用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响

针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。     

非均匀湍流场中螺旋桨噪声研究

针对螺旋桨在湍流中的非定常噪声问题,在均匀湍流下螺旋桨宽频噪声相关性法的基础上,推导了非均匀湍流下螺旋桨宽频噪声的公式。在均匀湍流的研究中使用了十桨叶螺旋桨模型,并将计算结果与试验数据进行了对比,发现吻合较好。对于非均匀湍流中的问题,研究发现湍流的不均匀程度不会对宽频谱波峰的位置产生影响,噪声谱波峰的位置仍然取决于叶频,湍流的不均匀程度只会改变叶频处的波峰高度。最后研究了均匀湍流和非均匀湍流中侧斜角对螺旋桨噪声的影响,发现桨叶侧斜角的存在会降低螺旋桨在湍流中受到的宽频噪声。     

水下航行器管路气容消声特性试验

结合水消声器的工作原理和水下航行器管路系统及水舱特性,提出了气容水舱消声方法,通过向水舱中充入一定压力和容量的空气,形成蓄能式弹性可压缩扩张室消声容腔,充分利用水下航行器的水舱对通海管路进行消声。对气容水舱消声原理和消声性能进行试验研究,结果表明气容水舱可以有效降低管路出口处的流量和压力脉动,阻断噪声传播通道,降低管路系统水下辐射噪声,为水下航行器水下辐射噪声控制提供了有效方法。     

基于振动信号提取柴油机低频排气噪声特征研究

针对柴油机低频排气噪声的频率与强度很难准确地用理论计算等困难 ,试验研究了柴油机排气管内低频排气噪声信号与排气管壁上振动信号的相互关系 .结果表明 ,低频范围内 ,振动信号与噪声信号几乎呈现周期性的完全相干 ,在相干频率处振动信号能反映排气噪声的类周期性 .     

管道主动消声的次级声源设计

针对柴油机排气的特点,结合有源噪声控制工程应用,提出了两种次级声源的设计方案,经过分析计算,给出了实验用次级声源．     

随机共振理论在雷达信号截获中的应用

雷达侦察主要通过无源侦察接收设备对空域中敌方雷达辐射源信号进行检测,若要实现对敌辐射源信号的截获,基本条件就是敌雷达信号能量能够达到雷达信号侦收设备的截获灵敏度。然而现代战场中,电磁环境复杂多变,敌雷达信号往往被干扰信号、噪声等掩盖,导致侦收设备漏警概率提高。针对以上问题,提出基于随机共振原理的雷达信号截获判断的方法,增大了截获信号的输出信噪比,解决了由于噪声过大掩盖的雷达信号的侦收问题。将该方法应用于雷达告警接收机的前端截获部分,大大降低了截获系统的漏警概率,保证了整个截获系统的稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于Prony算法的大型结构振动信号降噪方法

以去除力锤激励下大型结构振动信号的背景噪声为研究目的,分析了背景噪声产生的原因及结构振动信号的特点,提出了将Prony算法应用于降噪的方法。该方法首先用一组衰减余弦信号分量之和来拟合原始信号,得出各衰减余弦信号的参数,然后根据振动信号的特点从中识别出背景噪声并构造其数学表达式,最后进行降噪处理。运用传统Prony算法和改进Prony算法分别对仿真信号和实测信号进行降噪处理,其结果证明了Prony算法的有效性,且改进的Prony算法具有更高的识别精度和更好的降噪效果。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法