潜艇模型尾流场和水动力噪声的测量方法研究

探索了一种集潜艇模型尾流速度场测量及模型水动力噪声测量于一体的试验技术,即通过合理的试验方案设计及信号处理手段,完成对潜艇模型水动力噪声信号的测量,识别出模型噪声信号各成分的影响范围;同时,应用PIV技术对潜艇模型的尾流速度场进行测量,通过对测量结果的处理,得到潜艇模型的尾流涡量场分布.所得到的结果为研究潜艇水动力噪声与尾流涡结构之间的关系提供了参考,所做的工作为上述问题的研究提供了一种新颖的试验思路.     

像增强器三维噪声测试技术

以微光像增强器为实验研究对象,分析了微光像增强器的噪声来源,提出了微光像增强器噪声特性的三维测试分析技术,建立了同时考虑时间域和空间域噪声的微光像增强器噪声测试理论模型,并用三维曲线描绘出空间域和时间域噪声的分布情况。     

实际通风管道噪声主动控制系统及其实现

采用反馈FXLMS自适应控制算法,用TI公司的TMS320C30芯片作为控制器,并用TI公司的AD7874和AD7245分别作为模数和数模转换器,组成实时的噪声主动控制系统.应用于实际的通风管路噪声主动控制,获得良好效果.     

对模拟信号采集系统设计中的几个问题的探讨

本文就模拟信号采集系统中几个问题进行了探讨,总结了设计中的几个原则.     

一种基于空-频稀疏的水声目标线谱重构方法

针对短数据量情况下被动声呐目标参数估计的问题，提出了一种波达角-频率联合估计方法，用于解决传统方法频率分辨能力和角度分辨能力不足的问题。该方法根据稀疏重构理论，利用目标在空间域和频域的稀疏特性，通过理论推导建立了空-频联合稀疏重构模型，并使用凸优化方法求解；仿真分析了该方法在不同信噪比条件下，对相邻目标的波达角和频率的估计能力，并使用海上测得数据验证了该方法的有效性。实验结果表明：该方法在短数据量情况下，可以准确估计目标的波达角和频率，并对噪声和相干目标有显著的鲁棒性，可以用于被动声呐探测机动目标。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

时间跨度对GPS坐标序列噪声模型及速度估计影响分析

选取全球范围内72个基准站的坐标序列,采用改进的赤池信息量准则、贝叶斯信息量准则对不同噪声模型组合进行噪声分析,得到基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数,探讨时间序列跨度对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型不能由单一的噪声模型表述,其呈现出多样性特征,主要表现为幂律噪声、高斯马尔科夫噪声、闪烁噪声+白噪声特征,且三坐标分量表现出不同的噪声特性;随着时间跨度的增加,坐标时间序列的最优噪声模型、GPS站速度及其不确定度逐渐由发散趋于收敛,随机游走噪声模型的比重有所增加。结果表明10 a以上的时间跨度是较为理想的噪声模型估计尺度。     

基于噪声调相干扰寄生扩频的隐蔽信息传输

在常见的各种信息隐蔽传输方法中,宿主载体大多集中于图像、音频、视频等各类多媒体信源,而通过射频信号作为载体来实施隐蔽信息传输的技术手段十分缺乏。针对这一情况,提出了一种基于噪声调相干扰寄生扩频的隐蔽信息传输方法。在干扰机对雷达、通信等目标对象发射噪声压制干扰信号的同时,将需要传输的信息寄生调制于噪声干扰的相位分量,形成一种类扩频传输信号,并有效隐藏于大功率干扰信号之中实现传输。在接收端通过解扩处理而恢复出隐藏的调制分量,最后解调出其中所隐蔽承载的数字比特流。仿真试验结果显示了该方法的可行性与有效性,这对于电子对抗设备的综合一体化应用和隐蔽通信的实施提供了新的技术途径。     

增量元学习IDBD算法在轴频电场信号检测中的应用

为了提高海洋环境电场背景中微弱舰船轴频电场的检测能力,针对传统的最小均方误差算法进行了改进,提出了一种基于增量元学习IDBD算法的自适应线谱增强器。利用所提算法对舰船缩比模型产生的实测轴频电场信号数据进行处理,结果表明该算法在低信噪比的情况下能够有效地将微弱轴频电场信号从宽带背景噪声中分离出来。所提算法相比于普通的自适应线谱算法,在改善信号的信噪比方面效果更加显著,且具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,极大提高了舰船轴频电场的检测能力。     

广义盲噪声空域分离算法

在“广义噪声”定义下,提出一种盲噪声空域分离算法.该算法不仅能够对来自空间多个未知方向的未知信号进行分离,确定其声源发生坐标,而且能够对信号实施有选择性的接收或消能阻断.因此,该算法特别适用于复杂电磁条件下的无线通信信号的分离与对拒收信号的“软隔离”,而且能够实现在“广义噪声”定义下的“软降噪”.本算法对来自多个方向的相互独立信号的分离准确率达到98％以上,所形成的反“噪声”信号能够在其作用范围内使“噪声”的能量降低50％以上.