单矢量传感器DEMON谱检测技术研究

水声目标辐射噪声的包络谱中包含调制线谱(DEMON),不同类型的水声目标其DEMON谱不同,研究单矢量传感器利用DEMON谱检测目标信号的能力。采用文中定义的解析声强流方法,将单矢量传感器拾取的同一点的多信号源的振速矢量叠加统一描述在解析声强流的相位中,目标方位可以通过计算解析声强流的相位得到。仿真计算结果表明,这一方法对不同基频调制的宽带信号的检测能力可达-20dB,方位分辨能力在信噪比为-15dB时约为10°。对湖试数据的处理结果已证明本方法的可行性。     

被动测距技术

高精确度的距离测量最好利用激光、雷达或者主动声纳来获得。然而,在某些情况下(例如水下战争),由于这种设备自己的位置可能暴露,以致它们不能被利用。距离可以用被动式声学方法(交叉方位法)来确定。如果目标非直线地运动,除非同时得到交叉方位,否则测量距离是困难的。利用安装在潜艇上、安装在拖曳电缆或垂直电缆上,或者安装在类似情况上的声学传感器(水听器)能够测得目标的距离。     

局部置信度增强的单矢量水听器互谱方位直方图

单矢量水听器互谱方位直方图具有一定的多目标分辨能力，但其性能受到目标信号分离正交性(Window Dis‐joint Orthogonality, WDO)的制约。WDO特性越强，表示主导目标的能量占比越大，互谱方位估计的结果越接近主导目标的真实方位。文章提出利用局部置信度增强互谱方位直方图的多目标分辨性能。局部置信度表示样本中主成分与其他成分之间的比值关系，因此可以作为信号 WDO特性强弱的估计。在统计互谱方位直方图时，利用局部置信度对时频点的方位估计结果进行加权，增加 WDO特性强的时频点的方位估计结果在方位直方图中的贡献，提高目标真实方位处的谱峰，从而增强方位直方图多目标分辨的效果。湖试数据的分析表明了利用局部置信度加权能够有效提高多目标分辨的效果。     

战术弹道导弹再入段红外辐射特性分析

为了有效地获取再入段导弹的红外辐射特性,对其测量方法进行了研究。将不同时刻的目标距离和测量角作为已知量,利用非线性回归的方法估算目标运动参数,根据大气在高度85km以内的温度分布规律来估算由于气动加热后的目标蒙皮温度,进而分析迎头方向上的红外辐射特性。分析结果表明,反导系统红外探测器在再入飞行段的最佳工作波段是短波和中波。     

性别和参照系整合方向对主方位判断的影响

通过一项4(拍摄方位)×4(目标位置)×2(性别)×2(转化方向,即任务类型)的实验,证实了主方位判断中的方位效应(匹配效应,即朝北效应)和目标位置效应(上下位置<左右位置),发现当转化方向从环境参照到自我参照(基于环境参照的自我参照系中的主方位判断)时主方位判断错误率和反应时间都高于从自我参照向环境参照的主方位判断(基于自我参照的环境参照系中的主方位判断)错误率和反应时间,且存在明显的性别差异,表现为:对基于自我参照的环境参照系中的主方位判断,男女性别差异不明显;对基于环境参照的自我参照系中的主方位判断,男生判断错误率和反应时间低于女生。     

一种基于运动模型的水下目标方位预处理方法

为了改善纯方位目标运动分析方法的性能,提出了一种水下目标方位预处理方法。该方法利用目标运动模型对观测方位序列进行预处理,经仿真验证,与常规的多项式拟合方法相比,能够有效降低水下目标方位观测量的估计误差,提高了目标运动分析的性能,可获得更高的运动参数估计精度。     

相干信号子空间宽带目标方位估计算法的误差分析

1.引言 利用子空间结构进行源方位估计的算法有很多,这些方法均利用了方向矩阵张成的子空间等于信号子空间这一特点,经典的方法有MUSIC[1]和ESPRIT[2]等.然而,对宽带目标而言,方向矩阵是关于频率的函数,因此,不同频率成分的信号子空间是不同的.相干信号子空间(CSM)方法[3]利用聚焦矩阵将不同窄带子空间聚焦到中心频率对应的子空间上,这种方法有效地利用了信号的带宽,大大提高了宽带目标方位估计的分辨率,而且能够处理相干目标的情形.但聚焦矩阵又与目标方位有关,这构成了一对矛盾,通常可以采用常规的方法对目标方位进行预估计,然后根据预估计的结果构造聚焦矩阵.预估计的方位通常会有一定的误差,这将导致CSM方法估计的结果存在一定的误差,本文从理论上分析了由于聚焦矩阵误差导致的CSM方法方位估计的误差.     

基于离散混沌化方法的线谱控制技术研究

船舶辐射水声中的线谱成分是被动声纳在水声对抗中检测、跟踪和识别目标的主要特征信号,对线谱成分进行控制能有效提高船舶的水声隐声性能。传统的隔振方法无法改变隔振系统的线谱成份,利用反馈混沌化控制原理,采用时变反馈参数的离散混沌化方法,通过调整和优化控制器参数,使隔振系统在谐波激励下能够产生稳定的混沌,改变通过隔振系统输入到船体的频谱结构,从而改变船舶辐射水声的频谱结构,并降低辐射水声中的线谱成分,达到有效降低辐射水声线谱成分的目的。     

基于卷积神经网络的水下多目标方位估计方法

针对水下多目标方位估计问题,提出了一种利用卷积神经网络模型对目标声源进行方位估计的方法。该方法使用不等强度的声源数据进行训练并使用焦点损失函数作为训练损失函数。通过对阵列接收到的信号进行特征提取,使用焦点损失函数指导卷积神经网络训练,最终利用训练好的卷积神经网络模型进行目标方位估计。对不同模型参数的训练进行对比,结果表明所训练的卷积神经网络模型在较低信噪比条件下也能正确估计弱目标的方位。试验结果表明,与采用二元交叉熵损失函数的卷积神经网络模型相比,该方法对弱目标的方位估计能力更强,提高了方位估计的准确率。     

谐波雷达的原理及其应用

谐波雷达是利用非线性目标在微波辐射下能够产生新的频率分量这一原理与雷达技术相结合的产物.在军民两大应用领域都有用途.介绍谐波再辐射的原理及谐波雷达的系统组成,并对应用前景和待解决的技术问题提出分析.