基于时谐偶极子模型的舰船轴频电场特性分析

基于电磁建模方法,通过时谐偶极子模型在深海环境下产生的交变电场信号,对舰船的水下轴频电场进行仿真模拟。考察了舰船在不同测量深度上的电场分布特性,并对多种影响因素进行对比分析,为基于水下电场特征控制的舰船隐身提供理论基础和数据支撑。     

LMS算法在舰船磁场信号检测中的应用

针对检测舰船磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种基于变步长LMS算法的检测方法.根据舰船磁场信号的实际特征,首先采用小波阈值去噪法对实测信号进行处理,去除测量信号中的白噪声,并提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用变步长LMS算法对低频分量进行自适应滤波,进一步滤除噪声,提取舰船磁场特征信号.船模实验的结果表明,该算法可以显著提高信噪比,增强了对舰船磁场信号的检测能力.     

舰船水下辐射噪声预测系统的研究

由于水下辐射噪声特征信号代表了水面舰船和潜艇的固有特征，因而被敌方利用作为探测舰艇的主要手段。为了建造达到声学指标的舰艇，必须在设计阶段精确地预测噪声级并采取切合实际的降噪措施。为此，开展了舰艇水下噪声预测系统的研究。简要介绍了预测系统和根据理想模型试验得出的验证结果。     

基于多信号模型的舰船电子装备测试性分析和评估

针对舰艇电子装备测试性设计特点,结合一种简单而有效的系统建模表示方法多信号模型,提出采用一种基于多信号模型的舰艇电子装备的测试性分析和评估方法.并以某型舰船电子装备为例,应用TEAMS软件平台,从系统的多信号模型建立、测试性分析和测试性诊断能力评估三个方面介绍了舰船电子装备的测试性分析与评估技术应用,为对舰船电子设备进行测试性设计指标进行评估探索了一种有效的技术途径.     

舰船水下极低频电磁信号的控制

舰船水下极低频（ＥＬＥ）电磁特征信号很容易被探测。船体采用不同的金属结构,或使用有源阴极保护系统都会通过海水产生电流。由螺旋桨轴转动而引起的轴承座阻抗的变化,对这类电流进行调制,产生了极低频电磁场的传播。质量较差的阴极保护（ＡＣＰ）电源滤波器也会引起这种极低频电流的波动。讨论了采用轴主动接地（ＡＳＧ）技术和抗干扰阴极保护滤波器控制极低频特征信号。     

基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法

针对舰船辐射噪声特征存在非线性、非平稳的时变特点,导致特征识别难度较高的问题,本文提出一种基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法。利用Dopplerlet变换方法,选取高斯函数作为基函数,变换舰船辐射声场信号。利用VMD算法获取搜寻约束变分模型的最优解,将完成变换的舰船辐射信号,分解为多个IMF分量,提取舰船辐射噪声特征。利用所提取的舰船辐射噪声特征构建特征样本集,通过贝叶斯网络计算样本集内各样本的状态概率,识别舰船辐射噪声特征。结果表明,该方法有效识别水面舰船、水下低速运动舰船等不同类型舰船的辐射噪声,适用于舰船目标识别应用中。     

螺旋浆在外磁场中转动所产生的磁特征信号

现代水雷技术的进步对消磁提出新的要求，除铁磁效应外，还须考虑其他电磁源的特征信号，如水下电位，极低频电磁特征信号及与磁场和涡流有关的腐蚀效应，介绍一种由直流电磁源产生的特征信号，在以前的文献中没有对该特征信号进行描述，通过简单分析计算可证明，一个旋转的导电螺旋浆感应的涡流可产生一个横切外部磁场的净磁矩，该磁矩的大小与螺旋浆的材质、大小、外部磁场的磁通量及螺旋浆的角速度有关，讨论了螺旋浆模型的基本理论及实验结果。     

水面与水下舰船的隐身

减少舰船信号特征包括两个方面：一个技术上是否便于实现；二是需要多少费用。这决定了是否应用这些技术成果。作战研究（ＯＲ）技术可用来量化减少信号特征的相关关系。对作战研究模型是如何将航速和噪声之类舰船平台特征（在反潜战范围内）综合进行了研究。过去，这曾支持了荷兰海军Ｍ型护卫舰对这些方面的需求。使舰船自身安静化（减少自噪声）的目的是优化舰的探测性能（另一方面是避免被敌方潜艇发现或触发声水雷）。强调从反潜     

基于频域特征的水下高速目标瞬态信号检测

水下高速目标出管瞬态信号低频特征明显。介绍了Power-Law瞬态信号检测器,针对水下高速目标的出管噪声特点,提出了基于频域特征的瞬态信号检测方法。若中高频部分能量变化明显,直接判断为非水下高速目标。利用该方法对鲸鱼的鸣叫声和实测某水下高速目标出管噪声进行了信号检测,结果表明该方法可有效对水下高速目标出管噪声进行检测,并在一定程度上降低了虚警概率。     

水声声图测量技术研究

舰船的水声声图测量技术是通过分析水下声波信号获取水下噪声图像的一种技术,在海洋探测、敌船侦察等领域有重要的应用。由于声波在水下传输过程是一个多噪声、多路径的过程,信号的抗干扰能力较弱,因此,重点对水声声图测量技术的干扰抑制进行研究,通过建立水下干扰的模型,采用滤波算法进行干扰抑制,取得了良好的效果。     

基于径向基函数网络的水声信号预测模型研究

随着舰船隐身降噪技术的不断发展,舰船辐射噪声信号检测变得愈加困难.针对这种情况,将RBF神经网络引入到水声信号的预测中,建立水声信号的全局预测模型.通过对Henon和Lorenz映射仿真,验证了RBF预测模型的有效性.运用全局预测模型对两种实际水声信号进行预测.实验证明,该预测模型学习速度快,所需样本点少,效果较准确,在水声信号检测中具有良好的发展前景.     

多特征融合的舰船目标分类研究

给出一种多特征融合的舰船目标分类方法,该分类方法中选用两类特征:第一类特征为根据舰船图像信息提取的RST不变性特征;第二类特征为根据舰船水下的辐射噪声提取到的MFCC系数。将2类特征进行融合,共同作为高斯混合模型的输入值。实验结果表明,本文给出的方法具有较高的识别率。     

灰色预测CO浓度在舰船火灾探测中的应用

为了有效地探测舰船火灾,根据舰船火灾信号的特点,选取CO浓度作为火灾探测信号的特征,并提出采用灰色系统模型预测CO浓度增大趋势,通过与实际探测值比较得出相应时刻的预测误差,进而判断是否存在火灾威胁的探测方法,同时结合舰船工作环境的特点,设计了三级火灾报警等级。仿真结果证实了该方法的有效性,对现有的火灾探测方法是一种补充。     

现代舰船红外特征信号抑制

大多数现代舰船都拥有一些红外特征信号抑制（ＩＲＳＳ）系统，以降低对红外制导反舰导弹的敏感度。最近几年舰船发展计划新趋势是采用一种更系统、更安全的红外信号抑制方法。     

混沌方法在舰船辐射噪声分析中的应用研究

为了检测舰船辐射噪声中的非线性特征，本文采用混沌、分形理论从信号产生的机理、相空间轨迹、分形维数和Lyapunov指数等4个方面着重研究了舰船辐射噪声的混沌现象。研究结果表明舰船辐射噪声信号中确实存在混沌现象，且不同类别的信号具有不同的非线性特征，该结果将为水声信号处理、水下目标检测和识别提供新的理论方法。     

舰船机械水下辐射噪声的预测

本文主要介绍了用SEA方法对舰船机械水下辐射噪声的预测，并通过对小型钢质船的预测计算和实测，证明用该方法进行预测是行之有效的。     

特征信号控制最优的“斯米杰”号艇

在舰船设计中，对特征信号的控制是提高舰船隐身技术的关键。瑞典国防装备局较早就涉足该领域的研究工作，经过大量的研究和试验产生的隐身舰船在信号抑制、反探测和跟踪等方面都取得了较大的进展。     

经验模态分解方法在结构冲击信号分析中的应用

介绍一种非线性非平稳信号分析的新方法，此方法是基于经验模态分解（EMD）技术的振动信号分析算法。基于这种方法编写了非线性信号分析程序，把振动信号分解成多个本征函数，在分析过程中比较EMD方法与传统的FFT方法，通过两种方法的对比分析，体现了基于EMD的希尔伯特一黄变换的先进性。对水下爆炸载荷作用下的舰船结构响应进行数值模拟分析，并将EMD方法应用于水下爆炸结构冲击信号分析。通过研究每一个本征函数，从本质上分析水下爆炸冲击加速度信号的组成成分及特点。     

基于AR模型的水下目标检测方法

本文提出了一种基于AR模型的水下目标检测方法。该方法对预先获得的环境噪声信号建立AR模型并求解其参数,对采集到的可疑信号以相同的阶数建立AR模型并求其参数。通过比较噪声模型系数和被测目标信号模型系数的差异来判断是否有目标存在。用该方法对模拟舰船信号、舰船模型信号和海试实测数据进行了分析并与能量检测器的结果进行了比较,结果表明该方法与能量检测器的性能相差不大,可以在较低的信噪比下检测出目标信号。     

强噪声背景下舰船信号混沌检测方法研究

给出了舰船信号混沌检测原理,在分析Duffing方程混沌行为的基础上,给出了强噪声背景下舰船信号混沌检测模型,并分析了噪声对该混沌检测方法的影响。最后运用该混沌检测方法对舰船信号进行了数值实验,结果显示了此种方法的有效性和优越性。