海上水声信号处理算法中的物理特性仿真研究

通过研究海上水声信号的产生和海上水声信号定位系统的构成,设计水声信号处理系统流程,指出陆地上的主控中心与水中的基站如何进行信号数据传递,以及环境噪声、传输损耗、多径传输、多普勒效应等物理特性对信号偏移产生何种影响。最后通过实验验证加入消除滤波器后可以有效地控制多普勒效应产生的频率偏移。     

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。     

舰船感应磁性的磁异常信号特征

为了研究舰船的磁性目标特征,基于弱磁环境下铁磁质的线性磁化规律,利用国际地磁参考场模型,研究了不同磁航向情况下舰船磁异常信号的分布。仿真分析表明,在地磁坐标系中,舰船南侧的磁异常信号为正,北侧为负;随着舰船磁航向的变化,磁异常信号等值线的形状略有变化,取向和范围有较大变化;为了减弱磁异常信号,舰船应沿磁东、磁西方向航行,为了提高探测能力,应沿磁南、磁北方向搜索。     

基于频域搜索的梳状谱信号检测方法

由于梳状谱信号多普勒容限较小,利用常规的匹配/相关检测方法进行检测时,需要较大数量的拷贝信号与计算量。针对这一问题,本文提出一种基于频域搜索的梳状谱信号检测算法。通过利用梳状谱信号频域多峰结构的特点,根据信号的先验信息计算出不同径向速度下回波信号的频点分布,对接收的信号在频域进行搜索累计的方法同时实现信号的检测与速度估计。仿真分析证明了本文算法的有效性。     

一种基于MUSIC改进算法的宽带水声信号DOA估计

提出一种适用于水声宽带信号的DOA估计算法。该方法首先将时域宽带信号变换到频域,然后划分子带,在每个子带上进行不同的加权得到信号的DOA估计。同时子带算法采用改进的MUSIC算法,降低了DOA高分辨力估计所需要的信噪比。计算机仿真对比了MUSIC算法和改进后算法的空域分辨力,同时也对比了不同信噪比下2种算法的性能。仿真结果表明,改进后的算法无论在适用信噪比条件还是分辨能力上均有较大提高。最后采用某型水下航行器的实航数据对算法进行验证,验证结果表明该算法可在实际应用环境中获得良好的DOA估计。     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

集装箱码头企业投保码头综合保险

随着人类社会的发展,灾害专家分析,上世纪八十年代以来,地球上异常气候频繁出现,自然灾害的内涵已从地震、滑坡、海啸、飓风、干旱、洪水以及火山喷发等独立事件外延到地球变暖、气候带迁移、冰川融消、海面上升等全球性灾难事件。同时,随着现代企业各种新科学、新工艺、新技术、新材料的广泛应用,各种机电、电气用品日益增多,火灾、爆炸、交通等意外事故大大增加。所有这些,给企业在生产经营过程中造成很多不可预测的风险。企业参加财产综合保险,就是通过支付少量可列入成本的保险费来转嫁大量不可预测的风险,确保一旦遭遇灾害事故并造成企…     

鼻咽癌组织中BMAL1和CerbB-2基因的表达及机制

目的 探讨鼻咽癌组织中BMAL1以及CerbB-2基因的表达及相关机制.方法 用质粒转染、MTT、RT-PCR和蛋白免疫印迹方法分别检测鼻咽癌细胞的增殖、BMAL1和CerbB-2基因及蛋白的表达,以及NF-κB信号通路中p50和p65的表达.结果 MTT实验结果表明,BMAL1和CerbB-2影响鼻咽癌细胞的增殖;R...     

SOFM和HMM在旋转机械升降速全过程故障诊断中的应用

HMM模型是一个处理非平稳时间序列的统计模型。针对旋转机械升降速过程振动的特点,本文提出了利用SOFM神经网络对振动信号进行矢量量化,并用量化后的序列训练HMM模型,利用该模型对旋转机械升降速过程进行故障诊断。实验证明该方法是比过程的一种有效的诊断手段。     

时频分析在宽带信号检测中的应用研究

该文以时频分析中最典型的Wigner Ville分布在宽带信号检测中的应用展开讨论 ,与传统的处理方法进行比较 ,着重突出了其时频特征分离的特性。对比匹配滤波器进行了宽带确知信号的检测 ,指出基于互Wigner Ville分布的检测方法能够达到匹配滤波器的检测效果。在此基础上提出了采用时变滤波的改进方法 ,最后讨论了信号时宽、带宽对检测性能的影响。