海洋信道随机性引起的船舶噪声线谱衰减

阐述准周期性随机声脉冲序列作为船舶噪声模型的普适性,侧重讨论船舶噪声准周期性随机声脉冲序列所产生的线谱经随机海洋信道传输后的变化。指出在大多数工况下,船舶噪声并不是以几种不同频率的加性正弦波直接叠加在宽带连续谱噪声上,而是一类本身并不含有任何有限强度加性正弦波分量的信号。研究结果表明:海洋信道多途效应引起船舶噪声脉冲序列信号时域上时延扩展;海洋信道的随机性使船舶噪声随机声脉冲序列信号准周期性下降,导致船舶噪声线谱相对幅度"额外"快速衰减,对于存在大范围不均匀水团的海洋信道,50 km传播距离上其介质随机起伏引起的船舶噪声线谱"额外"衰减最高可达11 dB。海洋信道随机性引起的船舶噪声线谱衰减不可忽视。     

某型蛙人运载器辐射噪声测量与特征分析

蛙人是港口和水下设施的重要威胁，蛙人运载器产生的辐射噪声是对依靠运载器执行任务的水下蛙人实施警戒探测的重要依据，目前利用声学系统被动探测是发现水下蛙人的有效手段之一。文章针对某型蛙人运载器的实际探测问题设计了声学测量实验，实验包括消声水池测量和海上测量两部分，目的是获取蛙人运载器的有效声学特征，包括声源级、指向性、功率谱、LOFAR谱和DEMON谱等，获得有效的轴频、叶频及其各次谐波簇。在实验测量的基础上，系统分析了某型蛙人运载器辐射噪声的典型时频变化特征，为水下蛙人运载器的警戒探测提供实测数据支撑。     

Franz型蠕波

本文实验研究固体弹性铝柱、铜柱、充气铝柱壳和紫铜柱壳、有机玻璃柱上的Ｆｒａｎｚ型蠕波圆周波的特性。实验测量其传播速度和衰减，■同理想刚性柱上蠕波的传播速度和衰减的理论值进行比较。实验表明：目标的材料特性对蠕波的传播速度影响不大，而对衰减的影响相对较大，目标的弹性使蠕波的速度和衰减变小；而目标的内部结构对蠕波的速度和衰减的影响都不明显。     

复宗量球Bessel函数的计算和粘弹性球壳的声散射

1、引言 在声学、弹性力学、电磁学等物理问题的数值计算中常常用到球Bessel函数,一般进行数值运算所用的Matlab软件对球Bessel函数的计算没有建立库函数,要通过球Bessel函数与柱Bessel函数之间的变换公式计算.对于实变量,由变换公式计算的结果是准确的,但是对于参数为复宗量的情况,如计算吸声材料、阻尼材料及其它一些粘弹性材料的球形物体声散射,这种变换公式计算出的结果是不准确的.因此,需要研究复宗量球Bessel函数的计算.     

反射体对U型梁贴附式吸声材料插入损失影响的实验研究

为了探究反射体对U型梁贴附式吸声材料插入损失的影响,根据车厢轮廓建立模拟反射体进行实验研究。利用声线理论分析了当反射体存在时,由于中高频噪声经过反射体与吸声材料表面间的多次反射逐渐消耗能量,使插入损失比没有反射体时增大;实验结果表明,对于U型梁外侧的噪声敏感区,反射体存在时的插入损失值明显大于没有反射体时;各测点的1/3倍频程插入损失曲线表明,反射体的存在对中高频段噪声的影响较大,对低频段噪声影响较小。本实验为评价某新研发的贴附式吸声材料在U型梁腹板内侧使用时的实际降噪效果提供参考。     

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。     

目标位于界面附近的声反射

1引言 在处理实际的水声问题时,目标常常会处在一定的海洋信道环境中,因此界面对目标的回波会有影响.在高频情况下,根据射线声学理论,可以把界面的影响等效为一虚源所产生的声场,本文从高频Kirchhoff公式出发导出有界面存在的修正Kirchhoff公式.利用此公式,可以计算任意界面下任意目标的散射声场.     

声透镜指向性换能器研究

该文利用声学透镜使声波能量聚焦,实现小尺寸换能器窄波束声辐射。利用有限元方法分别建立了单凹面声透镜及双凹面声透镜仿真模型,优化了声透镜结构参数,设计并制作了双凹面声透镜指向性换能器,并在消声水池内对换能器样机和声透镜进行了性能测试。换能器样机辐射面积直径?120 mm,设置声透镜后,提高发送电压响应级4 dB,发射指向性-3 dB波束开角由76°变为约30°(@10 kHz),与仿真计算结果相符。实验结果表明,声透镜有效减小了换能器发射波束宽度,提高了换能器主瓣发送电压响应,验证了双凹面声透镜对优化换能器指向性的效果。     

基于转换量测容积卡尔曼滤波器带多普勒量测的目标跟踪算法

针对带多普勒量测的目标跟踪问题,提出一种基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法.对具有量测误差相关性的距离和多普勒量测进行解相关处理,构造出新的解相关量测方程,进而基于贝叶斯方法提出带多普勒量测的序贯处理算法的统一理论框架,实现对位置量测和多普勒量测的序贯滤波.在该理论框架下,提出基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法.该算法先采用转换量测容积卡尔曼滤波器和位置量测对目标状态进行估计,再利用经典容积卡尔曼滤波器对新构造的伪多普勒量测进行量测更新以实现目标跟踪.通过对所提算法的性能分析验证该算法的一致性和收敛性.仿真结果表明,该算法与其他跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度.