基于球形压电陶瓷的耐压水听器

利用球形压电陶瓷自身所具有的耐压能力,采用径向极化空气背衬压电球壳换能器作为声学接收敏感元件,设计并制作了一种球形耐压水听器。首先对其低频开路接收灵敏度和谐振频率等声学特性进行了分析和有限元仿真,然后对其强度和稳定性等耐压性能进行了分析和有限元仿真,最后对其声学性能和耐压能力进行了测试。测试表明,该球形耐压水听器的直径为36 mm,工作频段为50 Hz～10 kHz,低频接收灵敏度为-198.4 dB (0 dB=1 V/μPa),等效自噪声谱级为46.5 dB@1 kHz,其耐压深度可达3000 m。该耐压水听器为大深度水听器设计提供了参考,在深水声学领域具有重要的应用价值。     

开缝压电圆环深海水听器

利用能量法得到了开缝压电圆环水中的谐振频率方程与电导纳曲线;通过构建开缝压电圆环低频接收状态等效电路图,推导了开缝压电圆环低频开路电压灵敏度;比较开缝压电圆环和整体圆环低频接收灵敏度,提出了利用开缝压电陶瓷圆环与溢流结构相结合设计深海水听器的思路;通过建立溢流式开缝压电圆环有限元仿真模型,探讨了开缝压电圆环的低频开路电压灵敏度与圆环结构参数的关系。经过仿真优化,研制了水中谐振频率600 Hz的开缝压电圆环深海水听器。水池声学测试与耐压测试结果表明,溢流式开缝压电圆环水听器在100~300 Hz频段内低频开路电压灵敏度最大值为-193.2 dB,最小值-197.9 dB,起伏-4.7 dB,耐静水压30 MPa;与采用相同尺寸压电元件的溢流圆环水听器相比,溢流式开缝压电圆环水听器的低频开路电压灵敏度提高20 dB;验证了本文提出的采用开缝压电圆环构建深海水听器的实用性。      

圆柱形超高静水压水听器设计与测试

(本文介绍了一种应用于20Hz~20kHz频段、最大工作深度5000米的超高静水压水听器,水听器敏感元件采用厚壁压电陶瓷圆管,高强度复合泡沫去耦,通过对敏感元件及水听器结构进行合理设计,保证水听器具有高的耐压强度。设计了一种圆柱形高静压耦合腔,根据耦合腔声学和力学条件,确定了腔体尺寸及厚度,在国内首次实现了最高50MPa压力下的水听器低频灵敏度测试。测试结果表明,水听器常压下接收灵敏度响应平坦,在常压到50MPa压力范围内,水听器低频接收灵敏度最大变化小于2dB,表明该型水听器具有良好的压力稳定性,可在深海资源勘测、深海通讯等方面获得广泛应用。)     

聚（偏二氟乙烯-三氟乙烯）压电圆管水听器

提出了高灵敏度压电共聚物圆管水听器设计方法,论述了聚(偏二氟乙烯-三氟乙烯)[P (VDF-TrFE)]材料结构与压电特性的关系,利用解析法和有限元法,分析了多振动模式耦合特性对压电共聚物圆管水听器灵敏度响应的影响规律,仿真分析了圆管水听器的耐静水压特性和噪声特性,与相同结构的压电陶瓷和压电均聚物水听器相比,压电共聚物圆管水听器低频段灵敏度分别可提高20 dB和5 dB以上,研制了尺寸为Φ14 mm × 55 mm的压电共聚物圆管水听器样品,经测试,在10 Hz~1 kHz频段内水听器灵敏度响应达到-181.8 dB±1 dB,等效自噪声压低于零级海况海洋环境噪声,与理论模型结果有良好的一致性。结果表明,该设计显著提升了圆管水听器的低频接收灵敏度,并为其耐静水压性能提升提供了思路。      

低频高灵敏度中性浮力式MEMS矢量水听器

由中北大学研制的微机电系统(MEMS)矢量水听器具有小型化、低频性能好、灵敏度高、指向性好、价格低等特点,但目前该水听器对该低频水声信号的低频探测能力不够,所以进一步提高其灵敏度对水听器的未来的发展至关重要。在声学研究的基础上,提出了中性浮力微结构并确定其参数,该结构加大了外力的有效作用面积,从而提高水听器的灵敏度,采用ANSYS有限元对水听器性能进行仿真,为了验证其可靠性,在驻波场测试水听器的性能。结果表明,该水听器的灵敏度-175dB,频响范围为20~500 Hz,满足对远距离船舶辐射噪声的探测要求,灵敏度响应曲线的起伏在±1.5dB以内,具有良好的"8"字型指向性,凹点深度为48.8dB。     

液腔耦合高灵敏度压电陶瓷水听器

提出一种利用液腔模态提高接收灵敏度的压电陶瓷标量水听器,称为液腔耦合水听器。该水听器用径向极化的压电陶瓷圆管作为敏感材料,将圆管的外侧壁和上下端面屏蔽而仅使其内侧壁接收声压信号。用"能量法"对压电圆管的振动做了详细分析并给出了等效电路;利用有限元方法预测了水听器的接收性能,并制作、测试了水听器样机。实测证明,在1~8 kHz频率范围内,液腔耦合水听器比相同尺寸的外壁接收圆管水听器的灵敏度有显著提高,在液腔谐振频率附近接收灵敏度达到-181 dB,比后者高10 dB以上。液腔结构的引入,能在较宽频率范围内显著提高水听器的接收灵敏度。      

100kHz～500kHz压电复合材料标准水听器

本文介绍了一种我们制作的可应用于100kHz～500kHz频段的标准水听器,水听器敏感元件采用1-3型压电复合材料,通过对敏感元件及水听器结构进行合理设计,从工艺上保证水听器性能的稳定、可靠,制作完成的标准水听器满足高频标准的所有技术指标要求。测试结果表明,水听器的接收灵敏度大于-194dB,频段内灵敏度起伏为2.9dB,最高使用频率-3dB波束宽度大于20度;稳定性考核表明,水听器有良好的温度、时间稳定性,是一种比较理想的中高频标准水听器,适合于水声的校准和中高频声信号测试。     

复合液腔高灵敏度水听器

探索新的换能器结构是提高换能器性能的主要途径之一。设计了一种利用液腔结构提高接收灵敏度的水听器,称为复合液腔水听器。该水听器用压电陶瓷圆管作为敏感材料,并将其放在一个底部开孔的金属圆桶内。在流体中,开孔圆桶形成两个频率不同的液腔谐振模态,并与压电陶瓷圆管的径向谐振模态衔接在一起,形成具有一定带宽的高接收灵敏度频段。采用有限元方法对水听器进行了优化设计并研制了水听器样机。水池测试结果表明,该水听器样机在1.5 k Hz～11.5 k Hz频率范围内灵敏度保持在-185 d B以上,比传统的压电陶瓷圆管水听器结构具有显著优势。     

用于矢量水听器的弯曲圆盘型声压水听器

针对在同振型矢量水听器中有效地复合声压通道的问题,提出一种采用压电双迭片结构的弯曲圆盘型声压水听器。压电双迭片由中心开孔的压电圆片和金属背衬组成,采用弯曲振动工作模式。为提高声压水听器的灵敏度,分别通过理论计算和有限元仿真的方法对双迭片结构进行了分析与优化设计,并制作了一只声压水听器样机用于实验验证。测试结果表明,声压水听器的灵敏度为-157 dB(0 dB re 1 V/μPa),在25 Hz~1000 Hz频带内分布平坦,并具有全指向性的特点。综合理论研究与实验室测试结果,这种弯曲圆盘型声压水听器成功满足了低频宽带声信号接收的需要,达到了复合同振型矢量水听器对声压通道的设计要求。     

ZnO薄膜硅微压电矢量水听器

提出了一种基于ZnO压电薄膜的硅微压电矢量水听器,其核心部件是利用微电子机械系统(MEMS)技术制作的悬臂梁结构压电加速度计。由近似解析和有限元分析,得出加速度计的灵敏度和谐振频率,并在此基础上对其进行了优化设计。研制了MEMS压电加速度计,并装配后构成MEMS矢量水听器。测试结果表明:加速度灵敏度在20~1,200 Hz范围内约为0.83 mV/(m/s2)。经过液柱法测量,在1 kHz时,MEMS矢量水听器等效声压灵敏度为-229.5 dB (ref.1V/μPa),比同类型压阻式MEMS矢量水听器的灵敏度高17 dB以上。      

任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累

现代声呐、水下制导等水声探测系统常常使用窄带脉冲、调制、编码、伪随机等种类繁多的发射信号波形来满足低信噪比检测、高分辨估计、抗干扰、主动隐蔽探测的应用需求.针对这一情况,本文研究了任意信号的长时间积累问题,给出了一种任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累检测方法.通过构建任意发射信号波形的广义模糊函数,将匹配滤波器输出表示为所构造的广义模糊函数,使得任意复包络信号的脉压波形不仅能够用统一的数学模型来表述和计算,而且能够提供多脉冲回波的距离走动信息和多普勒频移信息,为多脉冲距离位置对齐和Fourier变换(FFT)积累提供了依据.对于用广义模糊函数表示的匹配滤波器输出,采用Keystone变换将复包络对齐,消除了距离走动,采用FFT补偿多普勒频移项,实现了任意复包络信号的长时间相干积累.对于水下探测中使用的连续波信号、线性调频信号以及复杂的m序列编码信号、Costas跳频编码信号波形进行了信号积累及检测的计算机仿真,验证了任意复包络信号的匀速运动目标回波脉间补偿及相干积累的正确性.消声水池实验验证了该方法的有效性.     

低信噪比线性调频信号目标的方位估计

线性调频(LFM)信号目标的方位估计是水声探测研究的重要内容,在进行方位估计时,若存在强干扰信号源与强背景噪声,阵元接收信号的信噪比会显著降低,严重影响LFM信号目标方位估计结果的准确性.针对该问题,提出了一种简明分数阶滤波方法,并将其与常规波束形成方法(CBF)相结合来实现低信噪比条件下LFM信号目标的方位估计.简明分数阶傅里叶变换能在正交角度上将LFM信号的能量聚集在特定频点处并形成明显的能量峰,利用该特性,可对阵列各阵元接收的低信噪比LFM信号在简明分数阶域聚集的能量峰进行最佳滤波,以滤除干扰信息及背景噪声.对滤波输出进行逆简明分数阶傅里叶变换可得到增强信干比和信噪比的阵元域信号,进一步用于目标方位估计,就能获得更加准确的目标方位。数值仿真结果和海试实验数据处理结果验证表明,本文所提出的方法可有效抑制干扰和背景噪声,并对低信噪比LFM信号进行准确、稳健的方位估计。      

声纳湿端数据远传DWDM光电交换模块设计

声纳的应用极其广泛,海洋渔业以及军事应用使得声纳技术得到了大力发展。声纳湿端数据传输的可靠性、实时性是声纳系统性能得到保障的前提。为此设计一用于声纳湿端数据远传的DWDM光电交换模块。在该模块中,使用以太网交换芯片和两个DWDM光模块对数据进行多路转发并实现光通路的冗余备份,提升了系统可靠性的同时使网络拓扑更为灵活。由于DWDM光模块可将电信号转换为波长可选定的光信号,故通过若干该模块协同使用,可实现多路光信号复用即同时传输多条声纳水下阵缆的数据。经实际开发与测试,该模块以太网业务性能指标符合设计需求,且该模块已在某声纳工程项目中得到了应用,并可为其他领域数据远传工程应用提供设计参考。     

基于形状特征的水声图像小目标识别方法

为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法。对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现对目标形状的识别。在仿真和实测数据集上分别进行了实验,结果表明,该方法对水声图像中的目标具有较高的识别率,可以实现不同高斯噪声背景下的目标识别,相较于其他方法在识别率上有一定提高。     

水下连续波有源探测的回波检测算法

研究线性调频连续波在水下探测中的信号模型、回波信号的检测和目标参数估计方法,通过分析回波信号与发射信号间的差拍信号,提出差拍-分数阶傅里叶变换结构的处理算法。为了减少分数阶傅里叶变换二维搜索时的计算量,首先使用Radon-Ambiguity变换估计差拍信号的调频斜率,再做相应阶次的分数阶傅里叶变换。数值仿真说明提出的算法能够有效消除线性调频连续波的距离-速度耦合现象,准确估计目标参数。通过湖上试验比较线性调频脉冲信号和线性调频连续波的处理增益,提出的算法处理的连续波比匹配滤波方法处理的脉冲信号处理增益大13 dB。研究结果表明该算法在连续波水下探测中可行有效,不仅能够准确估计目标参数,还具有良好的检测性能。      

时域压缩合成孔径超分辨水声成像算法

提出一种针对水下稀疏目标的时域压缩合成孔径声呐成像方法(TC-SAS),实现了水声目标高分辨实时成像。通过多子阵的孔径合成,在时域上构造出成像网格格点到有效孔径内逐帧阵列的格林函数,并给出成像区域散射强度到数据域的映射矩阵;然后利用该区域空域稀疏的先验知识,通过正交匹配追踪的稀疏重构方式,解算出成像区域散射系数矩阵,实现了稀疏目标高分辨成像.同时,针对线性调频信号提出数据缩减的方法,通过对观测数据和字典矩阵同时脉压后截取,减小了数据规模;进一步结合二维矩阵数表查表的方法,以空间换时间,实现了区块实时成像。数值仿真以及湖试试验表明,所提算法能分辨出传统的时延求和算法难以分辨的目标,并且在图像清晰度指标上平均提升4.9 dB.改善了合成孔径声呐的成像质量.      

交叉验证多路径匹配追踪水声矢量阵稀疏方位估计

水下运动目标的高分辨DOA估计和目标的左右舷分辨问题一直是水声阵列信号处理中的一个核心问题。矢量阵相比于声压阵具有天然的左右舷分辨能力和更高的处理增益,近年来得到了广泛关注。Capon等一些传统高分辨处理方法存在不能解相干源、需要多快拍处理以及对阵列流行误差敏感等多种问题。针对水声阵列信号处理领域面临的以上问题,利用声呐工作场景中空间目标的稀疏性,本文提出了一种基于交叉验证技术的多路径匹配追踪（Multiplepath Matching Pursuit with Cross Validation,CV-MMP）声矢量阵稀疏DOA估计算法。该算法采用交叉验证技术可以在未知场景中目标个数的条件下实现稀疏DOA的估计,相比于常规的声矢量阵Capon算法而言,可以在小快拍数甚至单快拍数条件下实现多目标的稀疏DOA估计以及高分辨能力。仿真和海试试验数据处理验证了提出的算法的有效性。      

水下无源声呐目标听觉域张量特征提取方法

特征提取是水下无源声呐目标分类识别的关键步骤,提出了一种基于听觉Patterson-Holdsworth耳蜗模型的听觉域张量特征提取方法。将耳蜗模型的滤波器冲激响应视为信号分解的基函数,根据听觉模型非线性尺度或常规线性尺度确定不同通道的中心频率,然后计算出相应通道的增益和带宽,并量化冲激响应的阶数和相位参数,得到信号分解基,再根据信号分解原理得到通道数×阶数×相位数的三阶张量特征,并通过计算测试样本张量特征与训练样本张量特征间的相似性实现了水下无源声呐目标的分类识别。海上实录无源声呐目标的分类识别实验表明,提取的张量特征具有比较好的分类识别性能,听觉模型等效矩形带宽尺度优于线性尺度划分中心频率,能够提高无源声呐的目标指示能力。      

An echo detection algorithm for underwater continuous wave active detection

The model of linear frequency modulation continuous wave （LFMCW） applied in underwater detection and the method for the detection of echo signal and the estimation of target parameters were studied. By analyzing the heterodyne signal, an algorithm with the structure of heterodyne-Practional Fourier Transform （FRFT） was proposed. To reduce the computation of searching targets in a two-dimensional FRFT result, the heterodyne signal would be processed by FRFT at a specific order, after Radon-Ambiguity Transform （RAT） was applied to estimate the sweep rate of the signal. Simulations proved that the algorithm can eliminate the coupling phenomenon of distance and velocity of LFMCW, and estimate targets＇ parameters accurately. The lake trial results showed that the processing gain of LFMCW processed by the algorithm in this paper was 13 dB better than that of the LFM processed by matched filter. The research results indicated that the algorithm applied in LFMCW underwater detection was feasible and effective, and it could estimate targets＇ parameters accurately and obtain a good detection performance.     

Tensor feature extraction of underwater passive sonar target based on auditory model

Feature extraction is a key step for underwater passive sonar target classification and recognition.A kind of tensor feature extraction method based on auditory PattersonHoldsworth cochlear model is proposed.First,the filter impulse response of the cochlear model is regarded as the basis function of signal decomposition,and the center frequency of different channels is determined according to the nonlinear scale or conventional linear scale of the auditory model.Then,the gain and bandwidth of the corresponding channel are calculated,and the order and phase parameters of the impulse response are quantified to obtain a relatively complete signal decomposition basis.And according to the principle of signal decomposition,the third-order tensor features of channel number-order number-phase number are obtained.Finally,the classification and recognition of the underwater passive sonar target is realized by calculating the similarity between the testing sample tensor feature and training sample tensor feature.The experiment on passive sonar target classification and recognition shows that the extracted tensor features have better classification and recognition performance,and the equivalent rectangular bandwidth scale of the auditory model is better than the linear scale to divide the center frequency,which can improve the target indication ability of passive sonar.