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针对水下声源深度距离估计问题,利用时-频分布相关提出最小方差无畸变响应方法和子空间方法.通过对单声源定位、双声源定位等条件,对比两种方法的定位性能.仿真数据表明,两种方法均能实现对单声源的定位,且子空间方法对噪声有很好的抑制作用,可在信噪比为-15?dB时有效定位声源.针对双声源定位,声源级相同且无噪声时,最小方差无畸变响应方法无定位能力,子空间方法可在一定程度定位声源大致位置,但其中一个声源位置误差较大;针对不同声源级的双声源定位结果表明,最小方差无畸变响应方法只能在弱干扰条件下实现声源定位,而子空间方法能在较低信干比时准确定?位声源. 相似文献
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《Planning》2019,(15)
为计算水面舰艇编队舰空导弹武器系统对来袭反舰导弹的可抗击次数问题,基于编队协同反导作战流程,构建了双舰编队协同反导抗击次数模型,解算了编队内被攻击舰和协防舰对来袭目标的可抗击时间和可抗击次数,并通过算例验证了模型的有效性,可为部队训练和作战提供一定借鉴。 相似文献
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针对水下声源深度估计问题,对模态滤波技术进行研究.利用简正波在深度方向模态振幅的分布特性估计声源深度.首先使用水平阵列接收声源信号,然后对时间-距离二维数据进行二维傅里叶变化将其表示在频率-波数域,最后通过建立二值掩模滤波器,将声源的各阶模态能量从频率波数域提取出来,通过与模拟接收信号的各阶模态能量匹配,实现声源深度估计.对于多方向的声源信号,提出建立对应的滤波器,完成对固定方向上声源信号模态能量的提取,实现固定方向的声源深度估计.仿真结果表明:该方法有较好的抗噪声性能,能在低信噪比下估计声源深度.通过对固定方向建立相应的滤波器,可以实现从多方向声源信号中提取特定方位的声源信号,最终准确估计得到声源深度信息. 相似文献
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6.
长期以来,雷达对近岸目标的检测是目标识别的难题。对于近岸低速舰船目标,存在探测难、识别难的问题。然而,舰船目标具有较好的红外辐射特征,在探测过程中可以充分地利用这一特征。针对其红外特性提出了一种基于Top-hat变换与最大类间方差法的图像处理方法。经开运算重构,利用Top-hat变换增强红外图像中目标与背景的对比度;根据图像的灰度特性,使用最大类间方差法对图像进行阈值分割,以便检测目标。实验结果表明,该算法能够有效地检测出近岸舰船目标,对近岸目标识别具有一定的现实意义。 相似文献
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内波的存在会对水声信号传播产生极大的影响,从而严重影响潜艇使用声呐进行水声通信和探测.深海高频内波对声呐效能的发挥产生的影响较大,对深海高频内波对水声信号产生的具体影响效果进行分析,对未来战场上声呐的战术使用以及作用的发挥具有极为重要的意义.基于此,通过Bellhop射线模型计算软件,对深海中存在高频内波时声信号的传播情况进行仿真,得到仿真图,与不存在内波时的仿真图像作比对.结果表明,深海高频内波会增大水声信号传播损失,加重多径效应;降低潜艇水声通信效果,增加误码率;削弱被动声呐探测效果,可能会提高其探测概率但会使探测精度大大降低,其中,高频信号受影响尤为明显. 相似文献
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水声目标识别是一项利用目标辐射噪声特性对目标属性进行判别的模式识别技术,具有十分重要的经济价值和军事价值。传统水声目标识别方法依靠信号处理技术对目标辐射噪声进行特征提取,进而通过人工识别或设计分类器识别的方法实现目标类别的判别。通过设计特征进行特征提取的过程中,不可避免会造成目标辐射信号中信息的损失,而深度神经网络依靠其多层网络结构,具备强大的特征提取能力。文章以一维卷积神经网络作为构建水声目标识别的基本模型,利用梅尔频率倒谱系数特征的提取思路,创造性地设计了MFCC1D卷积神经网络。结果显示,在ShipsEar数据集与水下目标信号构成的混合数据集上,设计方法的识别准确率达到96.4%。 相似文献
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“分布式海上作战”理论是美军当前以及未来一段时间内海上作战的顶层概念。在该理论的影响下,美军对海上作战进行了一系列的改革和重塑。尤其在反舰作战方面,美军大力发展反舰导弹武器以提升其作战平台的进攻性能。为研究“分布式海上作战”理论影响下美军反舰导弹武器的发展现状,跟踪美军海上作战理论的发展,判断其最新海上作战方法,基于“分布式海上作战”理论下美军反舰导弹的发展情况,分析了当前美军海上装备和反舰导弹的发展需求,研究了“分布式海上作战”理论下美军新型反舰导弹的技术特性和作战能力,得出了美军新型反舰导弹的发展趋势。 相似文献