小波包分形与支持向量机在水声目标识别中的应用研究

水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。     

适用于水声信道的新的盲均衡算法

由于时变水声信道的随机相位失真，常模算法（CMA）的误码性能将严重下降。在文献[1]中双模式盲均衡算法的基础上，提出了一种适用于水声信道的新的盲均衡算法（NCMA）。计算机仿真结果表明在时变水声信道中，该算法性能优于双模式算法，能够达到信号相位失真的恢复．并且收敛性能优于双模式算法。     

网络化水声对抗体系研究

"网络中心战"的概念已经深入军事领域。作为其水下形式,"网络化水声对抗"的研究近年来得到了更多的重视。首先定义了网络化水声对抗的概念和研究范畴,然后综述了此概念主要方面的内容。其中包括水声网络及其在网络化水声对抗中的应用、水声网络安全技术、水声进攻技术及网络化水声对抗器材技术等。这些方面构成了完整的网络化水声对抗体系结构。最后,展望了网络化水声对抗技术的进一步发展,并给出了相关的建议。     

基于小波包时频图特征和卷积神经网络的水声信号分类

水下声信号分类是水声学研究的一个重要方向。一个有效的特征提取和分类决策方法对水声信号分类技术至关重要。文章将鱼声、商船辐射噪声和风关噪声三类实测的水声信号在小波包分解的基础上提取时频图特征,并搭建了一个七层结构的卷积神经网络作为分类器。研究结果表明：三种水声信号的小波包时频图特征结合卷积神经网络在不同测试集可达到（98±1）%的总体准确率。因此,小波包时频图特征结合卷积神经网络的水声分类方法可望推广至更多水声信号分类。该研究结果可为水声信号的分类识别研究提供应用参考。     

水声无源材料应用发展研究概述

水声材料对声呐技术的发展具有十分重要的意义。本文针对声呐工程设计中的需要,较系统地概述了水声无源材料的应用发展趋势。     

基于卡尔曼滤波的时变水声信道估计

为了能同时利用时变水声信道的簇状稀疏特性和时间相关性,构造了一种时变水声信道模型,并基于该模型对传统的卡尔曼滤波压缩感知算法进行改进。该方法主要利用前一时刻估计的信道状态响应来确定当前时刻信道的候选支撑集,并以此构造时变水声信道的状态转移方程。通过卡尔曼滤波迭代的方法计算候选支撑集上的系数,最后通过阈值法滤除误差原子。仿真结果表明：该方法能有效地利用水声信道间的时间相关性来提高信道估计的性能,同时由于水声信道存在簇状稀疏特性,因此经该方法也具有一定的鲁棒性。     

一种用于水声运动目标成像的空间散射模型

水声成像过程中为了分析所接收的运动目标回波、理解接收信号的形成机理,提出了一种用于该情况的空间散射模型,并利用此模型仿真了"T"型阵成像声呐接收的回波信号。对信号的分析说明了空间散射模型的正确性。以空间散射模型为基础,利用傅里叶变换波束形成算法对不同条件下的球体目标进行了水声成像,并分析了成像性能。性能分析说明了水声目标大小、距离等因素对成像的影响情况,还特别强调了在运动情况下目标的成像情况。以上工作完成了对"T"型阵水声成像过程的模拟,为成像过程回波信号研究和成像声呐研制提供了理论基础和仿真手段。     

反鱼雷水声对抗技术的现状与发展

对于大中型水面舰艇和潜艇来说,鱼雷威胁是致命的,因此近10几年来,反鱼雷水声对抗技术得到了迅猛的发展。文章在简要介绍威胁不同类型舰艇的各类鱼雷以后,讨论了反鱼雷水声对抗系统的基本构成和主要功能,也讨论了新一代水声对抗技术对鱼雷发展的影响。     

水声干扰器干扰效果参数级建模与分析

水声干扰器作为一种水声对抗器材,对声呐具有干扰压制作用。借助声呐方程,针对声呐的主、被动工作方式分别建立了干扰器干扰效果参数级模型,分析计算了探测距离衰减率和压制扇面,最后给出了仿真分析实例。提出的参数级模型分析法是一种快速有效的衡量干扰器对声呐干扰效果的方法,可为干扰器对抗作战策略提供一定指导意义。     

海上弹着点水声非同步测量方法

针对鱼雷、水雷、声呐浮标、水声对抗器材和舰艇炮(导)弹等海上弹着点、上浮点、爆炸点等测量需求,介绍了基于水声非同步定位原理的海上弹着点机动被动测量方法,这将是对武器装备海上弹着点准确度、射击精度和最大射程等指标精确测量及部队海上打靶训练的有效途径,有效解决海上弹着点准确测量的难题,有助于提高海上测量能力和部队作战训练水平,对海军武器装备建设、军事训练和海上靶场建设有重要的指导意义.     

浅议水声系统体系结构发展

随着水声技术和信息技术的发展，特别是信息技术飞速发展引起的在世界范围内军事变革，各国越来越重视和加强水声系统的研究．本文围绕“实现信息资源共享，努力增加信息来源”的思想，重点对水声系统体系结构进行了较深入讨论，提出和分析了一种新型的水声系统体系结构。文章还对水声系统的智能化问题进行了积极、有建设性的探讨，主张通过建立目标特征数据库和统一时空基准的声呐数据记录仪的手段促进目标识别的研究，通过建立远程故障诊断系统实现智能化的故障诊断。     

小波分析及其在水声工程中应用的探讨

基于使用傅里叶变换进行信号分析的局限性，本文介绍了小波分析的进展及其独特的性质，继而给出了小波分析在水声工程应用中的两个研究方向，其一，使用以小波变换为工具的宽带相关处理进行水声信号处理；其二，利用小波分析的局部化和多尺度分析的特点进行舰船噪声分析。     

局域判别基空间能量的水声目标特征提取

考虑水声信号的非平稳性及时变性,对信号进行小波包分解。不同的小波包基可以反映不同的信号特性,基于距离准则,求取小波包局域判别基,在局域判别基的基础上,提出通过求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量,针对识别特征矢量设计神经网络分类器,对三类目标进行分类,验证实验表明,基于这种方法提取的识别特征矢量在水声目标分类识别中是有效的。     

用于水声目标识别的近邻无监督特征选择算法

针对水声目标数据的特征冗余问题,提出一种新的近邻无监督特征选择算法。首先利用顺序向后特征搜索算法生成原始特征集的子集,然后利用基于代表近邻选取方法的特征评价机制评价特征子集的优越性。使用实测水声目标数据集和声呐数据集进行特征选择和分类实验,在保持支持向量机平均分类正确率几乎不变的情况下,特征数目分别降低了90%和75%。结果表明,该算法选择出的特征子集,在去除冗余特征后有效地提高了后续学习算法的效率。     

模基水声信号处理技术的研究现状和展望

常规信号处理方法的前提条件相对简单,不能满足水声信号处理中海洋环境非平稳和极低信噪比等实际情况。基于模型的信号处理方法(模基处理技术)能够将物理模型引入到信号处理算法中,并且能够有效利用先验信息提高信号处理的性能,是一种有潜力的信号处理技术。结合多年的模基水声信号处理研究基础,首先介绍了模基处理的基本概念,然后介绍了模基处理器的基本框架和其主要优势,进而对模基技术在水声信号处理各个应用领域的研究现状做了全面的归纳和简要的评述,在此基础上,分析了该领域进一步的研究方向。     

应用改进AHP对潜艇水声对抗的效能评估

潜艇的水声对抗效能对于潜艇的生存力具有极大的影响。针对现代海战条件下潜艇水声对抗效能问题,分析了影响潜艇水声对抗效能的因素,给出评价其效能的指标体系。为了克服传统AHP在评估过程中存在的标度缺陷以及专家评分主观性强等问题,采用改进AHP与Delphi结合的方法对潜艇水声对抗效能进行了评估,并与传统AHP进行了对比分析,证明了改进AHP适用于水声对抗效能评估,提高了评估结果的科学性和合理性。     

高速数字水声通信系统的研究

远距离水下声通信可以利用的频带很窄,因此,高速水声通信系统中通常采用相干数字通信技术。由于水下声通信信道具有时变多径严重、相位起伏快等特点,成功实现高速水声通信系统的关键是研究高效、强壮的锁相环与均衡器算法。本文介绍北京邮电大学信息学院研究设计的高速数字水声通信系统方案和实现算法,并给出对实测数据的处理结果。     

一种组合干扰模型的水声对抗与反对抗研究

本文提出一种新的水声对抗战术模型及其反对抗措施.对抗模型是将远距离支援的噪声干扰器和近距离投掷的回声重发器组合使用.它具有干扰效果强,反对抗难的特点.反对抗措施采用了心动阵列处理技术和并行空间阵处理技术相结合的系统方案.计算机模拟结果表明该系统具有较好的反对抗效果.     

基于Agent的水声对抗仿真系统建模与仿真分析

分析了水声对抗仿真系统的组成和特点,基于Agent方法进行了水声对抗仿真建模,建立了Agent实体的功能层、信息层和认知层的模型结构,给出了基于Agent的系统结构和个体Agent的建模过程,从一个新的视点上研究了水声对抗分布仿真系统,最后总结了这种仿真体系的特点和长处。     

水声信道的研究与仿真

文中提出的时变多径水声信道模型基本上实现了对海洋水声信道的模拟,在一定程度上反映了海洋介质的物理特性：对Rayleigh衰落模型的仿真,反映了海洋介质的不均匀性以及信号在水声信道中传输的时变特性。每种信道模型都是对真实信道的近似模拟,必然有其适用的范围,要建立更加完善的信道模型还需要对更复杂的环境参数和信号的多径时变特性做进一步研究。