欠定盲分离方法预报水下双层圆柱壳辐射声场

水下双层加筋圆柱壳振动和辐射声场的预估对其噪声控制具有重要意义.以此为出发点,基于双层加筋圆柱壳干模态叠加原理,运用欠定盲分离方法,实现了有限数目测点预报结构振动和辐射声场的目的,并用数值方法对预报结果的有效性进行了验证.结果表明,欠定盲分离方法可以对水下双层加筋圆柱壳辐射声场进行预报,并且该预报方法对测点的位置、选取的模态阶数没有严格的要求,所需要的测点数目也较少,有很好的适用性.     

短时傅里叶变换的舰船辐射噪声纵向分布特性分析

舰船的辐射噪声主要来源于船舶主机、辅机以及船舶螺旋桨等结构,辐射噪声不仅会对船载设备的精密程度造成影响,还会大大降低船舶的隐蔽性,尤其是执行作战任务时,在声场条件下很容易被敌方侦测到。为了系统的分析船舶辐射噪声的特点,提高船舶的隐蔽性设计,本文首先对船舶辐射噪声的来源等问题进行了研究,然后基于短时傅里叶变换等噪声信号处理方法,对船舶的辐射噪声的纵向分布特性进行了研究,有利于改善船舶的隐蔽性,降低船舶辐射噪声。     

匹配傅里叶变换技术的研究与应用

首先分析匹配傅里叶变换的特点,阐述了将匹配傅里叶变换应用于线性调频信号的优点,将其与传统的傅里叶变换进行比较,说明匹配傅里叶变换是线性的。最后将匹配傅里叶变换应用于高动态信号多普勒频率偏移的仿真中,实验结果表明了此算法能够更好地去除混合信号中的噪声,准确地估计出信号的频偏。     

盲源分离技术在水声信号中的应用研究

通过研究α稳定分布,提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α稳定分布,在进行对称α稳定分布且独立的随机源信号进行盲分离处理时,若仍然采用高斯分布将不收敛。本文设计了分数低阶矩阵盲源分离算法,最后通过实验对比本文所设计算法和时延分离算法。实验结果表明:本文所设计的算法对于α稳定分布且有独立的随机信号,具有较好的收敛性,能够有效实现盲源信号分离。通过从复杂的海洋噪声中仍能较好地提取出船舱辐射噪声的实验,说明即使信噪比发生变化,源信号分离后相似系数较分离前仍然有稳定地提高。     

基于傅里叶变换的舰船通信低频信号传输精度分析

针对当前低频信号传输精度分析效果差等不足,以改善当前低频信号传输精度分析结果为目标,设计了基于傅里叶变换的低频信号传输精度分析方法。首先了解当前低频信号传输精度分析研究的现状,找到当前各种分析方法的局限性,然后采集低频信号,采用傅里叶变换对低频信号进行处理,得到低频信号的频带分量和残余分量,并采用灰色模型和神经网络对其进行分析,最后通过傅里叶逆变换得到低频信号分析结果,并进行低频信号传输精度测试。本文方法的低频信号传输分析精度超过了95%,同时低频信号传输分析速度快,具有十分广泛的应用前景。     

傅里叶变换成像光谱技术在化学战剂遥测中的应用

叙述了化学战剂遥测技术的进展情况,并对傅里叶变换成像光谱技术的基本原理、发展状况做了分析,对动镜结构和无动镜结构两种方式的傅里叶变换成像光谱技术做了比较。提出将该项技术应用于化学战剂遥测领域的设想。     

基于傅里叶变换的尾流光散射检测信号处理

在水下目标探测系统中,由于受到水下噪声反射、磁性干扰等多种因素,会对探测结果造成干扰。尾流光散射检测可以有效消除水下噪声及电磁干扰,算法精度与实时性是整个信号检测系统的重要指标,解决的关键是滤除光电转换器中的系统噪声。傅里叶变换能够同时在时域及频域描述信号特征,结合滤波器可有效进行原始信号的分解、滤噪。本文研究了基于傅里叶变换的尾流光散射检测信号处理算法,最后对算法进行仿真分析。     

傅里叶红外光谱仪在船舶设备油液监测诊断中的应用

傅里叶红外光谱仪在各个领域得到广泛的应用,文章综述了目前该仪器在船舶设备油液监测诊断方面的应用现状和应用原理,列举了应用实例,对该仪器在监测诊断方面的应用提出了一些建议。     

基于傅里叶变换的SAR图像舰船尾迹检测

为利用精准的舰船尾迹检测结果,为航速航向信息反演等应用提供基础,提出基于傅里叶变换的SAR图像舰船尾迹检测方法。利用分数阶傅里叶变换方法,通过线性积分变换以及平面旋转两部分,变换舰船尾迹SAR图像,将其划分为高频子带与低频子带。利用Radon变换方法,累加SAR图像低频子带内直线像素点的灰度值,获取像素点与舰船尾迹线的几何对应关系,搜索Radon变换域中的峰值点位置,获取最终的SAR图像舰船尾迹线检测结果。实验结果表明,该方法可以有效检测SAR图像中的卡尔文尾迹、布拉格尾迹等不同类型的舰船尾迹,具有优越的舰船尾迹检测效果。     

水下双层圆柱壳辐射声场欠定分离评估方法研究

水下双层加筋圆柱壳振动和辐射声场的评估对其辐射噪声监测和控制具有重要工程意义。文中通过结构振动模态参与因子向量自身的稀疏特性,分析提出了一种基于结构振动的辐射噪声欠定分离评估方法,可实现有限振动测点情况下的水下复杂结构振动和辐射声场的有效评估。数值和试验结果验证了文中方法的有效性,且所需要的振动测点数目少,具有良好的工程适用性。     

船舶通信网络盲信号的分离算法

盲信号分离算法是船舶通信网络研究中的一个重要方向,为了解决当前盲信号分离算法存在的分离效果差、精度低等缺陷,提出一种基于混合人工智能算法的船舶通信网络盲信号分离算法。首先对船舶通信网络盲信号分离原理进行分析,指出盲均衡器权向量是影响分离效果的关键因素,然后采用粒子群算法和蚁群算法组成一个混合人工智能算法,将其引入盲均衡器权向量最优值的搜索中,最后进行船舶通信网络盲信号分离实验。本文算法能够快速有效的找到盲均衡器权向量最优解,解决当前船舶通信网络盲信号分离算法存在的难题,提高了船舶通信网络盲信号分离精度,具有十分广泛的应用前景。     

基于四阶累积量联合对角化盲分离算法的波束净化方法

由于海上多目标的存在,目标船只的信号会与其他船只的信号混叠在一起,目标特征相互掩盖,对目标的识别造成干扰。针对常规波束形成对邻近多目标干扰净化性能不佳的问题,本文将基于四阶累积量联合对角化的盲分离算法应用于波束的净化,并对其性能进行研究分析。仿真结果表明,基于四阶累积量联合对角化的盲分离算法对波束的净化效果明显。     

基于盲分离的柴油机轴系扭振信号分离研究

柴油机瞬时转速信号来自不同激励源,激励源信号的频率成分受气动力、往复惯性力和离心力等影响,并且相互重叠。干扰成分的频谱组成非常复杂,主要分为随机噪声谱,独立线谱等。文中应用盲源分离信号处理技术对瞬时转速数据进行分离与仿真研究,实现均值处理、白化处理和分离前滤波等预处理方法,建立滤波预处理与盲源分离相结合的时延分离模型。并用仿真和实验进行了算法验证。     

小波变换在舰船图像尺寸测量方法中的应用

分析小波阈值降噪和基于小波图像分割技术在舰船图像尺寸测量中的应用,在小波阈值降噪阶段,利用高斯小波对图像进行4层分解,逐层去除噪声的小幅值小波系数,达到去噪目的;在图像分割阶段,首先利用灰度直方图以及本文提出的像素邻域差值直方图构建二维直方图,然后对其进行最优一维投影;最后利用Haar小波对最优一维投影进行分解,求取图像最佳分割阈值。本文用提出的算法对舰船的主轴长度、主轴垂直方向长度、舰船面积以及周长4个尺度量进行测量。实验结果表明,小波变换在图像降噪和分割方面有诸多优势,而降噪和分割又是舰船尺寸测量的必须步骤,因此小波变换将在舰船图像尺寸测量中发挥越来越重要的作用。     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高.     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题。利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置。利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别。通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高。     

VR技术在船舶通信系统天线信号源驻波检测中的应用

考虑通信场景与设备属性对于天线信号源驻波检测结果的影响,研究VR技术在船舶通信系统天线信号源驻波检测方法。采集船舶通信系统整体三维环境信息,采用VR技术构建对应的虚拟船舶通信场景模型,根据层次化建模理论融合通信硬件设备属性信息,将融合后的属性信息赋予VR通信场景模型内的各通信硬件设备,生成船舶通信场景,利用虚拟船舶通信系统天线信号源驻波检测电路,检测天线信号耦合处理后输出信号的前向功率与反向功率,依据2种功率运算获取驻波检测结果。实验结果表明该方法具有较好的通信场景构建效果,能够准确检测天线信号源驻波,提升通信信号控制性能。     

浅海领域多天线阵列信号盲分离技术

浅海水声环境非常复杂,包含了各种各样的大量噪声干扰。根据水声检测器监测到的信号会被这些隐藏的异常信号干扰进而影响传输,同时也给有效信号的获取造成困难。盲分离技术可以模仿人的认知能力,通过不断迭代有效选择所关注的信号,被认为是解决该问题的有效途径。本文采用一种慢特性分析方法来解决浅海环境下非线性盲源分离问题,仿真实验的结果也进一步验证了本文方法的有效性,加快了收敛时间,提高效率。