基于深度自编码网络的舰船辐射噪声分类识别

针对水下被动声呐目标分类识别问题,借签深度学习网络在图像、语音等领域的成功运用,提出一种基于深度自编码网络的舰船辐射噪声分类识别方法。首先使用Welch功率谱估计方法获得舰船辐射噪声的功率谱特征,然后对原始训练样本集结构优化得到新训练样本集,并构建训练深度自编码网络。依据总体正确识别概率和各类目标正确识别概率对网络参数进行优化设置,实现对舰船辐射噪声的分类识别。经过大量海上实录舰船辐射噪声的分类识别实验,验证了该方法的可行性和实用性。对比BP神经网络分类器,具有更高的正确分类识别概率。     

圆台阵近场目标三维空间被动定位性能研究

针对近场水下目标被动定位问题,提出圆台阵设计构想,推导了基阵接收数据模型和近场三维声聚焦波束形成方法,通过对切割球面上聚焦点的扫描,得到目标方位角和俯仰角,再通过对不同扫描球面上最大输出功率的比较实现目标距离估计。采用最小方差无失真响应(MVDR)波束形成方法仿真分析了圆台阵阵型对水下目标三维空间被动定位性能的影响,结果表明,圆台阵越接近平面,测距性能越好,方位角分辨率越高,但是对于俯仰角较低的目标而言,圆台阵越接近圆柱状,俯仰角分辨率越高,因此,圆台阵设计时需要对俯仰角和距离估计需求综合考虑。     

水下结构物自噪声统计能量分析

用统计能量分析方法,对湍流边界层脉动压力激励下水下结构物自噪声进行了分析,得到相应的自噪声工程估算关系。根据工程条件进行简化,得到忽略壳体内损耗和边界层伪声直接透射的高频情况下的工程估算公式。     

发动机噪声源识别的实验研究

通过发动机近场表面声强测量,识别出该发动机的主要表面噪声源,通过对声强频谱、发动机的时间功率谱阵分析,找出峰值频率成分,得出的共振频率正好对应于声强峰值频率,从而识别出该发动机的主要噪声源及主要噪声的频率构成,为该发动机的噪声控制提供依据.     

空投声呐浮标空中运动轨迹研究

声呐浮标是航空反潜最有效的手段之一,为了充分认识声呐浮标高空投放条件,高效率地布放声呐浮标,开展声呐浮标空中运动轨迹研究。描述了声呐浮标空投过程,对模型进行简化假设,建立坐标系;利用飞行力学的相关知识详细地分析声呐浮标自由飞行、开伞变速、稳定下落等3个运动阶段,建立运动方程;举例进行数值仿真,绘制俯仰角、弹道角、速度、运动轨迹等参数的变化曲线;声呐浮标会在一定的时间内实现稳定下落,最大水平位移不变,落水区域可控,竖直位移随时间匀速增加。可以在本文研究基础上进一步开展工作,增加更多随机条件,生成声呐浮标的空投射表。     

基于统计量的声呐图像目标检测算法

水下声呐图像目标检测问题是一项重要而困难的工作,采用滑动窗计算图像中各像素点处邻域像素灰度的统计量,利用最大熵图像分割算法确定检测阈值,并利用均值、标准差、偏态和峰度等统计量对算法进行了仿真验证,对声呐图像中的目标回波区和阴影区域均可实现较好的检测效果。结果表明,该方法具有原理简单、运算效率高、实时性好等特点,具有较强的工程应用价值。     

基于声矢量传感器阵的相干源高分辨方位估计

声矢量传感器能同时共点获得声场中声压、振速信息及更多的信息量,具有很好的应用前景.研究了声矢量传感器阵方位估计的多重信号分类(MUSIC)算法,并在此基础上推导了基于空间前向平滑算法的声矢量传感器阵相干源方位估计的方法.采用该方法可以有效地对相干源进行方位估计,同时综合利用声压、振速信息可以实现信号源方位360°无模糊估计,计算机仿真表明该方法具有较好的方位估计性能.     

深海多波束系统、深拖系统及合成孔径声呐系统的技术性能对比

研究了深海多波束系统、深拖系统及合成孔径声呐系统的结构、原理及作业技术方式,并对各系统进行了技术对比,总结了各探测系统的技术优势,提出了三种系统合理的联合作业方式.     

国产多波束侧扫声呐系统水上测试及性能分析

近年来,国产多波束侧扫声呐取得了快速的发展,本中心于2021年引进了新型国产设备:Shark-S455M型多波束侧扫声呐.为科学评价设备实际性能,积累设备使用经验指导实际生产,通过对海底沉船进行扫测,组织进行了相关验收测试工作.基于笔者从事侧扫声呐应用的工作经验,分析了该型多波束侧扫声呐的分辨能力和扫宽能力.     

基于特征分类的主动声呐降低虚警研究

在沿海环境中,低频大功率高分辨主动声呐产生较高的虚警.高虚警不仅增加了声呐员的工作量,而且降低了自动反潜系统(如无人反潜平台)的应用场景.随着主动声呐日益增加自主探测技术的需求,以及人工智能不断的市场化成功应用,特征分类降低主动声呐虚警率的方法受到越来越多关注.本文通过特征分类的方法二分类样本数据为目标与杂波,在一定主...