基于声学超晶格铌酸锂的新型体声波器件

设计了一种集成的声学器件。它的基本结构是由下列3部分组成的，即换能器部分、声学开关部分和声传播介质部分，但其材料均来源于铌酸锂晶体。其中换能器与声开关部分是由声学超晶格铌酸锂构成的，而声的传播介质则是单畴铌酸锂。着重研究了声开关部分所外加的直流偏压对在该器件中传播的声波的影响。结果显示：声开关部分对声波的反射率受到这一外加偏压大小的影响，外加偏压越大，则反射率越强；声子带隙也受到外加偏压的影响，外加偏压越大，则声子带隙将会增宽。同时我们还发现了声开关的反射谱分布决定于铌酸锂超晶格的周期大小，且超晶格周期数的减小也会增宽声子带隙。该器件在设计上有两大优点：一是实现了声学开关器件的集成化，二是充分利用了声学超晶格铌酸锂最大的机电耦合系数。     

非线性滤波算法在水下导航定位技术中的应用分析

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)导航定位技术的发展需求,提出了水下目标的3种非线性滤波估计方法.首先,分别介绍了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)和粒子滤波(particle filter, PF)的基本原理和实现步骤.其次,针对PF算法存在粒子退化现象,提出了重采样算法,并通过数值仿真验证该算法的有效性.然后,为了解决PF算法中粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的粒子滤波算法(FA-PF).最后,在非线性环境下通过仿真实验对EKF、UKF、FA-PF算法的滤波性能进行对比分析,重点研究非线性强度及噪声特性对估计精度的影响.研究结果表明：重采样能够在一定程度上减轻粒子退化问题.在弱非线性高斯环境下,EKF、UKF、FA-PF算法的估计精度较为接近;在强非线性高斯环境下,UKF和FA-PF算法的跟踪性能明显优于EKF;在非线性非高斯环境下,FA-PF算法跟踪精度最高.     

基于CKF-SLAM改进的无人水下航行器动态目标跟踪算法研究

针对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法在动态目标跟踪(object tracking, OT)的应用中,存在算法实时性不高、计算复杂以及对动态目标物跟踪精度较低的问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波SLAM的无人水下航行器(unmanned underwater Vehicle, UUV)目标跟踪算法(SRCKF-SLAM-OT).该算法将CKF-SLAM-OT中复杂的计算部分,利用3阶容积准则选取一组相同权值的容积点来近似计算,再利用数值积分法计算非线性方程模型的后验状态估计平均值和方差,并对协方差矩阵的平方根因子进行更新.仿真结果表明：SRCKF-SLAM-OT算法简化了计算量和改善了数值精度,提高了UUV在未知水下环境中自身定位的精度和动态目标物跟踪的能力.     

基于业务流程再造的岗位分析研究

本文首先介绍业务流程再造的背景、概念和业务流程描述的工具——跨职能流程图,接着介绍了岗位分析及其常用的方法,最后文中重点对跨职能流程图在岗位分析的应用进行了分析,提出了岗位分析的前提是要进行业务流程再造。     

基于USV拖曳声纳的声信标定位方法研究

为实现声信标定位系统的精确化、智能化发展,文中提出了一种基于无人水面艇(unmanned ship vehicle, USV)拖曳探测声呐的声信标定位方法.利用USV配备的多核DSP芯片,对声纳采集平台接收的数据进行处理并实现声信标的定位.介绍了声信标定位系统的整体框架以及USV系统的工作模块,并且运用自回归(autoregressive model, AR)模型预白化算法和匹配滤波对接收信号进行降噪处理,然后利用离格点稀疏贝叶斯推断(off grid sparse bayesian inference, OGSBI)算法实现了声信标的波达方向(direction of arrival, DOA)估计.最后通过仿真实验进行验证,结果表明,定位方法能够实现对声信标的DOA精确估计,进一步实现了无人声信标定位系统.     

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。