利用解析法研究相同底质水域中点声源随深度传播规律

浅海波导的传播环境主要由海底和海面构成,声波在浅海波导内的传播衰减规律可以利用简化的相同底质的平行界面内声波的传播模型研究.本文利用解析法研究了浅海条件下相同底质水域中点声源的传播衰减规律,进行了平行介质内球面波的简正波分解,推导给出下表面为刚性、上表面为绝对软情况下简正波的衰减规律.分析了简正波和侧面波引起的声场;仿真计算了平行介质层中定深点声源传播的简正波和侧面波,给出相应的传播规律结论.本研究对理解浅海条件下舰船辐射噪声信号的传播衰减规律和舰船辐射噪声的量级评价具有一定的指导意义.     

中低速磁浮列车车外噪声特性及声源贡献测试分析

通过现场测试,对磁浮列车的车外噪声进行了测量。对比分析了磁浮列车外部噪声与地铁列车车外噪声的特性差异。基于声线追踪法,建立了磁浮列车的车外噪声仿真模型,并与试验结果进行了对比验证。基于该仿真模型分析了磁浮列车的车外噪声贡献。研究结果表明,当列车运行速度为60 km/h时,磁浮列车的车外噪声比地铁列车低5 dB(A)左右,其车外噪声贡献主要来自于受电靴/供电轨系统,显著贡献分布在200～5 000 Hz频带。     

客车加速行驶车外噪声源分析试验

根据GB 1495—2002第二阶段的规定,针对客车产品的加速行驶车外噪声进行声源分析试验,描述声源分析试验的主要过程;根据试验结果,采取降噪措施。     

铁路常见固定性声源声功率级的测定

对铁路系统常见的１１类４３种型号计１８７台固定性声源进行了测定，噪声级为８３．０－１３１．１ｄＢ（Ａ），线性声功率级为８９．４－１３８．６ｄＢ。在多数固定性怕源呈中高频特性。     

城市轨道交通流量对环境噪声的影响

对城市轨道交通噪声的主要声源及声源性质进行了研究。经过理论分析和推导,提出了线声源的处理方法,给出了城市轨道交通噪声声级与车流密度（车流量）的关系表达式及关系曲线。     

基于矩阵特征分解的水下声源匹配场定位

水下声源定位问题是水声信号处理领域的重点和难点,基于计算声场和接收声场相关性辨识目标距离、深度的匹配场定位方法具有广泛应用。针对Bartlett处理器宽容性好但分辨率低、最小方差处理器分辨率高但对失配敏感的问题,将空间谱估计中基于矩阵空间特征分解的目标定向算法引入匹配场定位。对水下单声源定位、双声源定位、环境失配处理等条件,对比3种定位算法的性能。仿真数据表明,与Bartlett处理器相比,基于矩阵空间特征分解的定位方法具有更高的目标定位准确度。与最小方差处理器相比,该方法在双声源定位时能够分辨相近声源,尤其对深度辨识更准确。实验数据表明,基于矩阵空间特征分解的处理器能够实现表面强干扰条件下的水下弱目标定位。     

使用相位共轭阵列进行声源定位的相关参数研究

基于相位共轭方法采用离散阵列对用于声源定位的相位共轭阵列参数进行了数值计算研究,研究了阵元间距、阵列面积、声源频率和阵列形式等对声场聚焦幅值和空间尺寸大小的影响.数值计算结果表明:采用平面阵列,为突破声波衍射极限,阵元间距应为△≤0.5λ,最优的阵元间距为0.15λ.在近场基于声压梯度测量使用偶极子源的相位共轭阵列,阵列边长满足a≥1.4λ即可,并且随着频率升高,相位共轭声场的幅值增大,得到的相位共轭分辨率降低.对于阵列形式,采用十字交叉阵列可用较少的阵元个数就可以突破衍射极限.如果阵列与声源为共形面,推导出相位共轭声场幅值与声源的辐射声功率成比例,文中还计算并验证了相位共轭声场幅值与辐射立体角的关系.     

美国海军研究实验室开发新型水声技术

据美国海军研究实验室NRL网站报道,美国海军研究实验室（NRL）科学家们目前正在开发一种水声应用方面的新型技术。该技术利用激光闪射远距离产生水下声源。这种新型声源可扩展并改进军事或商业方面水下声学应用的范围,其中包括水下通信、水下导航以及水下声学成像等。目前,NRL等离子物理学分部的物理学家特德·琼斯博士正带领等离子分部、声学分部和海洋地理分部的研究人员共同开发这种新型声源技术。     

Study on fast calibration of a ULA＇s gain and phase error

Array calibration is important in engineering practice. In this paper, fast calibration methods for a ULA＇s gain and phase errors both in far and near fields are proposed. In the far field, using a single sound source without exact orientation, this method horizontally rotates the array exactly once, performs eigen value decomposition for the covariance matrix of received data, then computes the gain and phase error according to the formulas. In the near field, using the same single sound source, it is necessary to rotate the array horizontally at most three times, build equations according to geometric relations, then solve them. Using the formula proposed in this paper, spherical waves are modified into plane waves. Then eigen values decomposition is performed. These two calibration methods were shown to be valid by simulation and are fast, accurate and easy to use. Finally, an analysis of factors influencing estimation precision is given.