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.     

舰船辐射噪声模拟器设计

文章首先分析了舰船辐射噪声的频谱特性和声学特征,给出了线谱和连续谱的合成方法,随后从工作原理、硬件结构和软件流程三个方面介绍了模拟器的设计。该模拟器具有结构简单、可靠性高的优点,能够逼真模拟船辐射噪声的线谱和连续谱信号,可用于在水声装备的研制、仿真和试验。     

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。     

舰船辐射噪声的混沌特性检验

为提取舰船目标辐射噪声混沌特征,实现对舰船目标的自动识别,首先需要对舰船辐射噪声的混沌特性进行检验。采用一种改进的Lyapunov指数谱估计方法,计算其最大Lyapunov指数是否大于零,以及所有的Lyapunov指数之和是否小于零来判定噪声时间序列是否具有混沌特性。采用三类舰船目标辐射噪声作仿真计算,仿真结果表明三类舰船辐射噪声都具有一定的混沌特性,该结论为下一步基于混沌预测的目标检测以及提取舰船辐射噪声非线性混沌特征等工作奠定了理论基础。     

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.     

舰船辐射噪声连续谱特征提取方法研究

为了进一步提高对舰船自身属性的认识,并且为舰船的自我监测提供有效依据,针对连续谱的1/3oct谱特征提取方法展开研究。在详细分析舰船辐射噪声连续谱成因的基础上,介绍了已有宽带连续谱特征提取方法,分析其优缺点,并对其进行改进,提出了新的特征提取方法。通过实例对各连续谱特征提取方法进行对比分析,实验证明了提出的方法的有效性,得到了当拟合系数为7时的曲线拟合方法结果最佳的结论。     

基于进化规划算法的舰船辐射噪声分类

神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能.     

舰船水下辐射噪声的控制分析

水面舰船的声隐身性能是衡量舰船作战能力的一项重要战技指标。控制舰船水下辐射噪声水平、降低舰船的水下辐射噪声,不仅能提高水面舰船的隐身性,还能提高舰船的生命力和战斗力。介绍了国内外的水下辐射噪声控制情况,针对我国水面舰船水下辐射噪声的控制,提出了发展建议。     

PCA在舰船辐射噪声分类中的研究

在现代化的军事舰船中,舰船噪声的控制一直都是科研人员研究的重点,具有良好的噪声辐射识别与控制能力的一方,能够在战争情况下占尽优势,从而取得最终的胜利。但是船舶噪声由于特性复杂,与船舶本身及环境因素都有相当大的关系,所以对其的识别与分类一直都是个难点。本文首先对舰船的辐射噪声分类进行阐述,并利用主成分分析方法(PCA)对舰船噪声数据作低维度的分析处理和聚类识别,建立了相关的目标函数,通过仿真验证其合理性,最终为舰船的辐射噪声分类提出有价值的参考意见。     

自适应谱线增强在舰船辐射噪声线谱检测中的应用

舰船辐射噪声线谱成分包含有大量的舰船特征信息,提取这些线谱成分对于水下目标的识别和研究具有十分重要的意义.为了有效地将舰船辐射噪声特征线谱从宽带背景噪声中分离出来,提出了运用自适应谱线增强理论对舰船辐射噪声信号进行研究.利用最小均方LMS自适应算法,构造出自适应谱线增强器,从理论上对该增强器的原理进行了分析,并利用该增强器对2种船型的辐射噪声实测数据进行了处理.结果表明,该增强器对线谱信号有增强作用,对背景噪声有较好的抑制作用,十分有利于辐射噪声特征线谱的提取.     

基于灰度共生矩阵的舰船噪声特征提取方法研究

灰度共生矩阵（GLCM）可以描述图像各基元灰度的空间分布和结构特征,而舰船辐射噪声二维谱图中也含有许多目标的固有信息。利用灰度共生矩阵对舰船辐射噪声二维谱图的图像进行纹理研究,求取能量、熵、惯性矩等几个典型特征量,并通过实验室仿真和对实际舰船辐射噪声分析计算,其具有明显的差异,可以作为目标分类和识别的重要特征信息。     

舰船辐射噪声的非线性和确定性检验

为提取舰船目标辐射噪声非线性和混沌特征,实现对舰船目标的自动识别,首先需要对舰船辐射噪声时进行非线性检验和确定性检验。运用替代数据方法,选择合理的检验统计量,根据实验数据与替代数据之间峭度和自相关两个量的差异性,分析得出舰船辐射噪声信号有非线性成分。另外,对舰船辐射噪声时间序列作相空间重构,根据递归图中出现规则图案,定性分析出舰船辐射噪声信号具有确定性成分存在。该结论为下一步提取舰船辐射噪声非线性混沌特征奠定了理论基础。     

舰船噪声非线性特征的信道传播研究

文章首先针对信道的相干多途特性,基于射线理论,利用MATLAB仿真得到了信道的多途参数;接着基于相似序列重复度理论,提取了舰船辐射噪声的非线性特征—序列重复度RPT;最后将舰船辐射噪声通过多途信道作用,提取不同信道作用后的RPT特征并进行对比分析。研究表明,当舰船辐射噪声在不同传播距离和海深的信道里传播时,RPT特征的幅值缓慢变化,且其特征曲线的形状也发生改变,即舰船辐射噪声的RPT特征在多途信道里传播时是不稳定的。     

信号处理在舰船目标识别中研究发展综述

舰船目标识别系统是现代智能水中兵器的神经中枢和关键技术,为全面了解现代舰船目标识别技术的基本原理功能和发展现状。全面系统地介绍了二十多年来国内外舰船目标识别技术的发展历程和成果,重点阐述了诸如谱分析、小波分析、混沌时间序列分析等现代信号处理技术在舰船目标识别中的发展。最后对未来舰船目标识别技术的发展方向和思路表达了认识和看法,以期共同推进舰船目标信号的特征提取和识别技术的进一步发展。     

盲信号处理在机电声学监测与诊断中的应用

机械噪声信号和振动信号一样,蕴含了机械设备运行状态的重要信息,当设备状态发生改变时,其声学特性同样会发生改变。但是,待识别的目标信号和其它设备的信号以及噪声信号混杂在一起,一般很难直接从测量的声信号中获得有用的信息。因此,排除或抑制干扰信号或背景噪声,准确地从低信噪比的混合信号中提取出待识别的目标信号,对声学监测与诊断方法十分关键,而盲信号处理技术为机械声学信号的分离提供了一个有力的解决手段。该文对盲信号技术在机械装置声学监测与诊断中的研究现状进行了概述,为盲信号进一步应用于机械中的声学分析打下基础。     

船舶空调风系统噪声源测试与分析

文章介绍了船舶空调风系统各类噪声源,分析了各自对系统的主要影响,并对空调器噪声进行实验测试,对比分析空调器各类噪声测试结果,最后给出结果的应用分析。     

船舶耐波性试验测量数据处理系统开发及应用

针对船舶耐波性试验采集数据量大,实时处理难的问题,基于Matlab平台,以低通滤波及empirical mode decomposition(EMD)为程序内核,以FFT-FS频谱细化技术为辅助分析工具,开发船舶性能试验数据处理系统,该系统能有效消除测量数据中的噪声,自动识别趋势项,高精度提取频域细化谱,并可执行海量数据的统计分析,以全面获取实测信号的时域及频域特征。     

基于粒子群优化卡尔曼滤波的水下机器人信号处理

在卡尔曼滤波的基础上,引入粒子群优化算法,对卡尔曼滤波方法进行改进,提出基于粒子群优化的卡尔曼滤波器模型,从而提高水下机器人测量数据的精度,降低系统噪声和量测噪声所带来的误差。水池仿真试验结果表明改进的滤波方法有效、实用。     

基于近场声全息的水下辐射声场可视化方法与实现

针对水下结构体辐射声场的测试及分析问题,提出一种基于近场声全息的辐射声场可视化方法,采用平面近场声全息技术完成声场测量,给出声压数据场的获取方法,并运用光线投射算法对单频点上声压场进行体绘制,较好地呈现了某频点上辐射声场的声源位置、强度分布及衰减情况.