美国海军“一角鲸”号核潜艇

美国海军在半个世纪的时间里,先后设计建造了18种型号将近200艘核潜艇,其中有3艘是试验性核潜艇,"一角鲸"号核潜艇正是其中之一。"一角鲸"号(SSN671)在美国海军发展核潜艇降噪技术方面建立了卓著的功勋,因此,它在美国海军中占有特殊的地位。     

“海空舞者” 美国海军“标准”系列导弹(上)

"标准"导弹是美国海军武库中最成功的导弹武器之一,被看作"宙斯盾"舰艇的支柱和美国舰队的"守护神",还有"空中威胁的终结者"、"弹道导弹的克星"等说法。自20世纪60年代末投入服役以来,"标准"导弹经历了漫长的演变和发展过程,相     

噪声干扰下雷达目标检测概率计算模型研究

针对雷达自身性能和干扰因素对雷达目标检测概率的影响,分析了噪声干扰情况下检测概率同干扰机有效功率、干扰机位置之间的关系,联合雷达的最大作用距离、工作频率等性能参数,得到了噪声干扰情况下雷达检测概率的表达式。并运用秩K法则,得到了噪声干扰下雷达网综合检测概率的表达式,解决了噪声干扰下雷达网检测概率的确定问题。仿真结果验证了模型和方法的有效性。     

新型飞行模拟器六自由运动系统结构研究

新型大负载飞行模拟器六自由度运动系统是根据大型飞机飞行模拟器的特点,结合传统Stewart六自由度运动系统结构,提出的一种由气动单元提供支撑力、驱动单元提供驱动力的新型六自由度运动系统。它能在有效地提高运动系统承载能力的同时降低驱动单元的负载,使系统安全性得到了大幅度提高,为满足大型飞机飞行模拟器六自由运动系统要求提供了一条新的技术实现途径。在ADAMS平台上建立新型电动六自由度运动系统虚拟样机,结合飞行模拟器系统要求,通过对系统进行动态仿真、自由度分析、结构运动学和动力学分析。得到各驱动单元、气支撑单元以及各铰链在不同运动状态下的驱动力、行程范围、运动速度等特性曲线,为整个运动系统的设计与制造提供依据。     

纵桁对环肋圆柱壳体水下振动与声辐射的影响

采用结构有限元耦合流体边界元的附加质量附加阻尼算法,对具有不同数量纵桁的加筋环肋圆柱壳水下振动与声辐射噪声进行了数值计算,并对数值计算结果进行了初步的比较和分析,讨论了纵桁的数量对圆柱壳水下振动与声辐射的影响.结果表明:纵桁对圆柱壳水下的减振降噪有较好的效果,并且纵桁的数量越多,减振降噪效果越好,但增加纵桁的数量也相应增加了艇体的重量,在潜艇结构设计时须在降噪及艇体重量间综合权衡.     

潜艇自航发射鱼雷的若干问题

潜艇自航发射鱼雷可以降低发射过程的辐射噪声,有利于提高发射艇的安全性。通过分析自航发射需具备的基本条件、现有533mm口径潜艇鱼雷发射管实现自航发射的可能性、后端补水的自航发射、有动力后端补水的自航发射等几个问题,得出了533mm口径的潜艇鱼雷发射管不可能实现自航发射的结论。另外,对降低潜艇发射鱼雷时的出管速度给鱼雷和发射艇带来的风险作了分析,得出了为保证潜艇发射鱼雷时的安全不能随意降低鱼雷出管速度的结论。     

激光成像自动对焦系统的散斑噪声滤波算法

针对激光主动探测成像的散斑（Speckle）噪声影响自动对焦系统的清晰度评价函数曲线,从而影响对焦性能的问题,提出一种多方向线型加权形态滤波方法。实验证明：基于该方法构造的滤波器明显改善了激光图像清晰度评价曲线（即自动对焦曲线）的形状,降低了误对焦率,提高了自动对焦系统的稳定性。     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

模拟训练系统语音通信性能改进算法研究

为了保障武器装备模拟训练系统受训人员的人耳体验,降低强噪声对话音通信的影响,提出了一种基于限幅陷波的啸叫抑制算法.通过分析大量模拟训练系统环境噪声样本特点,提出了有效改善话音质量的方法,特别是在脉冲性较强的噪声环境下,能够有效改善模拟通信设备的自激和延时增加等问题,仿真实验表明,该方法在强脉冲噪声环境下可稳定工作,具有较好的鲁棒性.     

基于非凸范数最小化图像去噪算法

为改善高斯噪声条件下图像去噪性能,基于低秩理论,提出基于伽马范数最小化的图像去噪算法.所提算法对噪声图像重叠分块,基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块若干最相似非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似秩函数以构建低秩去噪模型,并基于凸优化理论求解所得低秩去噪优化问题,重组所得去噪图像块以获得最终去噪图像.与PID,NLM,BM3D和NNM等主流去噪算法相比,实验结果表明,所提算法可有效消除高斯噪声,且可较好地恢复原始图像细节.