多喷管超声速射流噪声的实验及数值模拟研究

为分析多喷管超声速燃气射流的噪声特性,对四喷管射流进行了实验和数值模拟研究。数值仿真采用大涡模拟结合Ffowcs Williams&Hawkings声学模型计算四喷管射流噪声,并与实验测量的噪声结果相对比以验证数值计算方法的可靠性。结果表明,仿真结果与实验结果变化趋势一致,其中远离地面的测点的总声压级与实验值相对误差为1.2%左右,验证了所采用的数值方法可准确预测多喷管超声速射流噪声;在高度欠膨胀状态下,四喷管的四束射流间存在相互干扰,并在四束射流合并后流动迅速转变为湍流状态;射流下游的大尺度湍流混合噪声是四喷管射流噪声的主要来源,总声压级沿射流方向最大。研究结果可为超声速喷管及其降噪方案设计提供参考。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

面向脉冲压缩雷达的灵巧噪声干扰方法研究与仿真分析

针对脉冲压缩雷达,研究了基于卷积调制、乘积调制的灵巧噪声干扰仿真分析方法。该方法基于数字射频存储（DRFM）技术,将干扰机接收并存储的雷达发射信号与噪声信号进行卷积、乘积调制后转发出去,为干扰信号的产生提供了有效途径。仿真实验证明该方法能有效干扰脉冲压缩雷达,同时具有压制性干扰和欺骗性干扰的效果。     

有源跟踪与无源跟踪角跟踪精度的分析与比较

在自卫噪声干扰下,单脉冲雷达可以从有源跟踪方式转为无源跟踪方式,利用敌方释放的噪声干扰进行无源跟踪.首先对有源角跟踪精度进行了分析与计算,然后在无源跟踪时两路接收支路不对称、噪声干扰振幅起伏、中放带宽有限和归一化受到破坏等主要误差原因分析的基础上.对无源角跟踪精度进行了估算.得出一般情况下无源角跟踪误差大于有源角跟踪误差的结论.     

超低频大气噪声幅度概率的SαS分布法

为正确辨识超低频大气噪声的幅度概率分布类型,对其进行有效抑制,首先,假设实际大气噪声幅度概率分布服从SαS(symmetric α stable)分布,从而估计出分布的模型参数;然后,由此计算出该参数下SαS分布的理论幅度概率分布并生成服从SαS分布的随机样本;最后,采用与实际数据APD比较和做Q-Q图的方法验证了分布拟合的正确性。结果表明:SαS分布可以有效地描述出超低频大气噪声的幅度概率分布。     

自适应抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法

飞机、坦克和船舶等封闭座舱内部产生的强机械噪声严重地影响了语音通信系统,为此,提出了自适应噪声抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法,其基本原理是:先进行基于相关检测的自适应消噪处理,其后采用谱相减算法消除残留噪声。仿真结果表明:该算法对引擎噪声的消噪效果明显,并能有效地保持语音清晰度,可应用于机械噪声很强的语音通信系统。     

管道检测机器人的测力定位法理论与方法

介绍并分析了管道检测机器人的定位现状,并针对它们的不足,根据牛顿力学和运动学定律提出了管道机器人的测力定位法.对测力定位法的性能进行了分析,发现误差有时间的累积性,并以时间的二次方递增.指出了它和光电码盘定位法的综合运用将是有效解决长距离输油管道机器人的高精度的独立定位问题的最佳切入点.最后,对测力定位法在整个管道检测机器人的检测、定位中的应用进行了分析,并给出了应用结构流程图.     

一种自适应方向性技术在生命探测仪中的应用

基于声波／振动探测原理的地震生命探测系统的研制在我国灾害生命搜索救助领域中占有重要位置。提出了一种有效的自适应噪声抵消方法,该方法通过自适应的改变增益值代替改变部分样本的时延值而使系统零点自适应的移动。当信号和噪声同时存在时,能保证零点总是朝向噪声方向。该自适应算法能在硬件中实时实现,在声波／振动生命探测仪中可作为噪声削减和信号增强的实际工具。     

基于小波鲁棒阈值的雷达信号检测方法性能分析

针对雷达信号中存在的不同于高斯分布的拖尾分布噪声,基于ε污染的正态分布族获得一种鲁棒阁值处理方法.仿真实验表明,与基于高斯噪声的经典阈值方法相比,鲁棒阅值能更好地消除雷达信号中的拖尾分布噪声,且在未知ε精确取值的情况下仍能到达很好的消噪效果.实验结果进一步表明软阈值比硬阈值更适合于小波鲁棒阈值的处理.