基于SEA的水面舰水声对抗系统作战效能评估模型研究

现代海战中,鱼雷等水下攻击武器对水面舰的威胁越来越大.水面舰水声对抗系统作为水面舰水下防御体系的重要组成部分,其性能直接决定着水面舰水下防御作战的成败.根据现代海战中水声对抗作战流程,并针对SEA方法的要求,提出了评估水面舰水声对抗系统作战效能的三个主要性能指标量度(MOP),通过分析系统在作战时的特点,建立了评估水面舰水声对抗系统作战效能的SEA方法模型.并利用该模型比较了不同系统的作战效能,对结果进行了简要分析,验证了SEA方法模型用于水面舰水声对抗系统效能评估的可行性.     

多路水声信号抗串漏检测技术仿真

根据水下多目标定位系统水声通道特点和系统海上试验实际应用情况,建立系统多路合作水声信号检测处理仿真模型。仿真表明:采用FIR宽带滤波器、Notch滤波器组和瞬时频率方差序列等水声信号处理技术,能有效克服系统水声通道串漏、高斯白噪声和鱼雷寻的噪声对信号检测的影响,实现系统对多路合作水声信号的检测处理。     

舰艇反鱼雷防御的现状和发展

本文阐述了防御水下鱼雷攻击的重要性,较详细介绍和分析了水声对抗鱼雷防御的现状,提出了未来水下防御技术的需求和发展思路。     

水中探测学组简介

水中探测技术涉及声学、物理学、电子学、计算机等多学科和专业,它是造船电子行业重要组成部分。以水声探测技术为主的水声装备是我国海军水下作战的重要耳目,它是水下目标探测的最有效手段,也是水中兵器制导的主要手段。水声装备遍及水面、水下和空中立体空间,广泛应用于航母、水面反潜舰艇、潜艇,猎雷扫雷舰艇、反潜飞机及鱼雷、水雷,成为现代海战中的反潜战、水雷战、水     

水下目标深度测量误差源分析

首先研究了在深海环境下,采用基于三阵元垂直线列阵的水声探测系统进行水下目标深度测量的基本原理.然后从随机误差和阵元配置偏差的角度,对水下目标深度测量的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式.此外,对于相干多途水声信道干扰给水下目标深度测量精度的影响,也作了初步的理论分析.通过仿真实验,总结出各误差源对水下目标深度测量精度影响的规律,研究结果为进一步开展水下目标深度测量研究、提高测量精度奠定了基础.     

基于信息熵的潜艇鱼雷武器系统效能评估

在水下复杂战场环境下,随着武器系统信息化程度的不断提高和作战样式的快速变化,信息优势对于潜艇鱼雷武器系统而言具有重要的现实意义和作战效益。在分析潜艇鱼雷武器系统作战使用特点的基础上,提出了一种基于信息熵评估潜艇鱼雷武器系统效能的方法,并建立了评估数学模型。     

对抗条件下的鱼雷作战使用方法

潜射鱼雷是舰艇面临的主要威胁之一,世界各国都积极发展了反鱼雷对抗技术.本文介绍了反鱼雷 水声对抗的主要装备,分析了水面舰艇和潜艇的几种典型对抗方法,并分别针对单雷和多雷的使用,提出了对抗条件下的鱼雷作战使用方法,旨在提高鱼雷在对抗条件下的攻击效果.     

对抗智能鱼雷的声学模拟数学模型初步研究

基于智能声自导鱼雷在不同的源一场关系条件下的目标识别及其反对抗措施,初步研究了对抗智能鱼雷的机理方法,提出了水声对抗器材在不同的目标距离场(目标远场与中、近场)诱骗智能声自导鱼雷的声学模拟数学模型.     

自航式拖曳声诱饵对抗声自导鱼雷的初步研究

介绍了声自导鱼雷目标尺度识别技术,对现役软杀伤水声对抗器材的工作原理进行了研究和分析,针对现役水声对抗器材气幕弹、噪声模拟器和声诱饵不能有效模拟目标尺度的现实,提出了采用新概念水声对抗装备--自航式拖曳声诱饵对抗声自导鱼雷的构想,并分析了其存在的优势.     

水下运载体集群定位导航信息生成技术研究

水下运载体集群多目标协同活动条件下,实时获取多目标准确定位导航信息,是完成任务的重要保障。本文介绍了水声定位技术的几种类型,分析了用惯性/水声组合导航技术解决此问题的可行性,文章最后给出了水下运载体集群多目标定位导航信息生成方案。     

Extraction of echo characteristics of underwater target based on cepstrum method

The analysis and characteristic extraction of target echo characteristics are important in underwater target detection and recognition. Rigid acoustic scattering components are generally used as major echo contributors with relatively stable characteristic information. Previous studies focus on echo characteristics from a single angle, thereby limiting the amount of extracted characteristic information. This paper aims to establish a full-angle rigid echo components model and overcome the difficulty of the extraction of time delay characteristics of narrow-band acoustic scattering echoes. On the basis of the analysis of the target echo highlight model, the echo characteristics of rigid acoustic scattering components are extracted in the cepstrum domain, and a wavelet process is proposed to enhance the effect of time delay estimation. Experimental data indicate that the extracted time delay characteristics accord with the rigid echo characteristics of underwater target, thereby validating the effectiveness of the cepstrum method.     

基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别

由于水下环境的复杂性,水下目标的检测和识别是水声信号处理领域中的一个难题.本文研究了基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别方法.利用小波变换得到水下目标辐射噪声信号在不同尺度下的能量分布作为特征矢量,并输入到概率神经网络中以实现目标分类.利用小波变换能量特征值可有效区分不同的目标辐射噪声.概率神经网络无网络训练过程,适合于信号分类.实验结果表明该方法的有效性和可行性.     

倒谱域水下目标回波特征提取（英文）

The analysis and characteristic extraction of target echo characteristics are important in underwater target detection and recognition. Rigid acoustic scattering components are generally used as major echo contributors with relatively stable characteristic information. Previous studies focus on echo characteristics from a single angle, thereby limiting the amount of extracted characteristic information. This paper aims to establish a full-angle rigid echo components model and overcome the difficulty of the extraction of time delay characteristics of narrow-band acoustic scattering echoes. On the basis of the analysis of the target echo highlight model, the echo characteristics of rigid acoustic scattering components are extracted in the cepstrum domain, and a wavelet process is proposed to enhance the effect of time delay estimation. Experimental data indicate that the extracted time delay characteristics accord with the rigid echo characteristics of underwater target, thereby validating the effectiveness of the cepstrum method.     

基于模糊多属性群决策的雷达辐射源威胁等级判定方法

对雷达辐射源进行威胁等级判定是舰艇电子对抗防空反导作战中首先要解决的问题。针对目标威胁属性复杂、决策者思维模糊这一问题,提出了基于模糊多属性决策的威胁等级判定方法,给出了目标威胁属性的指标,并以典型雷达辐射源的为例,采用了灰色关联理论对多个目标进行威胁等级排序。     

一种新的基于云模型映射关系的威胁评估方法

结合现代舰艇编队防空作战的特点,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析。在讨论了常用威胁评估算法优缺点的基础上,提出了一种新的基于云模型映射关系的威胁评估方法。设计了一个仿真实例,结果表明所研究的威胁评估方法具有可行性。     

基于多属性决策的目标群威胁判断方法

在现代作战指挥决策系统当中,如何迅速反映战场态势变化,做出威胁判断,对实现指挥系统的自动化具有重要意义。根据多属性决策与威胁判断的特点,论文提出了基于多属性决策的目标群威胁判断方法,将目标群的属性及相互关系进行量化并对进行威胁判断与等级排序,其属性值由隶属函数进行刻哂。最后通过实例验证目标群威胁判断方法的有效性。     

水声系统信息融合技术评估方法研究

阐述了水声系统信息融合评估方法的制定依据、评估系统的主要功能、评估系统的组成,给出了相关的评估方案。     

一种隧洞探测型AUV及其图像拼接方法研究

裂缝是输水隧洞最普遍的缺陷和潜在威胁,AUV巡检与拍摄输水隧洞中的裂缝,通过拍摄的水下图像进行处理,以确定裂缝位置。但由于水下环境极大限制了光视觉图像可视范围与分辨率,单幅水下图像所获得的视角范围有限,所以本文提出了基于SURF算法的AUV水下图像拼接方法研究。该方法首先在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变与限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低、噪声严重等问题。接着将SURF特征点检测算法应用于水下图像配准当中,并与RANSAC算法相结合对特征点进行精确匹配,然后应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池与外场实验拼接图像来验证该方法的正确性。     

水下运动目标动态谱特征提取与增强的现状与展望

介绍了国内外关于水下运动目标动态谱特征提取与增强的相关函数与功率谱方法、自适应谱线增强方法、小波变换方法、基于神经网络的方法、混沌动力学与分形理论、高阶统计量方法等主要方法及研究成果,分析了各种方法的主要缺陷,指出了在所有方法中用高阶统计量方法提取与增强运动目标动态谱特征是最值得深入研究的课题。     

多目标对单矢量水听器俯仰角测量的影响研究

单矢量水听器可以对单目标进行俯仰角的测量,当出现多目标时会使得俯仰角测量结果出现误差,文章通过理论推导给出了多目标情况下对俯仰角测量的影响。结果表明,当出现多目标时,尽管在两目标俯仰角相同的情况下,利用传统的俯仰角测量公式测得的结果仍是错误的,测量结果会比实际俯仰角值大。当两目标俯仰角不同时,测得的俯仰角结果也并不像水平方位角那样是合成方位,测得的俯仰角值可能大于两目标任意俯仰角值,具体值则跟两目标的水平方位夹角有关。最后,通过仿真和实验对上述分析结果进行了验证。