基于GPU的海底混响信号快速仿真方法研究

在计算海底混响信号时,根据混响产生的物理机理,以射线声学为基础,用Lambert散射定律计算海底反向散射强度,采用单元散射模型建立海底混响信号模型。利用GPU相比于CPU具有更高的浮点运算能力和内存带宽的特点,采用GPU进行计算海底混响信号。通过对仿真混响信号的处理分析,在散射点较少时,混响信号包络更接近于K分布,而随着散射点的增多,混响信号的包络接近于瑞利分布。符合混响信号的一般统计特性。该方法能快速仿真出混响信号,达到高效的目的,为以后混响信号的实时演示验证提供一条可供选择的途径。     

基于GPU加速的雷达信号处理并行技术

软件雷达实现的瓶颈问题之一是信号的实时处理。为提高软件雷达信号处理的实时性,利用图形处理器(GPU)的并行运算能力进行雷达信号处理的硬件加速。设计雷达信号处理在CPU-GPU系统中的执行策略。针对GPU并行计算特点对雷达信号处理算法进行优化。实验结果表明,通过与同期中央处理器(CPU)运算平台比较,GPU运算可实现20倍以上的加速比,并且可以实时完成雷达信号处理的整个流程,体现出良好的工程价值与应用前景。     

浅海典型声速近程海底混响数值仿真

浅海混响以海底混响为主.本文选取对浅海近程海底混响贡献较大的声线采用射线声学理论,数值计算浅海3种典型声速分布下的海底混响时域信号和混响强度,分析声速分布、脉冲宽度及负跃层声速条件下声源深度对海底混响衰减的影响.计算结果表明:浅海近程混响强度随着时间振荡衰减,不同声速、不同声源深度下混响强度具有相似的衰减特性,但振荡衰减的"波峰"和"波谷"会随着声速分布、声源深度变化而变化.     

浅海典型声速近程海底混响数值仿真

浅海混响以海底混响为主。本文选取对浅海近程海底混响贡献较大的声线采用射线声学理论,数值计算浅海3种典型声速分布下的海底混响时域信号和混响强度,分析声速分布、脉冲宽度及负跃层声速条件下声源深度对海底混响衰减的影响。计算结果表明:浅海近程混响强度随着时间振荡衰减,不同声速、不同声源深度下混响强度具有相似的衰减特性,但振荡衰减的"波峰"和"波谷"会随着声速分布、声源深度变化而变化。     

水平分置海底混响信号的空间相关特性研究

海洋混响是影响声呐性能的主要因素之一,同时也包含了大量的海洋环境信息,因此对海洋混响的研究就显得尤为重要.本文依据海底散射系数的空间相关半径来划分散射单元,给出一种水平分置多阵元接收海底混响信号的仿真模型,重点分析了混响信号的空间相关特性.从理论上得出水平分置海底混响信号的空间相关特性符合sinc(x)函数衰减规律;根据仿真信号分析得出,混响信号的空间相关性随海底散射系数相关半径和发射信号脉宽增大而减小.     

线性调频信号的抗混响起伏模型

在假设混响模型为一时间随机过程F(t)的基础上，利用信号模糊函数的概念，分析推导了混响干扰起伏表达式，建立了线性调频信号抗混响起伏模型，并对相同脉宽、相同主频条件下的调频信号和单频信号的混响起伏作了比较，用实验的记录结果证实了理论模型的合理性。     

鱼雷混响建模与仿真研究

混响是主动声自导鱼雷的主要干扰,混响的建模与仿真对于研究鱼雷声自导系统具有重要意义.针对混响的特性,文中采用了一种单元散射模型和混响谱模型相结合的方法实现鱼雷混响的仿真,该方法方便有效,其仿真结果与实际相吻合.     

非均匀介质中宽带信号的混响仿真

提出了一种非均匀介质中宽带信号的混响仿真模型,给出了简要的理论介绍、具体的实现方法和相应的仿真结果.它是基于声波的射线传播理论和单元散射理论,通过模拟海面、海底以及体积混响的物理形成过程实现混响仿真.     

运动声纳界面混响仿真研究

研究了一种基于空间非均匀分布散射元信号合成的运动声纳混响信号仿真方法。综合考虑了发射信号形式、声纳运动特性、海洋环境等多种混响影响因素,实现了对运动声纳混响信号的数学仿真。对仿真混响信号及其概率密度分布、空间相关系数进行了检验,结果证明了仿真的有效性。     

双基地海底混响衰减规律研究

为提高双基地声纳系统性能,混响级预报至关重要。在全向发射不同接收指向条件下推导出散射面积计算公式,考察了此时椭圆环上的散射面积、散射强度、传播损失与接收角之间的关系。根据双基地海底混响的几何模型和声纳方程,推导出双基地海底的混响级预报公式。给出窄波束接收时,双基地声纳混响级系数随接收角度和基线长度的变化规律。仿真结果表明,双基地海底混响与接收角度、基线长度等因素有关。     

基于 GPU 的 Harris 图像特征提取

船用钢板的加工制造主要采用水火弯板的加工过程,随着三维测量技术的发展,现代工业系统主要采用视觉测量技术,它针对目标钢板的纹理特征不明显的特点,提出了一种点阵结构光的方法来测量钢板的三维形状.通过对钢板投影一些点阵,采用基于 GPU 的 Harris 加速角点检测算法提取投影特征点.实验结果表明,对于分辨率为995＆#215;646大小的图像加速比提高了26.36倍.     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。     

基于GPU的SAS成像算法并行实现研究

针对合成孔径声纳（SAS）成像过程运算量大,处理时间长,难以满足实时成像要求的问题,论文提出了采用GPU实现SAS成像算法并行处理,并对距离多普勒成像算法（RDA）进行了并行化处理方法研究。仿真实验结果表明：基于CUDA的SAS并行成像算法极大提高了计算效率,并在保持成像结果精度的同时,满足了SAS实时成像的要求。     

PCI混响消除算法的理论和实现方法

就工作在混响限制区域的主动声纳而言,混响成为限制声纳性能发挥的主要因素之一.如何有效地抑制混响或对混响进行弱化处理,对于提高主动声纳的目标检测能力具有十分重要的理论和实际意义.采用基于信号子空间理论,即主元求逆算法(PCI)的混响估计方法,实现了混响限制区域混响和信号的分离,并提出了一个混响子空间定阶方法.实际海试数据处理结果表明,该方法可以有效的剔除接收信号中的混响,有利于改善系统在混响限制条件下的检测能力.     

基于卷积神经网络的声信标信号识别方法

声信标信号的有效检测识别方法在找寻失事黑匣子的过程中起到关键作用。本文基于卷积神经网络(CNN)的检测识别方法,把已知声信标信号作为卷积神经网络的训练样本,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征后输入卷积神经网络进行训练,得到相应的训练标签。把待测的声信标信号输入经过训练的卷积神经网络进行测试,得到相应的识别结果。试验结果表明,基于卷积神经网络的方法可用于声信标信号的检测识别,并且有较好的识别率。     

基于多核PC软件雷达信号处理实时性仿真

针对软件化雷达视频信号的实时性问题进行了研究,给出了常规警戒雷达信号处理的仿真模型,对每个处理模块的运算复杂度进行了详细的分析,采用IPP和常规计算方法对每个处理模块的运算时间进行仿真研究,并给出了结论:在四核2.34G CPU的工控机上,采用IPP算法比采用常规算法计算速度要高1～2个数量级,在1500μs内,回波采样点数在32 768个以内,脉压、MTI、求模和恒虚警等处理模块都可以满足实时性要求,16通道动目标检测(MTD)在2 000 μs内,回波采样点数在8 192个以内,可以满足实时性要求.     

基于短时傅立叶变化反鱼雷鱼雷主动声引信浅水检测方法

反鱼雷鱼雷在浅水工作时,背景混响干扰强,攻击目标具有高速、尺寸小的特点。发射信号应选用高频率、窄脉冲来抗混响干扰。而对高速、小目标的检测,在频域内通过不同多普勒频移将混响与目标区分开来,可降低强混响背景干扰。利用信号在频域的特征可以获得较好的检测效果。