基于C30并行多处理器系统的设计与应用

介绍应用于某型声纳仿真测试仪的并行多处理系统，该系统以TMS320C30为基本处理单元，并具有较强的并行处理能力。给出仿真仪的硬件体系结构和软件开发方法，具有性价比高、开发周期短等优点。     

堤坝检测水下机器人GDROV方案研究

介绍用于查找江、河、湖、海各种堤坝的裂缝、破损和隐患质量等问题的堤坝检测水下机器人的系统组成、基本功能和工作原理,并给出了机械本体、机器人定位系统、堤坝检测系统和控制系统设计方案。     

测深侧扫声纳信号处理中基于相关系数配准方法

对在计算机上计算相关系数的五种常见方法进行了分析,结合测深侧扫声纳信号处理要求提出了最为适合BSSS信号处理运用的相关系数计算方法。用仿真数据进行了检验,结果表明该方法有效。     

海漂型浮标干扰设备

对国外常规使用的海漂型声呐探潜浮标特征、参数及工作方式进行了介绍,分析了海漂型声呐探潜浮标干扰机的干扰途径、作用范围及工作原理,并依据最佳性价比的原则给出了一种海漂型浮标干扰设备的原理设计.     

基于流固耦合模型的拖曳线列阵隔振模块隔振性能分析

为了进一步提高拖曳式声纳的工作性能,必须在声阵模块前、后插入性能优良的隔振模块。利用ANSYS有限元软件建立了拖曳线列阵隔振模块的流固耦合模型,计算了隔振模块VIM(Vibration Isolation Modules)的隔振性能。计算表明了流体、拉力、护套材料阻尼、护套材料弹性模量等对隔振模块的隔振性能都有一定的影响。模型中应充分考虑流体的作用;隔振效果随拉力的增大而减小,护套材料阻尼和弹性模量对隔振效果的影响均与激励频率有关。对于进一步改进和提高隔振模块性能具有参考价值。     

Underwater sonar image recognition based on gray-spatial histograms

A new gray-spatial histogram is proposed, which incorporates spatial information with gray compositions without sacrificing the robustness of traditional gray histograms. The purpose is to consider the representation role of gray compositions and spatial information simultaneously. Each entry in the gray-spatial histogram is the gray frequency and corresponding position information of images. In the experiments of sonar image recognition, the results show that the gray-spatial histogram is effective in practical use.     

猎雷声纳基阵姿态的稳定与控制

舰壳安装的猎雷声纳需要通过稳定系统隔离舰船的摇摆,以保持姿态的稳定,为发射和接收声纳信号提供稳定的平台.文章介绍了一种用三轴支撑基阵的运动补偿式无平台稳定机构,由导航系统测得的舰船摇摆角经计算,分解到基阵的转动轴上,再分别由伺服系统控制三轴转动,从而消除舰船摇摆的影响,达到稳定基阵姿态的目的.     

基于超声多普勒的沥青路面变形研究

在对目前常用的测定沥青路面变形情况方法分析的基础上，提出利用超声多普勒原理对沥青路面变形进行检测。通过对超声多普勒原理、路面变形的分类研究及测试信号谱分析的详细讨论和研究，给出了一种连续、快速检测沥青路面变形情况的方法。     

车联网中的ZigBee通信网络传输的影响因素分析

以特殊车辆在交叉路口的信号灯优先控制为应用场景,研究影响短距离ZigBee车路协同通信的因素。搭建1个基于CC2530芯片的短距离车路通信简易模拟平台,通过对实测数据的分析,研究车速、多普勒频移、天线高度等因素对有效传输距离和掉包率等性能的影响,并建议通过自适应调制和功率控制来应对传输环境的变化。实验结果表明:车速小于40km/h、接收天线5.5m,传输距离20m时,通信传输掉包率保持在5%以下。因此,基于ZigBee的车路通信系统适合于车速较低的城市公交车辆在交叉路口的信号灯优先控制场景。     

基于BP神经网络与L-M算法的潜艇声纳自噪声预报

L-M（Levenberg-Marquart）算法与BP（Back-Propagation）神经网络相结合，使神经网络在多样本、大变量输入的情况下，具有更快的收敛速度和更高的逼近精度。将BP神经网络与L-M算法相结合应用于潜艇声纳自噪声预报；分析了影响潜艇声纳自噪声的各种声源参数；利用潜艇声纳实测数据进行网络训练，训练好的神经网络可以对潜艇声纳自噪声进行精确预报。