声速剖面对不同深度声源定位的影响

在对一次试验数据进行匹配场定位处理时发现, 选取声速剖面有轻微失配的情形下, 水面弱声源显现, 水下强声源反而消失. 基于该现象研究了声速剖面失配对不同深度声源定位的影响. 首先通过仿真试验排除海上试验中不确定因素的影响, 进一步得出深处声源定位受声速剖面失配影响较大的结论, 并针对夏季负跃层情形进行跃层深度失配的仿真, 初步得出在跃层下边界以下10 m附近处的声源对声速剖面失配最敏感. 最后从简正波的角度进行理论分析, 分两点对这一现象进行了合理解释.     

基于张量分解的简正波模态参数估计

提出了一种基于张量分解的模态深度函数和模态水平波数(统称模态参数)估计方法,解决了传统子空间方法对模态正交性的依赖。利用经距离补偿后声场的平移不变性,将模态参数估计问题转化为三阶张量的规范多元分解(CPD)问题,分解得到的因子矩阵可用于同时估计模态深度函数和模态水平波数。推导了模态参数估计问题下张量分解的唯一性条件,结果表明该方法可在模态深度函数采样向量线性无关的条件下,使用较少的深度维采样和距离维采样实现模态参数估计。仿真结果还表明该方法在距离采样孔径较小时依然具有较好的估计性能。将该方法应用于SwellEx-96实验数据,得到了与实验海域环境较吻合的模态参数估计结果。仿真和实验数据均验证了该方法的有效性。     

基于简正波理论的浅海低频混响时间序列仿真

混响场时域信号序列的数值实现对主动声纳目标模拟器研制具有重要意义。本文所述适用于水平变化浅海环境混响时间序列的一种实现方法,基于现有的浅海简正波相干混响理论。所述方法的思路是通过相干散射场随机序列与发射信号的离散卷积来构成混响时域序列,文中以Pekeris均匀浅海环境为例,给出了相应的混响时间序列仿真结果,并对仿真结果的频谱特性、统计特性、强度衰减以及垂直相关特性等进行了系统检验。结果表明,由仿真混响时间序列所获得的混响特性与理论结果相符,可用于浅海混响序列的仿真。     

浅海中水平线列阵深度对匹配场定位性能的影响

以浅海声传播模型为基础,通过计算机仿真观察到以下物理现象：浅海中海底水平线列阵的匹配场定位性能优于其他深度水平线列阵.利用简正波建模方法揭示了这一现象的物理机理.按照简正波理论,各号模式的形状是海水深度的函数.通过比较不同深度上各号模式幅度的变化,发现海底模式幅值接近零的模式号数明显小于其他深度.这说明海底水平线列阵可以对更多号模式进行采样,进而获得更多的目标声源信息,取得更好的匹配场定位效果. 关键词： 水平线列阵 匹配场定位 基阵深度     

不同传感器精度下的地磁轮廓匹配定位性能分析

地磁基准图、地磁传感器和惯导系统的精度是影响地磁匹配系统可靠性的关键因素. 为提高地磁匹配系统的可靠性, 研究了传感器精度对地磁匹配成功率的影响; 针对不同地磁基准图, 分析了地磁传感器误差、速度误差和航向角误差对地磁匹配成功率影响的物理机理, 根据实际要求通过仿真确定了地磁匹配系统中各传感器的误差范围, 并进行了实验测试. 测试结果表明, 在地磁匹配成功率大于90%时, 速度误差<0.14 m/s, 航向角误差<0.6°, 地磁传感器标准差 <11 nT. 关键词： 地球物理场导航 地磁场 地磁轮廓匹配 性能分析     

水平变化双层波导声传播问题的耦合简正波解

为了验证现有模型的精度,导出了全反射下边界双层波导中简正波耦合矩阵的解析表达式,并将其应用到全局矩阵耦合简正波模型(Direct Global Matrix Coupled-Mode)中,使得该模型可以提供水平变化双层波导问题的标准解。文中首先利用COUPLE的简正波及耦合矩阵数值解验证了该简正波及耦合矩阵解析表达式的正确性;其次,采用改进的DGMCM模型求解了双层波导海山声传播损失,结果表明,改进后的DGMCM模型可以非常精确地求解水平变化双层波导问题,可作为求解此类问题的标准模型使用。     

基于连续小波变换的简正波检测与提取技术

宽带声源在远距离传播中的频散过程反映着海洋环境特性的重要信息,准确提取这一过程中各简正波的有关信息是有效实现海洋声场反演的重要前提。小波变换虽然已被用于获取宽带声源的时频分布,但不具备适用于不同信号的柔性。在此背景下,本文介绍了一种自适应基小波方法,可适应不同形式的爆炸声信号,从而有效实现了频散现象的获取。在此基础上,本文同时建立了各号简正波的重构方法,经仿真测试,重构出的简正波与实际波形几乎相同。     

基于场匹配法的双排矩形栅慢波结构高频特性研究

本文运用场匹配法对具有任意位错的双排矩形栅慢波结构的场分布、色散特性及耦合阻抗进行了研究．研究结果表明,场匹配法推导的色散特性与仿真软件CST和HFSS计算的结果完全一致,耦合阻抗介于CST和HFSS之间．在此基础上,详细研究了上下两排系统之间位错对色散特性及耦合阻抗的影响．当位错严格为半个周期时,第一阻带消失,第一个模式最高截止频率与第二个模式最低截止频率重叠,发生简并;当位错为0．45倍周期时,在保证耦合阻抗不变的情况下,基模的通带虽降低了2．8GHz,但阻带却增大了7．9GHz,从而可以有效避免简并及模式竞争的发生．     

半经验关系与匹配场联合处理的爆炸声源快速定位

爆炸声源位置的快速准确获取对声源级测量和声传播计算具有重要意义。为了解决利用单一水听器进行爆炸声源定位时难以获得较好的定位效率和精度的问题,提出了一种基于半经验关系与匹配场联合处理的爆炸声源快速定位方法。首先通过爆炸声源满足的半经验关系,对爆炸位置进行预估,缩小匹配参数的搜索范围;同时,在基于多途时延差匹配定位理论的基础上,利用爆炸声源的半经验关系建立联合匹配定位方法,引入气泡脉动周期和冲击波峰值增加匹配物理信息,实现爆炸声源深度和距离精确反演。仿真分析与2013年南海水下爆炸声试验数据分析结果表明,一次气泡脉动周期与多途时延差的联合匹配可提高对爆炸声源深度的估计精度;冲击波峰值与多途时延差的联合匹配可提高对距离的估计精度。额外匹配量的引入减少了估计精度对接收阵元个数的依赖,能够实现用单阵元快速准确地进行爆炸源位置的估计。     

波场合成与波场分析的有源房间补偿方法

波场合成是一种空间声重放技术,利用扬声器阵列在宽阔的听音区域内重建声场。为消除或者消减听音房间的反射对重建波场的影响,利用测量环绕听音区域的闭合曲线上声压和声压梯度来分析波场,推导了基于圆形阵列进行波域分解的公式,利用多通道逆滤波进行了平面波域的房间补偿,实验结果显示该算法在整个听音区域内都是有效的。与传统补偿方法相比,边界元法所需的测量传声器数目少计算复杂度低,而波域分解具有更充分的波场分析能力,因此是一种更有效的有源房间补偿方法.     

基于经验模式分解的混沌干扰下谐波信号的提取方法

由混沌信号和谐波信号组合而成的复杂信号的分离方法一直受到关注.利用经验模式分解方法,依据任何信号由不同的固有简单振动模态组成的概念,将由混沌信号和谐波信号组合而成的复杂信号分离为不同的内在模态函数,并从中分解出谐波信号.通过利用Duffing方程产生的混沌信号进行的仿真实验,结果都表明该方法在一定参数范围内非常有效. 关键词： 经验模式分解 混沌 信号处理     

Spectral analysis of surface EMG based on empirical mode decomposition

Muscle fatigue is a common experience in daily life. Some researchers have defined it as the incapacity to maintain the required or expected force. Obviously, force, power and torque recordings as direct measurements of muscle fatigue are difficult to be obtained in one experiment. The main issue when using conventional sEMG variables to quantify fatigue is their poor association with direct measures of fatigue. Therefore, there is a need to develop muscle fatigue approaches that relate changes in sEMG variables with muscle fatigue. The empirical mode decomposition which is a recent tool for the analysis of nonlinear and nonstationary time-series is presented.     

脉冲星信号的经验模态分解模态单元比例萎缩消噪算法

针对脉冲星信号的消噪问题, 提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法. 利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 将IMF中两个过零点间的部分定义为模态单元, 以模态单元为基本单位构造最优比例萎缩因子, 对IMF中的每个模态单元进行比例萎缩去噪, 进而建立基于模态单元比例萎缩的脉冲星信号滤波模型.对含噪脉冲星信号进行了消噪实验分析, 实验结果表明, 与小波硬阈值消噪法、比例萎缩小波消噪法和基于模态单元阈值的EMD消噪法相比, 该方法可以更有效地去除脉冲星信号中的噪声, 同时更好地保留了原信号中的有用细节信息. 关键词： 经验模态分解 脉冲星信号 模态单元比例萎缩 消噪     

基于独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪

基于经验模态分解和独立成分分析去噪的特点,提出了一种联合独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪方法. 利用经验模态分解对混沌信号进行分解,根据平移不变经验模态分解的思想构造多维输入向量, 通过所构造的多维输入向量和独立成分分析对混沌信号的各层内蕴模态函数进行自适应去噪处理; 将处理后的所有内蕴模态函数进行累加重构,从而得到降噪后的混沌信号. 仿真实验中分别对叠加不同强度高斯噪声的Lorenz混沌信号及实际观测的月太阳黑子混沌序列进行了研究, 结果表明本文方法能够对混沌信号进行有效的降噪,而且能够较好地校正相空间中点的位置, 逼近真实的混沌吸引子轨迹. 关键词： 独立成分分析 经验模态分解 混沌信号 降噪     

基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析.其中,改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性. 关键词： 低频振荡 经验模态分解 改进Prony法 归一化奇异值法     

Multi-focus image fusion based on window empirical mode decomposition

In order to improve multi-focus image fusion quality, a novel fusion algorithm based on window empirical mode decomposition (WEMD) is proposed. This WEMD is an improved form of bidimensional empirical mode decomposition (BEMD), due to its decomposition process using the adding window principle, effectively resolving the signal concealment problem. We used WEMD for multi-focus image fusion, and formulated different fusion rules for bidimensional intrinsic mode function (BIMF) components and the residue component. For fusion of the BIMF components, the concept of the Sum-modified-Laplacian was used and a scheme based on the visual feature contrast adopted; when choosing the residue coefficients, a pixel value based on the local visibility was selected. We carried out four groups of multi-focus image fusion experiments and compared objective evaluation criteria with other three fusion methods. The experimental results show that the proposed fusion approach is effective and performs better at fusing multi-focus images than some traditional methods.     

遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法

特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。     

An experimental study on matched field processing in shallow water

I.IntroductionPassiverangeanddepthlocalizationofanacousticsourceinshallowwaterisadifficult,yetinterestingproblemthathasreceivedagreatdealofattentioninthelastfewyears['5].Thesimu1taneousestimationofrangeanddepthrequirestheuseofnumericalpropagationmodels.Theclassicalapproachtothisproblemisto"match"thereceivedacousticdatawiththesoundfieldpredictedbythepropagationmodelforanumberofhypotheticalrange/depthsourcelocatiolls.Thistechniqueiscalledmatchedfieldprocessing.Itiscommonlyacceptedthatthewavepro…     

噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

为了改善脉冲星辐射脉冲信号的消噪效果, 提出了一种基于噪声模态单元预判的经验模态分解(EMD) 消噪声方法. 该方法首先利用EMD将含噪辐射脉冲信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 根据IMF系数的统计特性采用局部均方误差准则进行噪声模态单元预判, 并将噪声模态单元置零; 然后对噪声模态单元预判处理后的IMF以模态单元为基本单位进行最优比例萎缩消噪, 从而达到抑制噪声、保留信号的目的. 实验结果表明: 与Sure Shrink小波阈值法、Bayes Shrink小波阈值法和EMD模态单元比例萎缩法相比, 基于噪声模态单元预判的EMD消噪方法可以更有效地去除脉冲辐射信号中的噪声, 同时更好地保留信号突变处的细节信息特征, 在信噪比、 均方误差、峰值相对误差、峰位误差和相位误差等方面都有一定程度的改善. 关键词： 脉冲星信号消噪 经验模态分解 噪声模态单元预判 局部均方误差