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1.
为解决当前已有炸点空间位置探测系统存在的结构复杂、成本昂贵的问题,进行了基于通用工业相机的炸点瞬时位置测量的模拟研究,设计了LED瞬态闪光单元,通过光电传感器探测LED产生的光信号并转换为电信号。经过信号处理,根据信号的幅值控制2台普通工业相机同时曝光进行抓拍,然后对采集的图像进行数字图像处理,获取2幅图像中爆炸光斑中心的位置坐标,再结合2个相机之间的相对位置关系,最终解算出炸点的空间位置坐标。实验结果表明:在距离测量系统24 m、32 m、48 m处,最大误差绝对值在水平X方向为127 mm,在竖直Y方向为68 mm,在深度Z方向为279 mm。系统具有响应速度快、精度高、成本低等优点,满足系统探测要求。 相似文献
2.
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. 相似文献
3.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
4.
针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。 相似文献
5.
针对脉冲压缩处理所获得的距离分辨率和干扰抑制能力不足的问题,提出了有源声呐距离维波束形成方法。该方法从单个脉冲回波的频域输出中提取多组子带分量,每个子带分量的中心频率形成等差数列,对应的相移形成复指数等比数列(可类比于均匀直线阵的阵列流形向量)。根据这一特点,使用多组子带分量构建协方差矩阵,根据中心频率设计距离维加权向量,建立了距离维波束形成模型。给出了距离维常规波束形成和距离维自适应波束形成的表达式、处理流程,对距离分辨率和干扰抑制能力进行了分析。利用数值仿真和水池实验证明,距离维常规波束形成可获得与脉冲压缩处理类似的距离分辨率,而距离维自适应波束形成可获得更高的距离分辨率和更优的距离维干扰抑制能力。 相似文献
6.
基于北京正负电子对撞机二期工程储存环,研制了一套逐束团束流测量系统。系统包括模拟前端、数据采集处理控制和显示软件三个部分。储存环束流位置探头的四路信号作为逐束团测量系统的输入,该系统宽带模拟前端完成信号幅度相位的调理,并保证束团间无干扰;四路500 MHz模数转换器对信号采样实现逐束团测量;基于现场可编程门阵列的数字信号处理逻辑计算得到每个束团的位置。系统在线实时束流位置测量分辨率优于4.5μm,同时该测量系统可实现实时逐束团振荡幅度和工作点的测量。系统还拥有存储大容量逐束团原始数据的功能,为日常的机器研究提供了有力的测量手段。 相似文献
7.
为满足高动态环境下的激光多普勒测速仪信号处理需要,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的激光测速仪信号处理方案。在FPGA内部完成全部信号处理的内容,利用快速傅里叶变换(FFT)算法得到信号的频谱,利用能量重心法对离散频谱进行校正,开发采样频率自适应算法,兼顾测量准确度与测量范围的要求,最后将结果通过通用串行总线上传个人计算机显示。程序采用流水线方式设计,提高信号处理速度。经过实验验证,数据更新率达到2.4~24kHz,数据延迟时间为123~1230μs,测量准确度优于8×10-4,测量稳定度优于2.5×10-7。 相似文献
8.
圆合成孔径声呐多点定位运动补偿 总被引:2,自引:0,他引:2
圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
9.
与常规脉冲式主动声呐相比,连续波主动声呐能够提高目标回波的时间处理增益和目标信息更新速率。本文提出一种由正交多相码合成的连续发射波形,分析了发射信号和目标回波模型,设计了多通道匹配滤波器组完成回波检测。为了进一步提高接收机检测性能,提出了多通道非相干积累的处理方法。通过数值仿真,分析提出的连续波形的多普勒分辨性能和目标信息更新率。通过蒙特卡罗法获取ROC曲线,比较了脉冲式主动声呐和连续波主动声呐在均匀混响背景下对单目标检测性能的差异。仿真结果表明,本文设计的连续波波形具有较好的多普勒分辨性能,在均匀混响背景下,回波检测算法能够明显提高单个目标的探测能力。 相似文献
10.