一种水下运动目标轨迹的实时存储系统设计

研究了一种水下运动目标轨迹的实时存储系统,通过串口接收定位系统发来的轨迹数据,实时准确地写入EEPROM储存,实验结果分析时再把数据传送给PC机进行处理。湖上试验表明,该存储系统具有记录准确、可靠性高、使用方便等特点。详细介绍了该系统的硬件结构、软件流程设计和安全性能保证等问题。     

一种适用于水声信道的双模式盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)和符号回归常数模算法(SR-CMA)存在的问题,提出了一种基于分数间隔的双模式常数模(DCMA)盲均衡算法。该算法将常规CMA算法和SR-CMA算法相结合,通过判决圆环完成两种算法之间的切换,根据信噪比确定判决圆环的边界。仿真结果表明,DCMA 的计算效率高于CMA,算法稳定性优于SR- CMA,而且可以获得较低的剩余均方误差。     

球源空间均匀分布阵的空间辐射场特性研究

定义了球源空间均匀分布阵的概念，从理论上推导了球源空间均匀分布阵远场声压和指向性公式，分析了它们与场点的位置、球源个数、相邻球源中心间距、波数及球源表面振速等因素的关系。并且对它们的关系作了仿真实验。在理论与仿真分析的基础上，给出了球源阵的设计原则：(1)根据球源空间阵大小的实际需要，确定球源个数和布阵方式；(2)球源本身的半径或体积尽可能选小一些，这样可减小阵的体积，以便尽可能增加球源个数并增强指向性；(3)在球源半径一定的条件下，相邻球源中心间距应尽量减小，最小到为球源直径的两倍。     

基于支持向量机的水声信道盲均衡算法研究

水声信道的带宽极为有限,与需要训练序列的自适应均衡算法相比盲均衡技术节省了带宽,特别适合高速水声通信和多点通信。针对基于高阶统计量的盲均衡算法收敛速度慢的缺点,研究了一种基于支持向量机的盲均衡算法,它收敛速度快并具有全局最优解。通过对浅海信道触发通信信号的计算机仿真,证明了算法的有效性。     

空气声被动定位的误差分析

本文讨论了了空气中声被动定位系统的误差来源,给出了相应的误差公式,并分析了各种误差对测向及测距精度的影响,为确定和提高被动声定位系统的精度提供了有价值的参考数据。     

基于判决导引的水声信道混合盲均衡算法研究

提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的混合盲均衡算法,该算法在初始模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡,利用方形环判决域对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到判决导引最小均方误差算法。最后利用水声信道仿真模型,对该算法的性能进行了验证。结果表明:该算法性能稳健,收敛后均方误差小,有效降低了高速水声通信的误码率,提高了水声信道均衡的稳定性,且有良好的冷启动和重新启动能力。     

一种快速收敛的水声信道载波恢复盲均衡算法

基于对修正的常数模算法(MCMA)进行分析,提出了一种用于QPSK(四进制相移键控)信号的快速载波恢复盲均衡算法。该算法中构造了一种与MCMA算法不同的、能够快速收敛的误差函数,在消除码间干扰(ISI)、纠正相位误差的同时,进一步改善了收敛性能。该算法对输出信号的实部和虚部分别进行非线性变换。最后利用实测的水声信道数据,对这几种算法进行了数值分析研究,结果表明:所提出的算法不仅能够很好地克服相位旋转,而且其收敛速度明显高于MCMA,剩余均方误差更小,而计算量并没有明显的增加。     

声矢量传感器阵宽带相干信号子空间最优波束形成

提出了基于矢量传感器阵的宽带相干信号子空间最优波束形成。建立了矢量传感器阵的宽带阵列信号模型,将宽带聚焦思想引入到了矢量传感器阵宽带处理,证明了矢量传感器阵与声压传感器阵宽带聚焦矩阵之间的关系,为矢量传感器阵宽带聚焦矩阵的构造提供了一种方法。推导了基于矢量传感器阵宽带最优波束形成的空间谱,通过空间重采样方法实现矢量传感器阵宽带聚焦,避免了对目标源方位的预估。通过仿真验证了矢量传感器阵具有更优越的性能:可以解宽带相干源;能够实现全空间无模糊定向;可以空间欠采样,因而在不增加计算量的基础上,能够提高阵列处理的性能;克服了传统声压传感器线阵端射方向上,目标方位估计性能下降的缺点。     

一种新的多目标盲波束形成技术研究

该文提出了一种新的多目标盲波束形成算法。该方法在最小二乘恒模算法的基础上,通过对一种新的代价函数的最小化,来盲估计波束形成器的权矢量,从而完成对多目标的分离与定向。同时,采用一种改进的神经网络结构解决了最小二乘算法中矩阵求逆的运算,不但能有效提高运行速度,而且易于用硬件实时实现盲波束形成。仿真实验验证了该算法的有效性和正确性。     

一种维纳加权频域自适应时延估计算法

提出了一种基于频域自适应滤波的维纳加权时延估计算法。该算法首先实现了对输入信号的维纳自适应滤波预处理,然后在频域实现了自适应时延估计。该算法在将相位数据拟合时,做了一次加权处理,有效地改善了时延估计的精度和自适应收敛速度。最后用实测的直升机噪声数据进行了仿真,验证了新算法的有效性。