多相分解滤波器在OFDM高速水声通信中的应用

影响OFDM浅海高速水声通信的一个重要的因素是多普勒,多普勒频率会导致OFDM子载波间的正交性被破坏,进而带来OFDM子载波间干扰,严重影响OFDM水声通信的质量,因此必须对如何消除多普勒进行研究。在水声通信中消除多普勒的影响通常分两步：首先对多普勒因子正确估计,进而对接收数据变采样。在仿真实现变采样的基础上,利用多相分解降低其运算量,实现了高速率的变采样滤波器,并将算法运用到OFDM系统仿真中,最终对OFDM湖试数据进行解码,取得了满意的结果,很大程度上降低了多普勒频移对OFDM水声通信系统的影响。     

基于OFDM编码的水声通信差分解码技术

正交频分复用（OFDM）具有良好的抗频率选择性衰落性能,抗多径和脉冲噪声能力强,同时具有在高效带宽利用率情况下的高速传输能力以及简单的实现方法。OFDM在应用中也存在一些问题,例如对频率偏移和相位噪声敏感等。研究了基于正交频分复用编码的水声通信差分解码技术。所提出的差分解码方案通过测量相邻OFDM信号的相位差进行解码,从而降低了信道时变特性对水声通信系统的影响,特别是相位误差的累积效应。湖上试验数据差分解码的结果显示了所提方案的有效性,极大地降低了通信系统的误码率。     

高稳定性红外吸收式CO2传感器

提出了一种具有高稳定性的红外吸收式CO2传感器,针对长时间运行、无法定期校准的实际应用特点,着重从提高传感器长期稳定性方面进行研究.该传感器利用高精密机械加工和高精度温度补偿等技术提高红外CO2传感器稳定性,经过1 000h的实验,测试结果表明,传感器在不需要开机自校准的情况下,输出电压稳定在±1.53％FS.从而实现了传感器精度高、可靠性高、长期稳定性好的特点.     

HHT与神经网络在舰船目标特征提取中的应用

目标识别一直是水声领域的关键技术之一。将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船目标噪声信号,进而提取目标辐射信号各阶模态的相邻平均瞬时频率比、相对标准差、中心频率、平均强度、高阶矩和高阶累积量等作为特征,最终利用BP神经网络来实现对两类舰船目标的分类识别。通过对实际舰船目标噪声进行识别,验证了该舰船目标识别系统具有较好的识别效果。     

Pattern时延差编码水声通信抗多普勒的差分解码研究

研究了 Pattern时延差编码（Pattern Time Delay Shift Coding,PTDS）水声通信的差分解码技术。在移动水声通信中,多普勒频偏会对信号产生时间上的压缩或展宽。差分解码通过测量相邻Pattern的时间差进行时延估计完成译码,克服了多普勒频偏在时间上的累加效应,具有更强的抵抗多普勒能力,为移动水声通信技术的研究打下了基础。仿真实验证明所提出的解码方案简单易行、性能优良。     

曲线拟合算法在光学自准直传感器设计中的应用

为了降低光电自准直传感器的测量误差,提高传感器的测量精度,文章从光电自准直传感器的基本原理出发,介绍了三种不同的曲线拟合算法,通过对光电自准直传感器样品进行测试,验证不同拟合算法对光电自准直的测量误差的影响,最后对影响光学自准直仪测量精度的因素进行了分析,文章对提高光学自准直传感器的测量精度具有指导意义。     

声传感器垂直线阵列测距技术研究

根据海洋声速分布特点,分析了基于可靠声路径算法的可达到的最大被动水声探测距离。通过声传感器垂直线阵列接收声线和最远探测距离,证明了深海环境可靠声路径算法可以实现声传感器垂直线阵列远程水声探测,通过对垂直线列阵阵元数的仿真,表明增加阵元数能够提高声传感器垂直线列阵的探测能力。研究结果为在深海环境下远距离探测提供了理论依据。