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.     

外军数字化部队装备保障探析与启示

对外军数字化部队装备保障的编制体制、保障内容和保障方式进行了分析,得出对我军数字化部队装备保障建设几点启示,并在此基础上提出了发展建议,目的是为提高我军数字化部队装备保障能力提供借鉴。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣；利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

基于军事信息网格的电子作战文书系统建设

为构建适用于一体化联合作战的电子作战文书系统,提出建设基于军事信息网格的电子作战文书系统的具体方法。通过对军事信息网格与电子作战文书系统相互融合的论证,综合得出一套高效的一体化联合作战电子作战文书系统。该系统可以在一体化联合作战指挥中利用军事信息网格的强大处理能力,充分保障战区内各指挥平台与作战单元的互联、互通、互操作。     

基于功率谱的舰船水压信号检测方法研究

为了有效地从风浪背景下检测舰船水压场信号,鉴于舰船水压场信号与海浪水压信号在频谱上的差异,采用求卓越频率下的功率谱的方法对信号进行检测,取窗宽20s,每次计算21个采样点,分别求取海浪水压场的仿真信号及不同波浪级别下海上某目标的水压场实测数据的功率谱进行信号检测,验证了方法的有效性。     

软件需求工程及其发展

详细介绍了需求工程的基本概念及其内容,根据目前的实际情况,简要总结了需求工程的常用方法和支持工具,并指出需求工程的发展现状和存在的主要问题。收集国内外的相关资料,进行综合分析,以便了解国内外的研究现状,并进行适当的相关研究。认为:软件需求的获取是软件需求工程的重要一步,是软件质量保证的基础:研究具有可操作性和实用性的软件需求工程辅助工具具有重要意义。     

一种基于双重数字水印和数字签名的文档防篡改算法

提出了一种新的文档防篡改算法，将文档和数字图章的签名信息进行不同处理后，利用小波变换的多分辨率特性，在小波变换的中频部分嵌入鲁棒性水印，而在容易遭受攻击破坏的高频部分嵌入脆弱水印。对文档的各种篡改仿真实验表明，该算法对保证文档的安全性和完整性有很好的效果。     

基于视频监控应用的视频压缩

介绍了视频服务器的组成及常见的图象压缩标准,通过深入研究H.263视频压缩算法,提出了基于视频监控应用的三点改进,研究了DCT/IDCT快速算法,并直接采用MMX实现了DCT/IDCT和运动向量估计等大运算量模块,实现了基于H.263的软件监控系统,并在实际中得到较好的应用。     

某型车载机动式导弹火控系统数字化设计

介绍了某型车载机动式导弹火控系统的主要功能、基本组成和总体方案,并综合运用单片机技术、分布式测试技术、数字传输技术、标准总线技术等对其主要设备进行了设计,指出了火控系统的主要技术特点。本系统已装备部队,经部队使用和实弹打靶证明,性能良好。