滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。     

信号源检定装置不确定度的评定

在填写"建立计量标准技术报告"时,要求报告中所涉及的内容要准确、可靠,对所测的数据及实验结果要实事求是。其重要目的是应根据分析结果直接判断计量标准是否符合国家检定系统表和国家计量检定规程的要求,做出计量标准是否可以开展所申请项目的检定校准工作的结论。就不确定度的评定做了详尽的分析,并给出了相应的算法。     

悬浮式深弹的被动测距技术

通过测量线谱信号相位变化率来测量目标距离变化率,说明其原理并推导出相应的结果,根据对有关试验结果的分析表明,该方法简单易行,适合于浅水海域中悬浮式深弹测距使用,从而为深水炸弹反鱼雷提供了相关技术支持.     

基于仿真的深弹拦截鱼雷作战效能评估分析方法

拦截概率是反映悬浮式深弹拦截鱼雷作战效能的一项关键指标。结合战场态势对拦截概率及其影响因素进行了分析,提出了深弹阵对预定拦截线有效覆盖的问题;分析并提出了有效投影区间的计算公式,建立了拦截概率的理论计算模型;提出了基于仿真的拦截概率点估计和区间估计方法。仿真表明,该方法可为深弹拦截鱼雷的指控自动化设计、训战计划制定及其效果分析提供参考。     

飞机运动态势对航空深弹入水点散布影响分析

航空自导深弹具有结构简单、可靠性高、不受水文条件限制等特点,而且还具有自导捕获和跟踪目标能力,对于提高航空兵部队反潜能力具有重要作用。反潜机投放高度、投放速度等运动态势关系到使用航空自导深弹对目标实施准确打击。针对航空自导鱼雷攻潜实际过程,建立其入水点的散布误差模型和空中弹道模型,并仿真分析反潜机投弹高度、投弹速度对航空自导深弹入水点的影响。     

水源热泵机组的节能效果及环境影响分析

水源热泵机组由于具有较好的节能优势及环境效益，在国内外取得了较快的发展。但对于水源热泵机组全生命周期的环境影响定量化研究得较少。介绍了冷热源机组环境影响评价较为成功的等价温室效果评价方法，对评价过程所涉及的因素进行了分析说明，并应用该评价方法对重庆市某工程拟采用的3种冷热源方案进行了机组环境影响分析。结果表明采用水源热泵机组作为冷热源无论在夏季还是冬季不仅存在巨大的节能优势，最高节能量达到32．05％，而且在全生命周期内的温室气体CO2的排放量也较少，仅为方案2的67．40％，方案3的89．06％，具有良好的环境优势。     

基于模糊神经网络的反鱼雷深弹作战决策

反鱼雷深弹武器是水面舰艇对抗鱼雷的一种新的反鱼雷武器,由它组成的鱼雷防御系统可以拦截潜艇发射的声自导鱼雷、线导鱼雷及尾流自导鱼雷.根据其作战使用特点,建立基于模糊神经网络的智能辅助决策系统,分析了其基本思想,具体实现过程,并应用实例加以验证.计算结果表明:该模糊神经网络模型具有一定的合理性和实用性.     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

火箭悬浮深弹拦截尾流自导鱼雷研究

为了分析了水面舰艇发射火箭悬浮深弹拦截潜射尾流自导鱼雷的作战使用问题,首先,概括了潜射尾流自导鱼雷的攻击原理。其次,介绍了水面舰艇针对尾流自导鱼雷的弹道预测原理以及鱼雷提前角估算数学模型,在此基础上,进一步建立了火箭悬浮深弹拦截鱼雷的射击要素求解模型。最后,进行了仿真检验,归纳了火箭悬浮深弹射击提前角随相关参数变化的分布规律。研究结果对火箭悬浮深弹拦截潜射尾流自导鱼雷的作战使用具有指导意义。     

航空吊放声纳主动方式暴露距离研究

航空吊放声纳是反潜作战主要搜潜设备之一,其主动工作方式暴露范围也是搜潜战术运用的重要参数。基于均方声压声纳方程修正了相关参数,得到了声能声纳方程各项参数定义,结合高斯束射线Bellhop模型,研究了吊放声纳主动方式暴露距离估算方法,针对潜艇两种声纳类型工作特性,进行了仿真和分析。仿真结果表明,在潜艇侦察声纳工作时,吊放声纳主动方式暴露距离明显加大。