船舶噪声的自适应分离技术

针对船舶杂系混合噪声的源数动态估计和分离技术,提出了一种基于盲源分离理论的船舶噪声自适应分离方法.首先采用一种基于交叉验证技术和递归运算相结合的方法来估计动态变化的噪声源数,然后利用峭度选取不同分布噪声的分离矩阵更新规则.四叶螺旋桨的船舶辐射噪声和船舶的杂系混合噪声盲分离的仿真结果表明了该方法的可行性,且它比传统的方法...     

复杂环境下潜艇感应电磁噪声的数值模拟

对潜超低频通信信号会受到很强的电磁噪声干扰,为有效抑制噪声,对潜艇周围复杂流场切割地磁场产生的电磁噪声进行研究。基于流体动力学以及有限元建模方法,将潜艇阻力和压力的计算值与实验数据进行对比,验证了数值方法的有效性。在此基础上建立电磁流体耦合模型,分析潜艇在不同航速和不同航向下感应电磁噪声的频谱特性和变化特征。研究结果表明,潜艇周围流体产生的电磁噪声属于超低频噪声,具有明显的线谱特征。潜艇航速对噪声幅值影响显著,同时各个航向上的噪声分量具有很大的相关性。分析得到的噪声频谱特性可为对潜通信的噪声特性研究提供参考,为降低电磁干扰或其检测提供一定的支持。     

潜艇遥控自航模螺旋桨噪声测量分析方法

本文在噪声（1）的基础上提出了一种新的潜艇模型螺旋桨的噪声测量方法，文中较为详细地表述了基于短时傅立叶变换技术应用潜艇遥控自航模进行螺旋桨噪声的测量分离过程。作为实验的第一步，文中还给出了潜艇遥控自航模航行时的噪声测量结果，螺旋桨噪声的分离工作将在下一步完成。     

舰船辐射噪声建模及仿真模拟器的实现

舰船辐射噪声的仿真模拟是测试被动声呐系统及声诱饵的关键技术.本文通过对舰船辐射噪声信号的声学特性分析,对其线谱、连续谱和调制包络进行了建模与仿真,模拟生成了辐射噪声信号,并研制了基于DSP硬件系统的舰船辐射噪声模拟器.根据噪声的连续谱特性,提出了一种用FIR滤波器实现宽带噪声信号模拟的方法,建立了辐射噪声的仿真模型.通过对模拟器输出信号进行功率谱分析,表明该模拟器能很好的反映舰船辐射噪声信号的基本声学特性.     

小波处理在船用导航传感器信号干扰分析中的应用研究

为了分离船舶噪声干扰信号、监测船舶工作状态以提高其航行安全性,本文基于声学有限元方法建立船身-水流耦合模型,得到船身-水流耦合面噪声传递函数。采用小波变换理论对船身噪声干扰信号进行变换分离,得到船身正常工作时的噪声频谱。     

水下结构辐射噪声估算方法实验研究

本文在总结了国内外关于结构噪声预报和估算的多种方法优缺点基本上,给出一种基于传递函数下不变意义下的均方加速度法。该方法以实验数据为基础,以同类结构,在确定了结构噪声辐射效率因子的基础上,再通过直接法或间接法获得的结构表面均方加速度分布,即可估算水下结构的辐射噪声。本文进行了实验研究,并对该方法的适用性进行了发讨论     

船舶电站自动频载调节装置电磁干扰抑制方法

为了确保船舶电站自动频载调节装置电磁干扰抑制效果,提高信号采集速率,提出了船舶电站自动频载调节装置电磁干扰抑制方法。对船舶电站自动频载调节装置进行电磁干扰噪声测试,利用人工电源网络,提取电磁干扰噪声。通过获取自动频载调节装置电磁干扰等效极子电偶模型的矢量磁位,对其磁场进行求取,构建电磁噪声干扰模型。采用平均中位值滤波法,抑制构建的模型相关信号,实现频载调节装置电磁干扰抑制。实验结果表明,该方法的电磁干扰抑制效果较好,信号采集速率较高,取得了良好的应用效果。     

拖船噪声对拖线阵声呐DOA估计性能的影响

拖船辐射噪声是影响拖曳线列阵声呐探测性能的重要因素之一.就拖船噪声对拖曳线列阵声呐采用常规波束形成方法、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法和盲源分离与MVDR波束形成融合方法时方位估计性能的影响进行了全面的仿真比较.结果表明,拖船噪声对常规波束形成方法、MVDR波束形成方法的影响非常严重,必须采取措施对其进行抑制,盲源分离与MVDR波束形成融合方法则表现出了优越的性能,一定程度上抑制了拖船噪声对拖曳线列阵声呐方位估计的影响.     

基于盲信号处理的舰船辐射噪声检测

根据舰船辐射噪声在水中传递的环境及特点,采用盲信号处理技术重构出相应的原始辐射源信号,该方法能够减少噪声及舰船间的相互干扰,提高了原始辐射源信号的信噪比,从而为水中兵器目标信号的准确检测提供了基础。仿真实验研究了单船舶辐射噪声信号谐波成分的分离及多船舶辐射噪声混合信号的分离,结果表明该算法稳定性好、收敛速度快,是一种有效的舰船辐射噪声检测方法。     

船用大侧斜螺旋桨的噪声计算与分析

采用分离涡模型(DES)对伴流场中螺旋桨的轴承力进行数值计算,得到轴承力的时域值,通过傅里叶变换得到频域脉动值并分析了轴承力的频域特性。将桨叶表面压力脉动作为旋转偶极子声源,采用Virtual.Lab基于直接边界元方法计算了螺旋桨的无空泡噪声,分析了螺旋桨轴承力与噪声的关系以及噪声指向性。     

深海海山周围航船噪声建模与特性研究

本文以抛物方程模型为基础,结合声场的互易性,提出一种深海低频航船噪声建模方法,该方法将声源与接收点位置互换,大大降低了声场计算的运行次数和运行时间,基于该方法对深海海山周围的航船噪声进行计算和分析.研究结果表明:海山对声传播损失的影响取决于接收阵元与海山的位置关系以及海山的几何参数.由于海山的遮挡作用,海山附近航船噪声的水平指向性具有不均匀性,在有海山遮挡的方向噪声级明显低于无海山遮挡的方向,海山附近航船噪声的垂直指向性会出现多个峰值.此外,单个尖峰海山的遮挡对接收阵元处的航船噪声总级影响较小.     

基于PLC模糊控制的船舶噪声干扰源抑制方法研究

现有船舶噪声抑制方法中采用的噪声抑制算法,存在噪声源消除计算不彻底的问题,因此,提出基于PLC模糊控制的船舶噪声干扰源抑制方法研究。针对船舶的噪声干扰源进行来向估计分析,根据分析结果进行信号噪声权值计算,引入模糊控制噪声抑制算法,对船舶噪声源进行消除计算。最后,通过设计的仿真实验对提出的设计方法进行可行性测试,证明提出的方法具有噪声干扰源抑制准确率高、噪声源抑制消除效果彻底的特点。     

低频段大气噪声及处理技术

大气噪声是低频段通信系统的主要噪声来源.本文介绍了大气噪声的产生和传播原理,结合实测数据研究了噪声的脉冲特性及规律等.论证了非线性处理方法提高通信信噪比的原理,并通过削波仿真实验提高含实测噪声信号的信噪比.该方法在实际通信系统中易于实现,能够改善系统性能.     

基于实测噪声信号的舰船辐射噪声重构

为得到逼真的舰船辐射噪声的仿真数据,通过对实测噪声数据作谱估计得到其频谱特性,同时提出了一种基于实测舰船辐射噪声信号来实现舰船辐射噪声线谱与连续谱同时重构的方法,即利用窗函数法设计出一个具有与其频谱特性相一致的特定幅频响应的FIR滤波器,再将高斯白噪声通过该FIR滤波器实现舰船辐射噪声信号重构.仿真结果表明,该方法能够较真实地重构舰船辐射噪声.其结果可作为半实物仿真试验信号源.     

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LDA的潜艇机械噪声识别算法研究

通过选取一定数量的潜艇机械设备噪声信号作为训练样本,利用线性判别分析算法(LDA)对噪声信号建立识别分类模型,然后将待测信号与已知信号库(机械设备正常工况下的噪声信号和所有已知故障情况下的噪声信号)中所有信号分别投影到识别分类模型上一一进行比对,确定潜艇机械噪声的类别.论文使用噪声模拟信号进行了相关实验,结果表明该方法能够比较准确的达到识别分类的效果.     

船用行程传感器电磁干扰信号抑制算法研究

航海事业的发展关系到国家经济的发展,目前许多海航行程传感器在实际工作中非常容易受到工作环境中电磁波的干扰,对海航事业的发展非常不利.本文基于船用行程传感器工作时电磁干扰信号的特点,借助不同噪声抑制算法对行程传感器的输出信号实施降噪、除噪实验,以期最大程度降低海航中行程传感器的噪声干扰,使得海航船舶可以正常工作.     

船舶噪声数据库中自动快速筛选数据方法

为了有效地提取船舶噪声数据库中数据,提出一种基于DBSCAN算法的船舶噪声数据库中自动快速筛选数据方法。采用DBSCAN方法识别数据库中的数据分布特征并排除异常数据,利用数据值筛选特征,通过数据增益率对特征进行加权,计算船舶噪声数据库中聚类质心的距离来提取出噪声数据。采用扰动支持噪声数据代价函数的方法测量数据特征的分类贡献度,进而建立噪声数据特征指数,对噪声数据特征指数以递归方法进行噪声数据特征排序和优化筛选。实验仿真证明,所提方法能够有效地自动快速筛选数据,筛选出来的数据质量较高。     

降低电机噪声的方法研究

介绍了电机产生电磁噪声、机械噪声和空气动力学噪声的原因,对电磁噪声、机械噪声和空气动力学噪声进行分析,找出引起噪声的根源以及减少电机噪声的方法。     

舰船辐射噪声非线性频谱特征提取与应用

舰船辐射噪声分类识别一直是被动声呐面临的难题,提取舰船辐射噪声的频谱特征来实现分类识别是一种常用的方法。基于舰船辐射噪声频谱特征主要聚于低频段的特点,按照稀疏分解的原理,通过构造完备的非线性频谱字典,提出了一种舰船辐射噪声非线性频谱特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取,采用最近邻分类器对辐射噪声样本进行了分类识别实验,结果表明,非线性频谱特征的正确分类识别概率高于线性频谱特征的正确分类识别概率。