势的基础上,设计了基于MEMS加速度计的无线传感节点,可用于对机组振动信号多方位采集。该系统以加速度传感器为核心,包括多通道高速采集模块、信号调理模块、外部存储模块,高频无线收发模块。可对机组的振动信号进行有效采集的分布实时,满足瞬态振动信号采集系统的指标要求,且具有小体积、结构简单、低功耗、实时性等特点。

一种基于多光谱特征的空中目标识别方法

分析了空中目标的红外辐射特性,从普朗克黑体辐射定律出发,得到目标的多光谱电压响应序列。从现有的目标识别方法中提出一种以多光谱探测器各波段电压响应均值及方差为特征量来表征红外目标特征的方法,从而快速简洁地从多光谱繁杂的信息中提取红外目标的特有特征。

基于人机协同的无人系统自主性评估方法

针对智能无人系统的自主能力评价问题,开展了基于人机协同的无人系统自主性评估方法技术研究。首先,分析了现有自主性评估方法未充分考虑无人系统的内部模型表示和算法实现方式的不足,提出了将无人系统的感知与认知、决策与规划、行动与控制等三个基础能力维度的协同性和学习性作为其自主性评估的主要因素。其次,设计了包含人操控、人委派、人监督、混合主动、全自主等五个自主等级的自主性评估表,揭示了每个自主等级的协同性和学习性内涵。最后,提出了一种基于无人系统基础能力加权求和的无人系统综合自主等级量化计算方法,并且通过案例验证了自主等级量化参考表的有效性。所提出的方法有望广泛应用于各类无人系统的自主性评估。

一种旋转机械振动信号小波去噪方法

针对旋转机械的非平稳振动信号难以用传统方法处理的问题,本文讨论了小波方法在旋转机械振动信号去噪中的应用。针对旋转机械故障信号的特点,提出阈值去噪和模极大值相结合的小波去噪方法对振动信号进行处理,并利用多种指标对去噪后信号做出全而客观的评价。实验结果表明该方法可以有效的提高故障信号信噪比,有利于提高后期故障诊断的准确率。

电机组振动故障实时监视技术研究

电机组振动故障实时监视的系统,可用于发动机等船舶上大型电机设备的故障预测。利用高灵敏度的MEMS加速度传感器对振动信号实时采集,并配置专用的电机组振动监测设备进行实时的特性分析,判断电机的工作状态。文中设计的监测系统具有结构简单,灵敏度高等优点,可很好的应用于电机故障的监测中。