基于数据库的声纳员目标判别技能训练系统设计

针对水下目标声特性和海洋环境数据库等信息资源如何有效地服务于声纳员训练的问题,论文尝试性地提出了声纳员目标判别技能训练系统设计构想,并从系统主要功能、模块组成、软硬件环境和系统构建的关键点等四个方面进行了阐述,希望能够对这方面的建设提供一些参考.     

基于PCI总线的声纳装备维修训练平台硬件设计与实现

在分析了某型舰载声纳维修训练系统功能需求的基础上,提出了故障模拟平台的总体设计方案.在硬件结构设计中继承了ATE硬件模块化划分的思想,设计了能满足不同维修训练科目需求的水下声系统、发射系统、接收系统和供电系统检测模块.根据总体设计的要求,完成了维修训练平台核心部分—PCI总线控制系统,以及数字信号输入输出电路、模拟信号输出电路、信号调理电路和测试机柜等组件的设计.通过各种操作指令,实现了声纳装备各组成分系统的虚拟维修训练,为声纳装备的维修训练提供了一条有效的新途径.     

基于RFID技术的船舶分布式实时通信系统设计

传统船舶通信系统通信速率较差,难以精准进行数据处理和传输,使得船舶无线通信系统的实时性变差,覆盖的范围缩小。为了解决这些问题,提出了基于RFID技术的船舶分布式实时通信系统的设计方案。对船舶通信系统中央控制模块、定位信息的采集模块以及通信单元等模块进行优化处理,以便进行精准的数据采集和处理,简化系统操作流程,实现扩大该通信系统的覆盖范围,提高系统的收敛性能。经实验的结果表明,利用该方案能够有效地提高船舶分布式通信系统的速率和精度,提高系统运行的实时性。     

基于嵌入式舰船通信模块的DSP设计

舰船通信模块是实现舰船内部及舰船与指挥中心进行卫星通信的重要单元,针对当前舰船通信模块设计抗干扰能力差、通信质量差的问题,提出基于嵌入式舰船通信模块的DSP设计方案。构建通信模块的总体结构模型,通信模块的硬件单元包括DSP处理器和PCI总线模块,采用嵌入式16位定点DSP内核进行逻辑控制设备设计,以ADSP-BF537为核心器件进行舰船通信模块的主控模块设计,在IEE802.3兼容10/100 M以太网MAC下实现通信协议和通信接口设计。测试结果表明,采用该方法案进行舰船通信模块设计,提高了舰船通信系统稳定性和抗干扰性。     

方兴未艾的水下通信技术

概述了当前水下通信技术的发展变化及在航海中的具体应用,着重介绍了探测声纳、导航声纳、定位声纳、水声通信、激光通信等技术。     

基于复合控制的声纳基阵姿态稳定系统

根据声纳基阵姿态稳定系统的性能指标和动态要求，分析了声纳基阵的控制稳定回路，建立声纳基阵姿态稳定系统的数学模型，并用经典复合控制算法实现声纳基阵姿态稳定系统的控制．该伺服系统包括速度环和位置环以及前馈控制，因此该系统是一个复合控制系统。用MATLAB语言进行系统仿真，仿真结果说明系统具有良好的控制性能。     

分布式作战指挥模拟训练系统中语音通信仿真研究*

传统的分布式作战指挥模拟训练系统中存在通信模块可控性差、操作使用复杂等问题，为此设计和实现了新型的多功能语音通信仿真系统。提出了系统的总体结构，对系统中的语音服务器、语音客户端和通话器进行了设计，详细阐述了系统涉及的四项关键技术及其实现方案。实际应用的结果表明所设计和实现的多功能语音通信仿真系统能够满足部队指挥训练的要求。     

一种带反馈的多声纳跟踪融合算法

为了改善声纳系统目标跟踪性能,提出并推导了一种带反馈的两声纳跟踪融合算法,利用声纳距离、方位测量,对由两同步声纳构成的声纳系统目标跟踪融合性能进行仿真研究,结果表明:该融合算法能有效改善由两声纳构成的声纳系统目标跟踪性能,对声纳系统数据融合处理技术研究具有较大参考价值.     

基于PXI总线的声呐接收机通用自动测试系统

本文基于PXI总线技术,NI虚拟仪器模块,搭建一种声呐接收机通用自动测试系统。给出了系统的硬件和软件设计方法、相关测试算法以及系统的实现方法。该自动测试系统能够客观、准确、快捷地对声呐接收机进行检测和故障定位,解决了声纳设备研制过程中缺少接收机通用测试设备的问题,提高了接收机的测试效率,避免了测试系统的重复开发,具有广阔的应用价值。     

船舶配电故障恢复系统设计

针对传统船舶配电故障恢复系统存在故障恢复性能较差的问题,设计一种新的船舶配电故障恢复系统,该系统的硬件配置为通信模块。通信模块的构成为2台前置机、1台交换机、2台通信服务器、数字隔离板、解调调制板。系统的软件构成包括故障负荷统计模块、故障恢复模块以及数据支持管理模块。其中故障负荷统计模块主要利用状态估计法获取负荷母线实时的网络潮流与负荷情况,计算船舶配电故障的具体失电负荷;故障恢复模块主要通过舰船配电故障的实时过载处理实现配电故障的恢复;数据支持管理模块主要由基础数据管理单元、二次装置故障数据管理单元构成。通过硬件与软件相结合实现船舶配电故障恢复。为了证明该系统的故障恢复性能较好,进行该系统与传统系统的对比实验,实验结果证明该系统的故障恢复性能优于传统系统,实现了性能提升。     

基于神经网络的声纳特征级信息融合中目标分类研究

声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果,为进一步实现声纳信息融合奠定了基础     

水下三维声纳目标在线运动监测与识别

随着声学探测在海洋资源开发中的广泛应用,水声成像技术已成为水下目标监测的重要手段,文章提出了一种基于三维声纳技术的在线运动目标识别方法。通过对三维声学图像进行网格搜索和三角面片连接,进行单帧三维声学图像的多层实时重建,实现单帧图像内目标的重建、聚类与标示。结合GPS定位仪和姿态仪信息,修正位移和姿态变化引起的运动误差,利用反向投影和最近点搜索方法查找相邻图像帧之间两两匹配的控制点对,进行相邻图像帧的快速配准。根据配准矩阵将相邻图像帧的的各个目标转换到同一全局坐标系中,提取有效的声学目标特征变化相对值,并评估特征权重,实现相邻图像帧之间运动目标的在线检测与识别。通过室内水池和湖试实验,结果表明该方法能有效地实现三维声学图像在线运动目标实时识别。     

基于径向基函数神经网络的舰艇声呐部位自噪声预报

径向基函数神经网络具有学习速度较快,函数逼近能力强的特点.文章分析了影响声呐部位自噪声的各种声源参数,以舰艇声呐部位自噪声作为目标函数,将径向基函数神经网络用于舰艇声纳部位自噪声预报.利用舰艇声呐实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对舰艇声呐部位自噪声进行精确预报.     

海流对声纳目标定位精度影响分析

侧扫声纳在海洋工程等各方面都有广泛的应用,实际工作中经常采用拖曳方式作业,由于海洋环境的特殊性,风流对拖体的水中姿态有明显的影响,声纳测量和显示的是从拖曳载体到反射物体的距离,反射物体的实际位置依据拖体的水平姿态特性,所以其定位精度受海流等各方面影响较大。根据海洋调查侧扫声纳定位的基本原理和声纳工作的主要参考技术指标,分析对海流声纳探测目标定位精度影响,提出削弱海流影响的主要方法。     

Segmentation of complex objects'' sonar images using parameter-fixed MRF model

The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF (Markov random field) model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters' MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result.     

MIMO声呐目标检测性能分析

重点研究MIMO声呐的目标检测性能,为MIMO声呐布阵方式和工作模式等的选择提供理论依据。通过理论分析给出了MIMO声呐接收机工作特性(ROC)曲线的表达式,分别包括并列式和分布式MIMO声呐,同时给出了相控阵、SIMO和MISO等形式声呐的ROC表达式。通过示例比较了相同情况下并列式MIMO声呐、分布式MIMO声呐、相控阵声呐和常规多基地声呐的ROC曲线。结果表明,相同条件下相控阵声呐波束指向方向上的目标检测概率高于并列式MIMO声呐,做脉冲积累的并列式MIMO声呐可以得到与相控阵声呐相同的检测性能,低信噪比时并列式MIMO声呐和相控阵声呐的目标检测概率高于分布式MIMO声呐,高信噪比时分布式MIMO声呐可以得到较高的检测概率,采用多个发射阵元的分布式MIMO声呐性能优于使用一个发射阵元的常规多基地声呐。     

水雷隐身对声呐探雷的影响

简述了水雷隐身技术的发展现状,指出声呐是探雷技术发展的主要手段和方向.根据猎雷声呐探测识别方式,提出降低目标强度、减弱甚至消除声影是实现水雷武器声隐身的主要技术途径,并从这2个方面分析了水雷隐身对猎雷声呐探测识别效能的影响.其中,当采用回波法探测识别水雷时,水雷目标强度的降低可缩短声呐的探测距离,并且在清澈海水中其效果较好;而对于声影法探测识别,则需要消除或减弱水雷的声影才能使其难以被猎雷声呐发现.     

一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。     

一种基于稀疏表示声纳图像识别方法

提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法.该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别.实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性.     

Segmentation of complex objects＇ sonar images using parameter-fixed MRF model

The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF （Markov random field） model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters＇ MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result.