机动小目标的时空联合检测技术

主动声呐信号处理中一般采用匹配滤波和背景均衡等算法检测回波信号,为提高信号的检测性能,还需利用信号与混响和环境噪声在时间、空间上的统计特征差异。文章在对信号的时、空特征算法进行简单描述的基础上,提出了频率能量统计特征和方位能量统计特征,将两种特征检测器的输出进行融合处理构成时、空联合检测器。仿真和试验数据处理结果证明,此方法可有效提高机动小目标在混响及环境噪声中的检测性能。     

应用贝叶斯框架的LS-SVM概率输出诊断电力变压器故障

针对传统最小二乘支持向量机（LS-SVM）分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率。结合最小二乘支持向量机的后验概率输出,可将其运用到变压器故障诊断中。仿真结果表明：该方法能有效地诊断电力变压器故障,且诊断精度和建模效率均优于传统的最小二乘支持向量机方法。     

一种超声换能器阻抗匹配的研究

为了便于探鱼声纳更好的应用于小渔船,其换能器基阵应简易轻便,易于安装,因此把换能器的匹配网络放在干端,减小换能器基阵的体积与重量。为解决长线传输过程中换能器的阻抗匹配,提出了一种匹配方法,在实际应用中很好地解决了超声换能器的宽带阻抗匹配。     

噪声干扰对被动声呐系统的影响及仿真分析

在从信号处理的角度,就干扰信号对被动声呐系统的目标信号检测、目标方位估计、接收系统饱和等方面的典型情况进行了仿真分析,定义了噪声掩盖比、方位偏离度、噪声阻塞级等参数,用以表征干扰信号对被动声呐系统的影响,并给出了典型的仿真结果。     

一种用于声呐发射机的超级电容被动均压简易实用电路

超级电容器的性能不一致性会造成处于串联模式的电容组中个别电容器首先发生过压失效,进而加速整个储能组的失效。现有的均压电路一般工作在线性状态,电路也较复杂,不便于调试和生产。介绍了一种仅由5个元器件组成的简易、实用、高效的开关型被动均压电路,分析了其工作原理及均压特性。该电路在声呐发射机的储能电源中可长期使用,很好地保护了超级电容组。     

利用测深侧扫数据和明暗恢复形状方法实现地形修正

一般的测深侧扫声纳应用中,单独利用回波数据的幅度信息或相位信息获取侧扫图或测深图以展示海底细节特征。为提取侧扫数据中的微地貌信息,实现更高精度的海底地形探测,提出了两步循环迭代算法:首先利用原始测深侧扫结果数据对散射模型进行最优拟合,其次,引入亮度误差修正因子,改进从明暗恢复形状算法并迭代地形,保证其快速稳定的收敛,最终通过循环迭代获取了海底底质参数和精度更高、与真实地形起伏相关性更强的地形深度值。同时,利用Jackson海底散射模型,模拟测深侧扫声纳信号的发射接收过程,并利用其回波数据,验证本迭代算法的正确性和有效性。结果表明:该方法可以有效地修正地形,且接收信噪比越高,地形修正效果越好;在信噪比为20 d B时,相比于原始测深结果,修正后地形起伏相关系数提升52. 4%,地形误差绝对值降低37%。最后,将该算法应用于测深侧扫声纳数据,通过修正前后地形图的对比分析,验证了本算法的可行性和有效性。     

Evaluating the efficiency of local municipalities in providing traffic safety using the Data Envelopment Analysis

The purpose of this study was to estimate the relative efficiency of 197 local municipalities in traffic safety in Israel during 2004–2009, using Data Envelopment Analysis (DEA). DEA efficiency is based on multiple inputs and multiple outputs, when their weights are unknown. We used here inputs reflecting the resources allocated to the local municipalities (such as funding), outputs include measures that reflect reductions in accidents (such as accidents per population), and intermediate variables known as safety performance indicators (SPI): measures that are theoretically linked to crash and injury reductions (such as use of safety belts). Some of the outputs are undesirable. Using DEA, the local municipalities were rank-scaled from the most efficient to the least efficient and required improvements for inefficient municipalities were calculated. We found that most of the improvements were required in two intermediate variables related to citations for traffic violations. Several DEA versions were used including a two-stage model where in the first stage the intermediate variables are the outputs, and in the second stage they are the inputs. Further analyses utilizing multiple regressions were performed to verify the effect of various demographic parameters on the efficiency of the municipalities. The demographic parameters tested for each local municipality were related to the size, age, and socio-economic level of the population. The most significant environmental variable affecting the efficiency of local municipalities in preventing road accidents is the population size of the local authority; the size has a negative effect on the efficiency. As far as we could determine, this is the first time that the DEA is used to measure the efficiency of local municipalities in improving traffic safety.     

钻孔灌注桩桩底溶洞声呐探测方法及应用研究

钻孔灌注桩桩底溶洞的存在给在建工程和周围建筑造成重大影响。由于钻孔灌注桩需要泥浆护壁,现行的物探方法很难在钻孔灌注桩的泥浆内对桩底溶洞进行有效勘查。结合声呐应力波传播特点,提出一种钻孔灌注桩桩底溶洞声呐探测方法,并研发桩底溶洞声呐探测仪(JL-SONAR)和信号分析软件(PBCA)。JL-SONAR探测仪实现了现场声呐信号的发射与采集,PBCA软件完成了探测数据的分析与整理。该技术充分利用钻孔灌注桩的泥浆条件,可以在成孔过程中跟踪探测桩底10 m内溶洞发育情况,具有成本低、速度快、精度高等优点。并通过2个具体工程案例验证了声呐探测技术在实际工程中的应用。研究成果对岩溶地区尤其是液态环境下的溶洞勘查提出了一种新的解决方法。     

基于GeoDatabase的侧扫声纳数据库的构建

通过对侧扫声纳各类数据的特点分析及用户需求分析,基于ERSI公司推出的GeoDatabase模型,采用UML和Case工具,后台采用Oracle10g和ArcSDE建立侧扫声纳数据库,将侧扫声纳调查过程中获取的所有矢量数据、栅格数据、属性数据以及经过加工处理后的各类数据、成果数据、元数据存储在统一的数据库中,通过建立数据库的空间关系、开发数据库查询检索功能,建立标准化数据库管理模式,满足用户对侧扫声纳数据的多样化查询检索和空间分析需求,实现侧扫声纳数据的科学化、标准化和可视化管理。     

基于最小均方无失真响应和支持向量机的被动声纳目标识别

为了有效地进行被动声纳识别,研究了一种运用最小均方无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response,MVDR）谱系数作为特征参数,用多分类支持向量机作为分类器,进行被动声纳目标识别的方法。实验表明,在不同数目的训练样本情况下,基于最小均方无失真响应谱系数和多分类支持向量机的被动声纳目标识别方法使系统的性能显著提高,具有很好的识别效果和应用价值.其优于传统的神经网络作为分类器的识别方法,尤其是在训练样本较少情况下,识别率具有很大的提高。