声纳脉冲抑制的技术研究

针对声纳设备工作过程中,如果同时接收到噪声目标信号和声纳脉冲信号,脉冲信号对噪声工作方式而言是干扰信号,直接影响对噪声目标信号的检测和跟踪,影响了声纳正常功能的发挥。围绕这个问题,提出了应用全数字自适应线谱抵消技术实现对脉冲干扰进行抑制的技术研究。     

舷侧阵振动噪声高波数特性分析

舷侧阵是一种安装在水下航行器两舷的声呐基阵.舷侧阵充分利用载体尺度以增大基阵孔径,降低基阵的工作频率,提高基阵的探测性能.舷侧阵直接安装在水下航行器壳体上,振动噪声是其主要的噪声干扰,有效抑制振动噪声是提高舷侧阵探测能力的基础.本文通过实验研究,验证了舷侧阵振动噪声的能量主要集中在高波数区,其峰值位于壳体弯曲波数.在此基础上,建立了舷侧阵振动噪声波数频率谱模型,为舷侧阵振动噪声抑制方法研究提供了模型支持.     

小型水下航行器舷侧阵流噪声抑制原理和仿真分析

在小型水下航行器上加装舷侧阵,可有效增大基阵孔径,提高探测能力.流噪声是小型水下航行器舷侧阵的主要背景噪声之一,其激励源为阵表面的湍流边界层起伏压力.抑制流噪声是提高小型水下航行器舷侧阵声接收性能的重要途径.本文通过小型水下航行器舷侧阵的波数域响应函数建模给出了流噪声计算方法.仿真分析结果表明,采用面元水听器和表面覆盖粘弹性层相结合,可滤除湍流边界层起伏压力的高波数成份,从而有效抑制小型水下航行器舷侧阵的流噪声.     

潜艇自噪声检测中亟待研究的课题——如何排除海洋环境噪声的影响

现代潜艇随着声学设计的深入研究，潜艇的声隐身性能不断的提高，潜艇的声纳平台区自噪声也逐渐降低，在本艇声纳工作频段范围内，海洋环境噪声在某些场合下的量级与声纳部位的自噪声级相当。因此，如何排除海洋环境噪声对实艇自噪声检测分析的影响，是亟待研究的问题。     

基于三元阵的舰船水压场微弱信号检测方法研究

利用三元阵水压场同步测试系统一次海上实船水压场测试试验的三阵元数据开展了低信噪比实船水压场的特征提取和检测方法研究.结合三阵元,分别采用了自适应滤波方法和功率谱估计方法对所获得的试验数据进行分析处理.结果证明,基于自适应滤波和基于功率谱估计的三阵元联合浮动门限能量检测方法能有效抵消噪声干扰,所设计的浮动门限随海浪背景噪声的变化而调整,具有很好的适应性,能在低信噪比下达到较高的信号检测率.     

船舶声呐部位自噪声的预报方法及其控制技术

本文简要地分析了舰船艏部声呐罩内自噪声的特征，比较全面地综述了艏部声呐和舷侧阵声呐自噪声的预报方法，内容包括弹性平板——矩形腔模型、半解析半试验方法、统计能量法和波数法；同时综述了声呐自噪声的控制技术，内容包括艏部声呐罩线形的低噪声设计方法、声呐罩结构和材料的低噪声设计技术、舷侧阵柔性涂复层技术以及水下声障板设计技术。     

一种基于小波包分解FXRLS算法的自适应噪声抵消方法

将小波包分解技术引入FXRLS算法,并形成了基于该算法的自适应噪声抵消方法。通过仿真实验和实测数据进行了验证,结果表明,该方法比传统系统具有更快的收敛速度和更高的降噪能力,能够处理复杂的水下噪声主动抵消问题。     

基于L-M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用

基于L-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高.文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报.分析了影响声纳部位自噪声的各种参数.利用潜艇声纳实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对潜艇声纳部位自噪声进行精确预报.     

基于舷侧阵的MVDR波束形成算法研究

针对鱼雷舷侧阵的方位估计,研究了阵元域MVDR波束形成算法,此算法较常规波束形成算法在分辨能力上已有了很大的提高,但阵元域MVDR是对阵元域的信号直接处理,计算量较大,在低信噪比时分辨能力下降,限制了其在声纳系统上的应用.文章提出的波束域MVDR(BMVDR)波束形成算法就是为了克服阵元域MVDR的缺点.通过理论分析及计算机仿真,表明BMVDR算法的性能优于MVDR与常规波束形成(CBF).     

智能鱼雷攻潜部位及攻击角测量方法与误差分析

研究了一种基于实艇靶舷侧阵的末弹道二维跟踪定位模型,给出了鱼雷攻潜过靶部位及水平攻击角的计算方法,分析了测量误差并进行仿真.分析及仿真表明,采用该定位模型,鱼雷攻艇部位的测量精度可达2 m,在艇正横方向大约±60°开角范围内,水平攻击角的测量精度可达2°.在引起攻击角测量误差的各因素中,同步误差和目标深度装订误差影响较大,声速装订误差和基阵变形引起的误差较小.     

基于FEM/AML的船舶海水冷却系统出海管路流噪声预报

为了预报船舶海水冷却系统水下辐射流噪声情况,以船舶海水冷却系统舷侧阀出口管路为对象,采用FEM/AML技术,进行水下辐射噪声分析,对比不同舷侧阀水下深度、出口管径对流噪声的影响。结果表明海水冷却系统舷侧阀水下流噪声以低频为主,增大舷侧阀管径、降低排出口水下位置等措施可以降低系统流噪声。     

基于FEM/AML的船舶海水冷却系统出海管路流噪声预报

为了预报船舶海水冷却系统水下辐射流噪声情况,以船舶海水冷却系统舷侧阀出口管路为对象,采用FEM/AML技术,进行水下辐射噪声分析,对比不同舷侧阀水下深度、出口管径对流噪声的影响。结果表明海水冷却系统舷侧阀水下流噪声以低频为主,增大舷侧阀管径、降低排出口水下位置等措施可以降低系统流噪声。     

宽带多普勒声纳系统原理及特性研究*

宽带多普勒声纳采用重复相位编码信号和复协方差算法,相对于窄带技术大大提高了测量精度。论文分析了宽带多普勒声纳的系统结构和工作原理,介绍了复协方差方法,通过对湖试数据的分析,研究了多普勒声纳接收到的信号特性,分析了时域波形和包络,指出了回波首先以混响为主,经过一定的延时后接收的信号以限带白噪声为主;分析了海底回波的幅度特征并采用滑动谱矩估计分析了接收的整个时域信号的速度特征。分析了噪声的概率密度和功率谱,并与高斯白噪声比较,得到宽带多普勒声纳接收到的噪声近似服从高斯分布的结论。     

基于改进型神经网络的船舶APF谐波检测

针对船舶有源电力滤波器谐波检测实时精度高的要求,在传统自适应检测方法的基础上,提出了基于自适应Hopfield神经网络的船舶有源电力滤波器谐波检测方法。根据自适应噪声对？肖技术的基本原理,为了有效的进行噪声抵消,采用了基于Hopfield神经网络的自适应非线性滤波器,将基波有功电流从负载电流中滤除从而得到基波无功电流和...     

神经网络结合自适应噪声抵消技术在磁场信号处理方面的应用

本文基于神经网络和自适应滤波原理，讨论在复杂噪声情况下的磁场信号处理和提取问题。针对水下目标磁场特性，以实际测量的背景噪声和目标信号数据为样本，设计了低通滤波器，并应用MATLAB软件进行BP神经网络算法的模拟仿真，实现自适应噪声抵消。结果证明此方法可以显著提高对目标信号的处理和提取能力。     

水下拖缆隔振段隔振性能的试验研究

介绍了水下拖缆隔振段隔振性能的测试装置和试验方法;分析了测试系统中隔振段两端串联弹簧对隔振性能的影响,隔振段的固有特性,不同拉力与激振量情况下的隔振效果以及轴向与横向的隔振性能.这些试验数据和分析结果,为线列声纳阵水下拖缆隔振段的设计提供了技术依据.     

拖曳线列阵隔振模块结构的建模及计算分析

隔振模块是拖曳线列阵的重要组成部分,本文采用ANSYS有限元软件,建立了考虑护套内硅油和护套外水这两种流体的两层流固耦合模型,计算分析了隔振模块在水下的隔振性能,得到了一些重要的分析结果.这些计算数据和分析结果,为线列声纳阵水下拖缆隔振段的设计提供了技术依据.     

一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。     

基于Matlab的常见阵型阵增益性能仿真研究

阵增益是声纳方程的一项重要指标,其研究具有重要意义。阵增益是一种描述阵型对信号加强和对噪声抑制的量,工程上希望在既定条件下,阵增益越大越好。声纳基阵在进行波束形成时,其指向性图会发生畸变,因而增益也会发生相应变化,因而在不同束控方向增益也会有所差别。在论文中,将从指向性因数和信噪比增益两方面来研究不同参数情况下几种常见阵型的增益情况,并衡量这两种方法的内在联系和优缺点。     

一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。