舰船辐射噪声检测的被动合成孔径算法

舰船辐射噪声在低频段具有稳定的线谱成分,其特征信息丰富,利用该线谱成分可以实现对水下目标的检测.被动合成孔径(Passive Synthetic Aperture Sonar,PSAS)算法对小孔径基阵沿直线运动接收到的信号进行合成处理,从而达到虚拟大孔径基阵的方位分辨力效果,进而提高对弱目标信号的检测能力.理论分析结合仿真不同因素对被动合成孔径算法影响,验证了算法的有效性和可行性.     

一种多波束接收阵的分析与设计

提出了一种用于接收的多波束半球阵的设计方法.基阵由均匀布放在半球圆周上的5个半波阵子压电换能器组成,阵元间采用“接力”式的工作方式,形成5个并行波束,实现波束对半空间的全向覆盖,并可实现对目标方位的粗略估计.制作出换能器及基阵硬件,通过水池实验验证了该方法的有效性.     

双阵被动测距方法仿真

利用有一定间距的两部声纳基阵提供的目标方位和时延差的信息,实现对目标的被动测距。建立了测距物理模型,给出了后置距离滤波算法。通过仿真实验验证了模型的有效性,并通过分析两阵间距及时延差均方误差对测距的影响,表明了由于声场环境及特性的影响,选择适当的阵间距和时延差均方误差在实际测距试验中是非常重要的。     

基于移动目标的DOA估计偏差校正

针对移动目标的波达方向估计容易出现偏差的问题,提出一种利用频移信息修正方位估计偏差的算法,解决了传统方位估计算法不能适用于高速移动目标或平台的问题。该方法利用基阵平台与目标的径向移动速度,估计中心频率偏移,然后利用频移信息修正传统的方位估计结果。仿真结果表明,该算法可以极大地提高移动目标的方位估计精度。此外,该算法对阵列的阵型和方位估计算法没有任何限制,因此具有广泛的适用性和较强的工程实用价值。     

时空联合提取目标线谱方法

从线谱的时空域信息出发,通过分析目标线谱与自噪声线谱的差异性以及变化规律,研究噪声背景下目标线谱的提取方法,并将提取的目标线谱应用于单阵方位频率TMA模型.基于海上实验数据的模型解算结果稳定有效,表明该方法在提取目标线谱问题上的有效性.     

机动拖线阵宽带方位估计的克拉美-罗界研究

针对现有水下远场宽带目标方位估计的克拉美-罗界(CRB)都是基于阵形不变的刚性基阵,无法全面揭示柔性拖线阵在实际机动条件下的CRB特性和具体影响因素等问题,首先依据拖线阵的机动特性建立了机动拖线阵宽带频域信号模型;然后,推导了机动拖线阵的水下宽带目标方位估计的CRB解析表达式。在此基础上,进一步计算分析了在不同阵列机动参数与目标特性等情况下的CRB特性,从而为机动拖线阵宽带高分辨方法的研究及应用性能评价提供了理论依据。     

应用改进的LP算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

某声探测系统基阵设计分析

目前反辐射无人机已成为防空武器的重要作战目标。利用被动声探测系统来探测反辐射无人机是一种新的方法,通过对线列和圆弧阵结构的声探测系统基阵进行计算和仿真,针对阵列指向性受影响的因素,对基阵的各种参数进行了优化设计。分析结果表明半圆柱型基阵在波瓣宽度和增益上满足系统对无人机的探测要求。     

基于波束域MUSIC方法的高分辨方位估计

现代声纳系统普遍采用水听器基阵和一定的信号处理来提高对目标的检测和定位能力,而基阵的波束形成则在其中起着核心作用。文中研究了窄带波束域高分辨方位估计技术,分析了波束域MUSIC方位估计的构造过程和具体实现方法。仿真计算表明,基于波束域MUSIC的方位估计算法是一种分辨空间小角域内多个目标的有效方法。     

初距为自适应参量的纯方位最小二乘TMA模型

针对纯方位目标运动分析(TMA)中距离平差法需要人工修订初始距离的限制,建立以初距为参量的最小二乘纯方位目标运动分析(TMA)模型,提出一种自适应确定初始距离的方法,放宽对人工修订初始距离的限制.通过数值仿真,结果表明该方法的有效性,且在收敛时间和解算精度指标上较传统纯方位最小二乘纯方位目标云动分析(TMA)有明显改善.     

用于时空综合被动定位的种子分裂算法

针对传统TMA方法的局限性,运用时空综合被动定位(STI)理论,探索如何利用拖线阵列声纳的基阵探测信息估算目标运动要素。采用种子分裂算法(SDA)原理,通过选取合适的初始种子,进行高效率的穷举,从而得出最优解。经过仿真计算及分析发现,与遗传算法相比较,计算量大大缩小;本艇不机动时,即使在低信噪比的情况下,该算法既满足了可靠性的要求,又缩短搜索迭代过程。     

多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

基于谱估计的方位时间序列匹配算法

利用水声匹配场的思想建立了纯方位TMA(Target Motion Analysis)的匹配处理模型,把纯方位TMA改建为谱估计问题,进一步引入信号处理领域的MUSIC谱和快速傅里叶变换处理估计目标运动参数.数值仿真结果表明:子空间MUSIC算法较不稳定,搜索步长较大使得结果在真值附近波动较大,不能准确而稳定地收敛到真...     

浅谈潜艇综合声纳系统

什么是潜艇综合声纳系统潜艇综合声纳系统是指装备在潜艇上,由多部声纳和水声测量设备组成的、具有综合化功能的水声探测系统。现代潜艇综合声纳系统通常由被动测距基阵、艇首阵、侦察水听器阵、探雷阵、通信阵、舷侧线列阵、拖曳线列阵、本艇噪声监测水听器、通用信号处理机、通用多功能显控台等组成。有的系统还包括一部拖曳式线列阵声纳。潜艇综合声纳系统内各声纳之间可进行数据传递,共享某些声纳基阵或信号处理部件,共同完成任务。系统显控台能进行集中操纵和显示,具有很强的信息综合能力。     

纯方位目标运动分析的一种系统方法

本文首先对以往关于纯方位目标运动分析的研究作了系统性的综述,阐明了以往发展的纯方位TMA算法所存在的共性不足以及解决该问题的困难性,最后介绍了我们研究的一种系统解决纯方位TMA问题的DL原理。     

小尺度基阵空气声被动定向及精度分析

针对如何有效地对抗超低空飞行的武装直升机,根据声测被动定向系统对声学基阵提出的要求,给出了当基阵尺寸较小的情况下空气声被动定向系统的基本原理。主要介绍了远、近场环境下平面四元十字阵的定向原理和算法,重点分析了该阵的定向精度,同时对远场环境下基阵的目标定向性能进行了仿真研究。结果表明,平面四元十字阵空气声被动定向系统的空间定向精度分布具有不均匀性,为空中运动目标声测被动定向算法的研究提供了重要依据。     

声对接阵阵元参数控制

提出对声对接阵阵元参数进行控制,以达到提高声对接阵系统精度的目的,并对由于阵元参数改变而引起对接基阵各个阵元之间的交叉耦合的影响以及阵元的近场声压进行了理论分析和计算机仿真计算,结果证明该方法是有效的.     

对于机动声源的纯方位跟踪

经典的纯方位目标运动分析(TMA)只限于具有常运动参数(通常是位置和速度)的声源。然而,大多数感兴趣的声源具有机动能力,这就降低了经典TMA的性能。在被动声呐范围内,声源—观察者之间长时间的遭遇是现实的,因此,声源机动的可能性对于声源和基阵基线可能是重要的。这就值得对包括声源机动不确定性的整个声源轨迹进行研究和建模。基于这个目的,一种简便的柜架就是隐马尔可夫模型(HMM),其基本思想由状态空间的两级离散化构成。由于速度转移的概率直接与声源机动能力有关,从而使位置转移的概率减小。 声源状态序列估计是通过经典动态规划(DP)实现的,这个方法不要求关于声源机动的任何先验信息。但是,声源机动的随机性质对于观察者机动的最优化起主要作用。这个问题通过使用马尔可夫决策过程(MDP)的一般框架解决。     

广义的目标运动分析的特性和性能

目标运动分析(TMA)已经是重要文献的主题。然而目前的方法是使用短时间分析估计的数据(方位,多普勒等)。对于远的声源,可以简单地建立由于声源运动引起的声呐阵列处理输出的非平稳性模型。该模型有可能直接考虑时空TMA。然后可以估计新的(时-空)数据。这些估计值相当于一个长时间分析。还要注意:估计新的数据与(传统的)方位无关。在这种一般结构中,声源轨迹概念代替了传统的瞬时方位。从而研究了相应的TMA算法。另外还仔细研究了统计性能。