舰艇辐射噪声特性仿真

本文讨论了舰艇辐射噪声的特性.运用冲激响应不变法来设计了一个IIR数字一阶低通滤波器,并用此滤波器对高斯白噪声进行滤波,滤波器的输出能很好地模拟舰艇辐射宽带连续噪声,此输出信号的功率谱在高频端以每倍频程6分贝的斜率下降.运用直接数字信号合成技术产生多个低频线谱信号,并将它与宽带连续噪声相加,从而来模拟舰艇辐射的低频线谱.     

强干扰背景下的鱼雷辐射噪声信号检测方法

常规被动声纳利用宽带波束能量进行目标检测,在低信噪比、强目标干扰情况下,宽带能量检测的性能迅速降低。利用鱼雷辐射噪声信号中含有丰富线谱成分的特点,提出了一种针对鱼雷辐射噪声信号的窄带和宽带联合检测方法。通过对预成波束方向信号的窄带处理和线谱提取,利用特定频段的线谱能量对宽带波束输出进行加权,提高了线谱目标的检测能力。该方法能够有效地抑制非线谱强干扰目标,提高低信噪比信号的检测能力。仿真和海试数据处理结果验证了该方法的有效性。     

舰船宽带连续谱噪声的模拟

首先对舰船辐射噪声信号的时域特性和频域特性进行了分析讨论,根据噪声的连续谱特性,提出了一种用FIR滤波器实现宽带噪声信号模拟的方法。由于舰船宽带信号的连续谱在高频段具有-6dB/oct的衰减特性,因此该FIR滤波器的幅频响应也要与此一致,且为线性相位,即该滤波器的频率响应要具有特定的形状。采用了自适应方法很方便地实现了该特定频率响应FIR滤波器的设计,再将高斯白噪声信号通过该滤波器即实现宽带噪声信号的模拟。仿真结果表明,该方法较真实地模拟出任意给定频域特征的宽带连续谱噪声信号。     

舰船辐射噪声模拟技术研究

本文对舰船辐射噪声的模拟技术进行了研究,给出了线谱,连续谱噪声,噪声调制的模拟方法,进行了计算机模拟,研制了可编程模拟器。通过对模拟器输出信号的处理和分析,结果表明该模拟器能很好地再现舰船辐射噪声的典型声学特征。     

一种基于Notch滤波器的恒定束宽波束形成技术

对于存在不同线谱成分的宽带信号而言,提取这些线谱成分进行恒定束宽波束形成,可以达到增强信号的目的。自适应陷波器(Notch滤波器)具有频率跟踪和相位估计的特性,基于此提出了一种自适应恒定束宽波束形成技术。对于基阵接收到的信号,以其各阵元之间的相位差为媒介,在Notch滤波器离线重构相移波束形成中提取"低频慢变化"的相位信息,对其进行补偿,使输出的重构信号具有"高频快变化"的相位信息,以此将不同频段的信号进行恒定束宽波束形成。以舰船辐射噪声为例,通过仿真和实验研究证实了该方法的有效性。     

水下航行体辐射噪声的线谱分析及建模

分析水下航行体辐射噪声,特别是线谱噪声的形成机理,分别给出动力装置和螺旋桨旋转产生的线谱的频率预报公式。在此基础上,以周期信号为模型建立了水下航行体辐射噪声的数学模型,并应用该模型对水下航行体线谱频率进行了预测。     

干扰抑制门在线谱提取中的应用

由于舰船辐射噪声和海洋环境噪声的复杂性,直接从舰船辐射噪声解调信号中提取线谱比较困难。为了降低线谱提取过程中宽带噪声干扰的影响,设计了一个干扰抑制门。对单频输入信号和谐波输入信号的仿真,验证了抑制算法的有效性,同时对干扰抑制门的信噪比增益进行了统计分析。对实测舰船辐射噪声数据处理,结果表明干扰抑制门的应用能有效降低信号中的宽带干扰,为线谱提取提供便利。从线谱中提取的螺旋桨轴频可作为舰船目标分类和识别的特征量。干扰抑制门算法亦可用于线谱检测。     

被动声纳线谱检测技术综述

船舶辐射噪声的功率谱由连续的宽带谱和离散窄带线谱组成。在被动声纳系统中，线谱检测是一个至关重要的问题。本文对线谱检测技术进行了综述。该领域最新进展表明，为了能够在低信噪比下检测和提取线谱，往往采用两种或多种组合方法，并且利用了多个时刻的数据。     

一种估计船舶辐射噪声线谱的联合分析法

线谱的提取为舰船的检测识别和方位跟踪提供了依据,研究线谱的提取具有实际的应用意义.采用Welch算法和Chirp-Z变换联合处理舰船的辐射噪声信号能够有效地提取线谱.根据对仿真信号和某实船的辐射噪声信号分析的结果表明,该方法原理简单,能够精确地提取特征线谱,其中频率分辨力可达0.36 Hz;根据所提取的船只的特征线谱,设定滤波区间对船辐射的噪声信号进行滤波,可以更准确地跟踪船的航迹.     

目标辐射噪声线谱的特征建模与检测

在理论分析的基础上，构造了基于λ水平能量聚点的目标辐射噪声线谱的特征量模型．在利用中值痣波去除信号功率谱中“平台型”的λ水平能量聚点后，计算其λ水平能量聚点作为拟线谱频率，通过拟线谱频率对应周期的整周期延时叠加突出线谱特征，以提高辐射噪声线谱的检测率．理论分析和对仿真信号的计算结果表明，该算法是有效的．     

宽带多途信号仿真

文章介绍宽带多途信号软件仿真的实现方法。通过设计一个FIR滤波器拟合指定的目标信号功率谱,产生水下目标辐射噪声信号;再结合多途海洋信道模型,得到经过多途信道传输的接收信号。该方法实现简单,可以仿真具有一定频谱特性的水下运动目标的接收信号。所产生的仿真信号可用于声纳信号处理等方面的研究工作。     

空气滤清器的声振耦合特性分析及优化

利用LMS Virtual lab软件对某空气滤清器的声振耦合特性进行分析。计算空气滤清器在模拟发动机激励下,壳体结构与空气滤清器内部声腔耦合产生的辐射噪声。并分析结构模态对辐射噪声的贡献量。为提高空气滤清器的结构特性,根据分析结果,利用Hypermesh软件中的Optistruct模块对空气滤清器的壳体进行形貌优化,提出较好的优化方案。     

《简支板辐射噪声的结构优化控制与仿真》

以简支矩形板为例,利用时域声辐射模态进行噪声的结构优化控制。已有研究表明时域辐射模态能独立地辐射声功率,并且振动结构辐射的声功率主要由第一阶辐射模态的声功率决定。在此基础上进行简支板辐射噪声的结构优化控制,并对最优控制力源的位置进行了讨论和分析。最后设计自适应前馈控制系统对控制效果进行仿真验证。     

自适应空域矩阵滤波在匹配场定位中的应用

匹配场定位问题中,为了不影响观测结果,需要抑制观测区域存在的干扰。广义空域滤波在抑制拖曳舰船噪声及类似已知干扰的问题上起到了很好的效果,但对于强干扰或未知干扰声源信息的情况,需要寻找一种新的方法。波束形成目标方位估计问题中的自适应空域矩阵滤波器设计方法可以用来解决这一问题。对自适应空域矩阵滤波器增加稳健性约束处理后,针对匹配定位问题做了大量仿真实验,比较了广义空域矩阵滤波器和自适应空域矩阵滤波器对干扰的抑制效果。实验结果表明,如果选取正确的通带范围,自适应空域矩阵滤波在匹配场定位应用中可以非常有效地抑制未知强干扰。     

剑杆织机前馈-反馈张力控制系统的分析与设计

在分析剑杆织机张力控制中噪声源及噪声特性的基础上,提出控制结构和控制器的设计方法,选择合适的模拟低通滤波器,对检测通道的高频振动信号和随机噪声进行滤波.针对周期性低频振动噪声,一方面,采用频谱分析定周期+相干平均法定信号的方法估计模拟低通滤波器后的周期性振动噪声,并在反馈通道进行补偿,提高控制性能;另一方面,采用频谱分...     

Neural filtering of colored noise based on Kalman filter structure

In this paper, adaptive filtering approaches of colored noise based on the Kalman filter structure using neural networks are proposed, which need not extend the dimensions of the filter. The colored measurement noise is first modeled from a Gaussian white noise through a shaping filter. The Kalman filtering model of colored noise is then built by adopting an equivalent observation equation, which can avoid the dimension extension and complicated computations. An observation correlation-based algorithm is suggested to estimate the variance of the measurement noise by use of a single layer neural network. The Kalman gain can be obtained when a perfect knowledge of the plant model and noise variances is given. However, in some cases, the difficulties of the correlative method and the Kalman filter equations are the amount of computations and memory requirements. A neural estimator based on the Kalman filter structure is also analyzed as an alternative in this paper. The Kalman gain is replaced by a feedforward neural network whose weight adjustment permits minimization of the estimation error. The estimator has the capability of estimating the states of the plant in a stochastic environment without knowledge of noise statistics. If the noise of the plant is white and Gaussian and its statistics are well known, the neural estimator and the Kalman filter produce equally good results. The neural filtering approaches of colored noise based on the Kalman filter structure are applied to restore the cephalometric images of stomatology. Several experimental results demonstrate the feasibility and good performances of the approaches.     

Image preprocessing for rotation-invariant pattern recognition in the presence of signal-dependent noise

I propose a new method that ensures efficient rotation-invariant pattern recognition in the presence of signal-dependent noise by combining the application of rotation-invariant correlation filters with preprocessing of the noisy input images. The preprocessing uses local suboptimal estimators derived from estimation theory and implies an a priori knowledge of a model describing the noise source. The image noise sources considered are speckle and film-grain noise. Pour different metrics are used to analyze the correlation performance of the circular-harmonic filter, the phase-only circular-harmonic filter, and the binary phase-only circular-harmonic filter, with and without a preprocessing. Computer simulations show that signal-dependent noise can seriously degrade the performance of the phase-only circular-harmonic filter and the binary phase-only circular-harmonic filter. The most severe indication of correlation-performance degradation is the occurrence of false alarms in 15% to 20% of noise realizations of the correlation. Preprocessing increases the correlation-peak signal-to-noise ratio significantly and reduces the false-alarm probability by one to two orders of magnitude.     

燃料电池车用漩涡风机壳体辐射噪声数值预测

数值模拟燃料电池车用旋涡风机壳体的结构振动辐射噪声。首先给出燃料电池车上旋涡风机运行时振动噪声测量结果,然后使用Fluent模拟风机内部三维非定常流场,将作用在壳体表面的非定常力加载到壳体模型,使用Nastran对壳体进行动力响应计算,实现气体到结构的单向耦合。接着使用Virtual. Lab模拟风机壳体振动向外辐射的噪声,将试验测量和数值计算结果进行对比,表明此方法能够较为准确地模拟壳体的振动辐射噪声。最后采用这一方法研究散热片及结构阻尼对风机振动辐射噪声的影响。结果表明：无散热片以及增大结构阻尼系数可以降低漩涡风机壳体辐射噪声。     

神经网络识别图像椒盐噪声的自适应滤波方法

为了使椒盐噪声不影响图像的后续处理,提出一种基于BP神经网络噪声检测的自适应开关滤波器来检测和滤除图像椒盐噪声.该方法利用像素值及其邻域特性作为像素点的描述即神经网络的输入,通过神经网络自动检测图像的噪声位置,据此保持非噪声点不变,对噪声点进行自适应窗口大小的均值滤波处理,且仅窗口内非噪声点参与均值运算.实验结果表明,...