基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.     

双基地声纳目标低频散射特性研究

针对双基地声纳目标低频散射问题,从Helmholtz积分方程出发,采用等价面元解决表面积分存在的奇异性问题,建立了非入射方向水下目标散射声场的物理模型和计算方法.计算了刚性圆柱体的后向散射回声,绘出了在不同收发分置角、低频情况下,刚性椭球目标强度随目标姿态角的空间变化曲线,并分析了其散射特性.结果表明,提出的模型和方法能计算任意分置角和任意目标姿态角时的水下目标散射强度,可用于预报双基地声纳目标低频声散射特性.     

某型飞机大气数据系统设计

大气数据系统是重要的机载电子设备,其性能、精度直接关系到飞机的飞行安全.在介绍某型号飞机大气数据系统的软硬件体系结构的基础上,从三个方面深入研究了提高大气数据系统精度的途径:大气数据计算模型;基于BP神经网络的压力测量温度误差补偿方法;一种计算型静压源误差补偿方法.其大气数据系统系统性能稳定,结构紧凑,速度快,精度高,软硬件升级简单.试验证明其大气数据系统能很好满足某型号飞机的使用要求.     

一种新的激光探潜方法

提出了一种不同于现有激光探潜原理的新方法,该方法利用潜艇尾流中气泡的光散射特性来探测和跟踪潜艇.对该方法的原理进行了简单的介绍,还对所涉及到的几个关键问题进行了初步的探讨和研究.     

水下信息对抗中水声网络相关问题

水下信息对抗是海军信息化建设中需要重点考虑的内容之一.除了现有的声纳侦察之外,在未来的海战中,信息获取和信息对抗将更多地依赖水声网络的作用.因此,水声网络的相关问题必须得到重视.探讨了水声网络的一些关键技术,从信息对抗的角度分析了水声网络面临的挑战及应对措施.     

基于电容式噪声传感器的信号调理电路设计

在航空航天的飞行器遥测试验中,大推力火箭和导弹飞行时,由燃气射流引起的噪声会对飞行器的结构以及载荷造成巨大的危害。电容式噪声传感器由于其频率响应范围宽,被广泛应用于飞行试验中。电容式传感器工作时需要用恒压源供电,且其采集的信号受到外界干扰较大,输出电压值不满足大多数模数芯片转换要求。针对以上问题,设计了恒压源供电模块和隔直分压电路、低通滤波电路等调理模块,使其最终输出电压范围在0~2.5 V,满足模数转换芯片的要求。该噪声传感器的信号调理电路可靠性高,已经成功应用于飞行器发射试验中。     

潜艇水声对抗及水声对抗器材的应用

依据装备的发展,在论述潜艇水声对抗的地位和战术特点的基础上,从水声对抗器材作用原理的角度,把目前国内外水声对抗器材归为噪声干扰、气幕屏蔽、声学诱骗三种类型。通过剖析这些水声对抗器材的对抗机理,深入分析了它们适宜的应用时机和可能实现的战术目的。进而,提出了各类水声对抗器材在使用时机方面对潜艇作战效果所具有的两面性,以及潜艇使用水声对抗器材后自身的机动策略是达成其战术目的的重要环节。     

声场波数积分最大截止波数自动选取算法

为了提高声场波数积分传递函数矩阵法的计算稳定性与精确性，提出基于预估-校正思想的最大截止波数自动选取算法，具有简单可靠、附带计算量小的优点。自由空间球面波算例测试结果表明，传递函数自下而上（单向）求解顺序的计算稳定性相对较差，在声源上方易出现积分核函数非物理发散，需要在不同深度上采用不同的截止波数才能计算出正确结果；而上下对进（双向）求解顺序的计算稳定性与计算精度均较高。     

离子束加工误差对散射损失的影响研究

离子束加工(Ion Beam Figuring,IBF)去除函数对加工残差具有重要的影响,而加工残差引起的表面散射则导致光学性能发生变化.为了减小加工残差对光学性能的影响,利用基于CCOS成形原理的离子束加工仿真程序对光学镜面进行修形,分析不同去除函数宽度对散射损失(Ratio of Scattering Loss,RSL)指标的影响.通过研究可知,随着去除函数宽度的减小,加工残差对散射损失的影响越来越小.因此,根据加工残差对RSL指标的影响程度以及RSL指标要求,可以合理选择去除函数宽度,从而在满足面形精度的同时,优化加工工艺.     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.