多基地声纳配置策略研究

本文提出了一种基于检测覆盖范围的多基地声纳配置策略。首先，根据声纳的作用距离公式，分析了双基地声纳的检测覆盖范围特性，它为卡西尼卵形线包围的区域；然后，将此特性推广到三基地和多基地声纳，指出多基地声纳的检测覆盖范围主要与发射、接收机的位置有关，且检测覆盖区域主要集中在发射、接收机附近；最后，在对多基地声纳模型进行部分简化的基础上，提出一种用圆来代替检测覆盖区的多基地声纳配置算法。该算法经过仿真验证，表明配置效果较好。     

机床故障诊断系统知识表示的研究

针对所研究的机床故障诊断专家系统，以故障树分析法为基础，采用面向对象的事件知识表示方法。并以面向对象编程技术给出了知识表示的示例。分析了这种知识表示方法的特点。实践证明，这种知识表示方法在故障诊断专家系统中是确实有效的，而且这种表示方法融合了多种传统知识表示方法的长处，是一种值得研究与应用的方法。     

机床液压系统故障树分析

应用故障树分析法对某厂一台机床液压系统的典型故障进行了故障树分析，取得了满意的结果。实践证明，将故障树分析法应用于机床液压系统故障诊断中是非常有效的。     

多基地声纳系统检测性能分析

分析了多基地声纳系统的检测性能。利用检测统计量,推导了在背景噪声为高斯白噪声、信号为高斯随机过程的情况下,主动多基地声纳系统的最优检测接收机。指出主动多基地声纳系统的最优检测接收机为匹配滤波器。然后,提出了一种基于＂和检测＂原理的简化检测接收机,并分析了它的检测性能及基地选择原则。结果表明：对于这种简化的检测接收机,当一个基地的检测性能远远优于其它基地时,如果再将其它基地融入到处理系统中,系统的检测性能不会得到明显提高,甚至可能会下降;另一方面,当各个基地的输入信噪比接近时,参与检测的基地个数越多,系统的检测性能越好。     

基于引导信号修正的时域干扰阻塞方法

针对时域干扰阻塞方法导致的波束畸变和探测盲区问题,提出一种基于引导信号修正的时域干扰阻塞方法。该方法根据处理数据频带构造引导信号;在干扰角度处,利用时域干扰阻塞方法对引导信号进行处理,得到相应波束;通过Kalman滤波器对该波束进行光滑处理,得到干扰阻塞波束衰减曲线;采用波束衰减曲线对干扰阻塞输出波束进行非线性化处理,以实现波束优化,减小波束畸变和探测盲区,达到预期的干扰阻塞效果和探测效果。数值仿真和数据处理结果表明,该方法通过构造引导信号优化时域干扰阻塞方法,衰减区间缩小到5°;降低时域干扰阻塞方法形成的“宽凹”或“凸”字型波束对目标探测结果的影响,实现了波束校正;减小探测盲区,对原衰减区间内的弱目标实现了有效探测。     

一种复域压缩感知目标方位估计方法

针对频域压缩感知目标方位估计方法的性能退化问题,本文通过对线列阵接收信号进行复解析变换,按预估方位在复域对各阵元信号进行时延补偿、相关和累积处理,构建复域感知矩阵和测量值,采用复域压缩感知方法实现空间谱合成和目标方位估计.数值仿真和实测数据处理结果表明,在同一检测概率下,相比频域压缩感知方法,该方法对输入信噪比的最低要求得到近10lgMdB(M为通道数)的降低,提升了对弱目标的检测能力.     

复域压缩感知近场声图测量方法

针对频域压缩感知近场声图测量方法性能下降的问题,基于阵列信号处理中相移与时延关系,按近场扫描位置在复域对各通道数据进行时延补偿和相关处理,建立复域感知矩阵和观测序列构建方法,提出复域感知矩阵近场声图测量模型。以数值仿真和某近场目标定位试验中测得数据为案例,将该模型与频域压缩感知模型处理结果进行对比。结果表明,相比频域压缩感知方法,通过改变观测序列和感知矩阵构建方式,最低信噪比的适应性得到近10lgM dB（M为通道数）的提升,提高了近场声图测量性能。     

水下小型自容存储模块设计

以C8051F020单片机芯片为核心的小型自容存储模块,采用电池供电,外接内置串行数据接口的数据存储芯片.具有体积小,功耗低,存储容量大,操作简单等特点,能有效解决水声试验中环境参数的采集问题.     

基于AR-SVM的转子故障诊断

将时间序列建模与支持向量机相结合并应用于转子故障诊断领域.用时间序列理论进行故障建模,可以在缺乏对实际故障机理了解的情况下从机组自身的运行过程中动态获取故障的统计特征信息.而支持向量机作为模式识别领域的新工具,其具有小样本学习能力等显著优势.这里首先对实验台振动信号建立时间序列模型,然后用模型参数来训练一个支持向量机作为故障诊断的分类器.实验结果表明,这种方法有很好的实用性.     

不同布阵方式下球面交汇定位系统性能分析

长基线阵球面交汇定位系统中,布阵方式将影响水下目标的定位精度。首先从理论上对定位原理进行了讨论;然后通过仿真定量分析了不同布阵方式下的定位误差。分析结果表明,水平阵无法实现三维定位,通常只能实现二维平面定位,定深则需由深度传感器完成。另外,当测量阵的孔径较大且水下目标位于水平测量阵的正下方时,定位误差最小。