探潜神耳:世界先进机载 吊放式声纳一瞥

吊放声纳是反潜直升机的重要装备,主要用于对潜艇的搜索、跟踪、测向、测距、测速及目标识别。它利用反潜直升机机动灵活、能较快飞至潜艇出现海域的特点,可在短时间内搜索大面积海域,探潜攻潜。     

被动多传感器阵列中复合观测数据的数据关联

被动多传感器阵列是现代化战争中对雷达等主动传感器的重要补充手段。针对被动多传感器阵列的观测数据特点,提出了一种基于复合观测数据的量测与航迹的关联方法。该方法根据被动传感器对目标的位置量测数据以及运动属性的描述信息,利用模糊积分的方法对观测数据与备选航迹进行关联度量,以实现量测数据与航迹的关联。试验表明该方法是切实可行的,可以有效地进行量测与航迹的关联。     

基于单地震波传感器的运动目标参数估计方法

远距离的强振源和近距离的弱振源在接收器中可能会引起相同的信号强度,从而使以检测能级阈值为主的目标区域判别方式造成误判,达不到良好的毁伤效果。利用单个三轴地震波传感器接收舰船航行时产生的水中和海底声信号对目标进行被动探测定位,与舰船产生的信号强度无关,与距离也无关,经理论分析表明:该方法能够检测出舰船的运动参数及从水雷上方通过的时间,从而确定水雷的最佳打击位置。     

再论“声纳测向精度海上动态测量计算公式”

声纳测向精度极大地影响着水下作战平台指控系统的性能,尤其是其中的目标运动要素解算功能。详细分析了目前工程仍在使用的一种声纳测向精度计算公式,提出了一种改进方法,使之能适应交叉航路态势,便于对艇艏圆柱阵/球形阵进行测试评估。鉴于已有方法的有偏性,提出了几种新的方法,新方法是渐近无偏的,量测点数越多,误差估计精度越高。针对存在系统偏差情形,提出了一种解决方案,仿真结果表明,当量测点充分多时（如n=1 000）,该方案能精确地估计出随机误差（均方根）和系统偏差,为完善声纳测向误差的精度评估,提供了一种支持手段。     

日语被动句及被动含义表达的汉译处理

日在日语教学中,经常遇见已掌握日语“被动句”基本结构的学员,总是把日语“被动句”生硬地翻译成汉语的“被字句”。在翻译时,我们应该遵循汉语的表达习惯,体现原文思想。针对日语被动句、被动含义的自动词句、表示原因的主动句这三种情形来研究其汉译处理方法,试图寻找出其中的一些规律。     

累积跟踪概率的舰载主动声纳作用距离衡量方法

通过对水面舰艇声纳主动工作方式探测概率及作用距离的分析,探讨了目前常用的单次探测概率衡量方式所产生的问题,提出了累积跟踪概率的衡量方法,并结合某作战训练系统,应用蒙特卡洛法进行了仿真计算,计算结果表明,该方法可有效满足舰载声纳主动工作方式探测概率及作用距离的衡量需求,可为水面舰艇反潜作战的配置方法和指挥决策提供较高的参考价值。     

水面舰艇隐身技术现状及发展趋势

介绍了国内外水面舰艇隐身技术的现状,分析了一些主要隐身技术的原理,并设想了未来一段时期内水面舰艇隐身技术的发展趋势,对发展我国自己的隐身技术有一定的借鉴作用。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

中国海军声纳兵发现水下目标

无论水面舰艇还是潜艇,绝大多数都装有各种型号的声纳,其目的是保证舰艇航行的安全,战时则主要用来对付水下潜艇。在过去的50年中,人民海军的声纳兵遇到过这样几件大事．