基于Jackson模型的高频海底散射研究

高频海底声散射是一个非常复杂而重要的过程,根据海底散射强度可以进行海底底质参数估计和识别分类等,因此一个合理的高频海底散射模型有非常重要的理论意义和工程价值。文章以Jackson散射模型为基础,将海底散射分为界面散射和体积散射两部分,定量研究了高频海底散射强度的空间分布特性,为某些海底图像声呐(如侧扫声呐、多波束测深声呐等)的应用奠定了良好基础。

基于冠气温差的温室黄瓜蒸散量模拟

通过建立基于不同时刻冠气温差(T c-T a)的温室黄瓜日蒸散量(ET c)估算模型,分析了基于不同时刻T c-T a对估算ET c的准确性;同时,基于T c-T a构建了估算黄瓜不同生育期ET c的Jackson模型,并将模型估算结果与基于冠层阻力参数(r c)的Penman-Monteith模型及蒸渗仪实测数据进行比较,结果显示,基于14:00的T c-T a构建的Jackson模型,估算温室黄瓜ET c的精确度最高(R 2为0.937),误差最小(RMSE为0.722 mm/d);相比Penman-Monteith模型(R 2为0.964),基于T c-T a的Jackson经验模型对黄瓜ET c估算结果与实测值相关性更高(R 2为0.967),误差更小(RMSE为0.735 mm/d).研究结果可为温室ET c模拟以及节水灌溉智能决策提供科学依据.

海底三维散射模型仿真研究

海底声散射强度是浅海混响预报的一个重要物理量。采用Jackson复合粗糙度模型研究了非均匀海底界面的声散射问题,对模型进行了理论推导和仿真计算,利用已发表的海底散射强度实测数据与模型仿真结果进行对照,验证了模型的正确性,并就海底沉积物类型和海底声学特性参数对海底反向散射强度的影响进行了分析。

重路由匿名通信网络中延迟模型研究

重路由技术在匿名通信中得到广泛的应用,首先分析出在基于重路由技术的匿名通信系统中,由匿名代理所组成的应用层覆盖网络实际上是一个开环排队网络,引入Jackson开环排队网络模型和分析方法,对由匿名代理所组成的覆盖网络建立网络模型,性能参数分析;研究成果一方面为设计和研究匿名通信网络系统及性能分析提供理论依据,同时为研究基于延迟时间和时间同步机制的匿名通信跟踪技术提供一种新的思路.

主动声纳探测效能评估的HMG法

海洋水声环境时空变化显著,评估其对主动声纳探测效能的影响具有重要的理论意义和应用价值。提出HMG方法用以评估水声环境效应对主动声纳探测的影响。采用UMPE(The university of miami parabolic equation)、CANARY、JACKSON模型模拟特定海洋环境下的传播损失、环境噪声、混响分布,将模拟结果融入主动声纳检测概率模型,计算检测概率。评估结果发现近场检测概率较高,远场可检测的区域与声能汇聚区一致。

负梯度浅海混响条件下吊放声纳主动探测深度研究

负梯度浅海条件下,吊放声纳主动工作时混响呈现"峰"现象,且随吊放声纳深度变化。为此,建立浅海混响模型,采用Bellhop模型计算吊放声纳与海底散射元之间的传播,并依据Jackson模型推导海底反向散射强度的计算方法。结合海底散射面积的估算与吊放声纳主动工作满足小掠射角的特点,对浅海混响进行了仿真和分析。

浅海混响背景下吊放声呐主动方式探潜研究

浅海混响估算是研究吊放声呐主动方式搜潜作战使用的关键环节。首先分析声能声呐方程各项的定义,研究最大允许传播损失的计算方法;然后采用Bellhop模型计算吊放声呐与海底散射元之间的传播问题,依据Jackson模型推导海底反向散射强度的计算方法。结合海底散射面积的估算与吊放声呐主动工作满足小掠射角的特点,对负梯度和负跃层声速梯度下的浅海混响进行仿真和分析;结合信号余量的估算,研究2种典型声场条件下工作深度对浅海混响和吊放声呐探潜的影响,并提出相应的吊放声呐工作深度的选择方法。

一种新的基于Jackson排队模型多中继跨层协作通信策略

文中提出了一种新的多中继协作通信策略,该策略基于Jackson排队模型同时对物理层(physicallayer,PHY)与媒体接入控制层(MAC)的跨层设计进行了分析.在物理层,重点探讨多中继节点情形下信噪比(SNR)门限与中断概率之间的关系.在MAC层,系统采用Jackson排队网络进行建模,单协作节点数据包排队准则为GI/M/1模型,多节点之间进行相互机会协作,进而分析了所提策略的系统吞吐量与时延性能.跨层设计仿真结果表明,在不同中继策略下,协作节点数的增加将影响物理层高频谱有效性区域的系统中断性能.此外,相对于传统两协作节点模型,所提策略可以达到显著的MAC层数据包吞吐量与时延性能.

利用测深侧扫数据和明暗恢复形状方法实现地形修正

一般的测深侧扫声纳应用中,单独利用回波数据的幅度信息或相位信息获取侧扫图或测深图以展示海底细节特征。为提取侧扫数据中的微地貌信息,实现更高精度的海底地形探测,提出了两步循环迭代算法:首先利用原始测深侧扫结果数据对散射模型进行最优拟合,其次,引入亮度误差修正因子,改进从明暗恢复形状算法并迭代地形,保证其快速稳定的收敛,最终通过循环迭代获取了海底底质参数和精度更高、与真实地形起伏相关性更强的地形深度值。同时,利用Jackson海底散射模型,模拟测深侧扫声纳信号的发射接收过程,并利用其回波数据,验证本迭代算法的正确性和有效性。结果表明:该方法可以有效地修正地形,且接收信噪比越高,地形修正效果越好;在信噪比为20 d B时,相比于原始测深结果,修正后地形起伏相关系数提升52. 4%,地形误差绝对值降低37%。最后,将该算法应用于测深侧扫声纳数据,通过修正前后地形图的对比分析,验证了本算法的可行性和有效性。