基于循环调制谱熵的螺旋桨噪声分频段调制特征提取方法

针对船舶螺旋桨辐射噪声信号调制特征分频段分布的特点,对船舶螺旋桨辐射噪声分频段加权融合调制谱提取方法进行研究,提出基于循环调制谱熵的船舶螺旋桨辐射噪声分频段加权融合调制谱提取方法。采用循环谱方法获得船舶螺旋桨辐射噪声循环调制谱,然后基于循环调制谱熵估计分频段调制谱融合的加权系数,最后利用分频段加权系数得到融合后的调制谱。仿真试验和实测数据验证了该方法的有效性。

水下无人航行器主动目标自动检测方法研究

水下主动目标自动检测是反映水下无人航行器目标探测能力的一项重要指标,混响背景下的主动目标自动检测是其中的难点之一。该文将主动目标自动检测转换为图像分割问题,先用形态学重建或低通滤波算法预处理声图,再用分水岭算法从梯度图像中分割出目标。在此基础上提出了一种自适应阈值选取方法。经过海试数据的检验,文中方法具有较强的稳定性,与传统的恒虚警算法相比,可以有效降低虚警率。

一种盲信号恢复的特征向量算法

信号恢复是雷达声纳目标检测和通信信号处理的一项重要任务。基于特征向量估计(EVA)的信号恢复算法可以在未知信道和源信号先验知识的情况下,在较短的时间内实现信号的盲恢复。它是将均衡信道参数估计问题变为与交叉累积量矩阵、自相关矩阵有关的特征向量求解问题,并保证解的唯一性和收敛性。将该算法应用于单源-单接收元(SISO)的恒模变相信号、两种声学水池信号妁恢复,取得了较好的恢复效果。

基于正棱锥阵的目标定位系统

本文讨论一种集被动定向、主动测向、测距为一体的水声信号处理系统，接收基阵采用基元数最少的正三棱锥阵，利用数字信号处理技术和ＴＭＳ３２０Ｃ２５芯片完成目标的定位功能。

基于C30并行多处理器系统的设计与应用

介绍应用于某型声纳仿真测试仪的并行多处理系统,该系统以TMS320C30为基本处理单元,并具有较强的并行处理能力。给出仿真仪的硬件体系结构和软件开发方法,具有性价比高、开发周期短等优点。

声呐系统的最佳定向精度和最优多目标分辨力研究

定向精度和多目标分辨力是被动声呐系统的重要技术指标。本文从理论上证明，这两个指标都与声呐系统的指向性函数的主瓣特性有内在联系。定向精度的最佳值与时延估计误差的克拉美─罗（Ｃｒａｍｅｒ－Ｒａｏ）下界有关，在一定的信噪比条件下，定向精度与波束主瓣宽度成反比。多目标的分辨力约等于１．３倍主瓣的宽度。文中以线阵与圆阵为例给出定向精度和多目标分辨力的数学表达式，并以实际计算结果与理论作比较。

改进的超短基线系统自适应相位差估计器

针对传统的自适应相位差估计器,由于采用最小均方(LMS)算法存在收敛速度和稳态精度之间的矛盾,对基于LMS算法的自适应估计器提出改进方法。提出将最小二乘(RLS)算法应用到自适应相位差估计器中,进一步提高自适应估计器的稳定性。数值仿真和实验数据验证结果表明,所提的LMS算法和RLS算法两种自适应相位差估计器均能提高计算精度和收敛速度,其中RLS算法自适应相位差估计器的稳态精度更高。

拖曳线列阵中低加速度灵敏度压电陶瓷水听器的结构设计

文章介绍了一种用于拖曳线列阵声纳用的压电陶瓷型水听器的结构设计,在提高水听器工作稳定性与可靠性同时确保水听器有较高接收灵敏度的前提下,尽可能降低水听器的加速度灵敏度,制作的水听器样品灵敏度为-193.5dB,加速度灵敏度为-65dB。

合成孔径声纳重叠相位中心与惯性导航系统联合估计运动误差算法

为降低运动测量系统复杂度、提高运动误差估计精度,使用回波数据与惯性导航系统(INS)数据两种数据源联合估计合成孔径声纳的运动误差,形成一种基于重叠相位中心(DPC)算法和INS的DPC联合INS算法。利用回波的多子阵空间互相关矩阵估计声纳的前向速度,结合INS姿态角解算出DPC方法下的三向速度,采用卡尔曼滤波算法融合DPC算法的三向速度与INS的三向加速度,输出声纳速度的最优值,从而计算运动误差。湖试数据处理结果表明:DPC与INS联合算法相比于传统的DPC算法,融合了INS的加速度数据,使速度曲线变得更加陡峭,增加了细节信息,提高了声纳速度估计的准确性;经过运动补偿后,图像质量得到提高,目标散焦和重影的现象均得到改善。

多路水下声数据的一种高速低误码率传输方法

根据航空声呐实时传输多路水下声数据的需要，介绍了利用Ｍａｎｃｈ－ｅｓｔｅｒ码实现高速数据多路传输的方法。实验系统利用单片ＩＣ电路８２Ｃ５０１已获得工程实现，其误码率小于１０－７，数据传输速率为３Ｍｂ／ｓ，最高可达１３Ｍｂ／ｓ，传输距离超过５００ｍ。该系统已成功地应用于机载声呐的数据传输系统中，特别适用于传输电缆的体积和重量受到严格限制，且需要传输多种高速数据的场合。

水工建筑物水下三维检测精确定位分析

在复杂海况下,对水下的水工建筑物进行三维检测精确定位分析,目前有多种设备可选择。但检测的可靠性和精度需要进一步分析和验证。为此,结合广东揭阳石化原油码头工程,采用多波束测深仪系统和水下三维实时3D声呐系统,以点云数据建模,将2种系统采集的数据融合处理,可对建筑物的坐标和高程进行精确分析。其中,多波束测深仪系统可用于水下建筑物绝对坐标的测量,而实时3D声呐系统可取得目标物精确的模型图像,2种数据融合处理后,即可用可视化的方法对目标物的位置和状态进行准确分析。该方法可用于港口和码头维护以及水下建筑物检测,为老码头的改造、修复提出有效的检测定位方法和可视工具。

船舶辐射噪声盲分离技术仿真研究

基于盲分离的思想,船舶辐射噪声可通过盲源分离技术重构出相应的原始辐射源信号。仿真实验研究了两种情况的源分离:从单船舶辐射噪声信号谐波成分的分离;多船舶辐射混合信号中分离出每条船只对应的原始辐射信号。采用理论模型产生的模拟数据与实际录音数据进行的实验,得到了满意的结果。文中采用神经网络自适应在线学习算法,算法稳定性好、收敛速度快,在极低的信噪比下仍具有很好的分离效果。

机动目标的卡尔曼滤波

本文提出一个对于水下机动目标的跟踪滤波器。我们采用两状态模型与可变记忆滤波方法来适应目标的机动运动。采用增益的指数近似和混合坐标系达到预测和滤波的较好效果。此滤波器可以处理远处慢机动目标，也可处理近处快机动目标，可以处理间断性机动，也可处理连续性的机动。所用各种技术具有通用性，因而可推广到其他场合。

声纳系统的远程数据采集与波束形成的优化实现

对新型声纳系统的远程数据采集、传输以及信号处理进行了论述，介绍了基于Ｃ５０ 和Ｃ４０的多通道数据采集、编码／解码、光纤传输、并行信号处理机的硬件设计和工作原理。给出了利用Ｃ４０ 进行时域数字多波束形成的两种最佳实现结构，提高了计算速度和精度。

一种基于稀疏表示声纳图像识别方法

提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法。该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别。实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性。

极低信噪比条件下主动声纳回波信号的提取

为优化在极低信噪比条件下对主动声纳回波信号的提取效果,引入了基于非线性理论的稀疏分解方法,并在LDW粒子群算法的基础上,通过改进算法中一个惯性因子的方法对粒子群算法进行了优化。用Matlab软件模拟仿真实验论证表明:改进算法不仅能够加快算法的收敛速度,同时又不降低算法提取信号的性能;在信噪比不低于-32dB的情况下,该方法具有较好的回波提取效果。

综合显示系统终端设备的选型与布点

综合显示系统是铁路客运车站旅客服务信息系统的重要组成部分。综合显示系统通过终端显示设备为旅客提供丰富多样的信息服务，也是车站日常工作管理中不可或缺的一种重要手段。结合客运站实际情况，详细阐述了综合显示系统终端设备在工程中的应用情况，旨在为车站综合显示系统设计提供设计参考。

基于神经网络的声纳特征级信息融合中目标分类研究

声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果。

盲源分离技术及其水声信号处理中的应用

本文首先阐述盲源分离的基本概念,简述了盲分离技术的基本要点和目前分离算法的利弊,围绕水声信道环境的特殊性,提出了一种改进的频域盲分离算法,给出了一种解决频域次序不确定性的方法.进行了两种背景下的仿真实验,得到了比较理想的分离效果.