船辐射噪声高阶谱分析和标记图

实验数据揭示了一些舰船辐射噪声通过在频带上连续排列的窄带滤波器组后,各频道中的幅度调制很相似,这是舰船噪声的一个很有应用前景的目标特性。文章还研究了用高阶谱高阶统计的信号处理工具来提取和保留幅度周期调制的相位信息,并给出了计算机模拟结果,实际船噪声结果和具体提取方法。利用这些相位信息和双谱的幅度信息可以重建周期调制信号,并称这个重建波形为这条船的标记图。最后调查了三条船的标记图与本船及不同船的实际幅度调制之间的互相关系数,本船的互相关系数要比不同船的互相关系数大许多。     

舰船辐射噪声的子波分析

本文把子波变换多分辨的特点应用于舰船噪声的分析中。这种新的分析方法克服了短时间谱在时频平面上均匀分割带来低频域频率分辨率低,而高频域时间分辨低的缺点。船辐射噪声的尺度谱保留了传统倍频程方法在频率域分割的优点,且还有高频域时间分辨高的特点。从大庆31号油船辐射噪声的尺度谱上可清楚看到在低频域上有二根横线,其尺度值换算为频率后为27.8 Hz和44.1 Hz,反映在此频率附近,信号能量较高;同时还可清楚看到在高频域上有9.5 Hz叶片频的调幅现象。在它的短时谱图中是无法同时看到这二个特征的。本文在描述和显示船辐射噪声的谱特征时充分利用它们符合局部平稳过程的特点,把平稳谱和非平稳谱拆开描述和显示,获得很好的结果     

舰船噪声识别（Ⅳ）──模糊神经网络识别

本系列文章的工作是在舰船噪声谱图的基础上,利用模糊神经网络对舰船进行分类识别。本文是系列文章的第四篇,研究模糊神经网络用于识别分类.选用了多层前馈神经网络和BP学习算法,推导了学习过程中模糊器参数的调整公式,最后给出1049个样本(41条舰船,63种工况,原始记录长约3.5小时)的识别分类结果,识别正确率大于92%。     

简捷内插方法实现实时处理

本文提出用一种简捷的频域补零的内插方法来实现实时处理。该内插法简捷、快速、精确。文中给出了计算机模拟和实际海上信号的处理结果。     

利用辐射噪声多线谱的多普勒进行距离估计

提出了一种利用辐射噪声多线谱的多普勒频移去估计直线匀速运动目标正横距离的方法,这种方法用单水听器进行无源测距,且不需要知道海深和其它环境参数。先用Wigner-Ville分布作为瞬时频率估计器估计出多线谱瞬时频率随时间变化作为一个信号,再定义多普勒频移的基函数,依据一种匹配投影原理,在五维空间中用一种可变步长的搜索策略去寻找该信号与多普勒频移基函数之间的最小空间距离。所找到最小距离的基函数对应于目标距离和速度的估计值。计算机模拟给出不同强度干扰噪声下的测距测速的统计误差。当干扰噪声的标准差为最大多普勒频移的10%及时间窗宽度为1.47倍的参考时宽时,测距相对误差小于5.4%,测速相对误差小于1.4%。对某海上实际目标的距离估计为42 m,速度为52 kn,与实际航行的值相符。此单点无源测距方法可应用于声呐浮标、水雷、水声实验中水声目标的运动分析和水下目标声源级测量。     

线谱非平稳性分析和利用干涉谱测距

研究运动舰船辐射噪声线谱的非平稳性的规律并利用其来提高声呐的检测性能和实现目标测距测深功能是本研究的目的。线谱的非平稳性有3个方面来源,线谱声源的不稳定、传输途径和目标与接收点的相对运动。通过对大量的运动目标辐射噪声进行的时频分析,总结出运动目标辐射噪声线谱的非平稳性谱图的典型表现。对不同形态的线谱应用不同的处理和检测方法,对频率稳定的连续线谱可以用长积分的最佳检测方法进行,对多普勒变化的线谱可用Dopplerlet方法处理并用于目标测距和测速,对时断时有的线谱得可用卡尔曼跟踪对付断裂的特性。从理论上分析了钟型的“线谱群”的产生原因,证明了此现象是反射声和直达声之间的谱干涉引起的。利用谱干涉现象中的干涉谷之间的关系可实现目标测距测深的目的,最后给出某一实际海上运动目标距离和深度的测量结果。     

无源声呐稀疏阵无栅瓣性能分析

计算机模拟、实际声呐信号和理论分析证明了在无源声呐中只要信号带宽足够宽(带宽大于1个倍频程),无源声呐中用稀疏阵,即基元间距大于信号波长的基阵,波束图中不会出现栅瓣特性。白化目标信号可满足尽量宽的信号带宽,有利于无栅瓣波束的设计。结论是只要保证足够宽的信号带宽,无源声呐工作频段中最高频率的波长可小于基阵中阵元间隔而可使阵波束特性不出现栅瓣。     

水声瞬态信号短时谱形态及谱相关法检测

通过对海上记录时间大于4h的几十条水声目标噪声进行归一化短时谱图即船谱图方法分析,归纳出一些典型的瞬态信号的时频分布形态。有竖条分布、横条分布、“麻花状”的共振峰滑动型和能量集中的正方型分布等,为进一步研究和识别瞬态信号打下基础。文章还调查了谱相关技术（二阶累积量谱）在干扰噪声中检测水声瞬态信号的性能。计算机模拟和对18个实际瞬态信号的分析说明用谱相关技术检测瞬态信号的有效性,近80％的实际信号比常规功率谱检测有3～6dB的增益。文章最后研究用谱相关提取瞬态信号模态的技术,给出了3个无源目标瞬态信号模态较清晰的图像,为识别瞬态信号提供特征。     

大规模数值模拟数据的无损压缩

针对数值模拟数据的特点，对数据进行预处理后，进一步采用小波变换和洗牌（Shuffle）算法，再使用通用无损数据压缩算法Gzip对科学数据进行无损压缩。数据预处理：为了使用第二代小波变换，数据的预处理就是使用内存拷贝的方法把浮点数转换为整数，对数据的符号位、指数部分和尾数部分分别进行了预处理。由于科学数据数值变换平缓的原因，高频部分通常比低频数据小若干数量级，该数据预处理方法在小波变换及逆变换过程中不会出现溢出现象。     

两体磨料磨损的三维动态模拟

概述了目前存在的几种两体磨料磨损的数学模型。将Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法怀数值模拟相结合,提出了一个新的三维仿真模型。运用Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法随机选取磨粒的形状参数,采用打靶法生成随机的磨粒表面,采用网格剖分法记忆被磨表面的外形,为脊的处理以及磨损量的计算提供了一种的新方法,在三维空间内模拟了多个磨粒同时参与磨损的随机的动态磨损过程。将模拟结果和碳钢系列材料的试验结果以及其他研究者的模拟结果