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1引言 随着低噪声潜艇和隐身技术的发展,潜艇水下辐射噪声和目标强度进一步下降,声纳探测更加困难.水面舰艇用的主/被动拖线阵声纳,具有较大的空间增益,可以利用传播损失相对较小、目标反射本领较大的低频信号,已被证明是拖线阵声纳的重要发展方向.其中,基阵信号的远距离传输是拖曳式线列阵声纳的关键技术之一.数据传输技术应用于拖曳式线列阵多传感器信号的实时数字传输,与传统的拖曳式线列阵相比,最大的不同点就是传感器信号的远距离传输采用数字信号,而不是模拟信号,这样可以克服模拟信号传输衰减、干扰大等问题.早期限制数字拖曳式线列阵发展的主要因素是数字信号传输问题,然而随着数字技术的发展,尤其是超大规模集成电路技术、光纤技术的突飞猛进,设计小型化、高速率的新型拖曳式线列阵声纳数字传输系统成为可能. 相似文献
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水下环境的复杂性往往使得单个传感器的可靠性降低,而多个水下传感器的共同使用则成为一个趋势,这就涉及到对于来自多个传感器的数据进行多方面、多层次的融合处理。概括和分析了当前多传感器数据融合技术在水声信号处理领域中的应用现状,并将诸多的融合方法按照具体应用范畴进行了分类,主要包括水下目标探测、跟踪和识别,以及水下自制机车导航等方面,对每种应用情况下的各种数据融合方法进行了比较。 相似文献
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单领航者自主水下航行器(AUV)协同导航算法中,系统模型是非线性的,扩展Kalman滤波(EKF)是针对非线性系统的很有影响力的滤波算法,但是,EKF算法的性能严格依赖于一系列模型参数,而这些参数往往需要花费很大的代价来捕获,并且常需要人工调整。该文应用一种能自动学习Kalman滤波噪声协方差参数的方法,通过仿真分析,证明了该学习算法可以完全自主并且高效、准确地输出Kalman滤波噪声参数,进一步提高了单领航者AUV协同导航系统的导航精度。 相似文献
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为提高对时域相关信号源的分辨力和空间相关噪声场中的目标方位估计性能,提出一种基于空时相关阵联合块对角化的高分辨方位估计算法,有效综合了信号空间和时间的二阶统计特性.利用Jacobi旋转矩阵法对一组空时相关阵同时做近似对角化,用联合对角化结果修正最小方差无畸变响应波束形成的空间谱.理论和仿真结果表明,在非相关噪声场和相关噪声场中,该方法均能有效提高目标分辨力,方位估计的信噪比门限低,估计方差接近克拉美-劳界. 相似文献
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自适应Alpha-beta修正的线谱检测后置处理方法 总被引:2,自引:0,他引:2
矩形包络的单频信号时域频率方差等于频域有效带宽,且频率方差为信噪比的函数,在信噪比下降时,线谱方位权值计算误差变大,频率方差线谱检测器丢失目标。传统Alpha-beta滤波的增益恒定,不能有效修正频率估计。该文提出后置处理方法,将每个方位下多次求得的功率谱叠加后得到功率谱-频率曲线作为该方位下各频率对应的增益。当频率观测值对应的增益大时,新息在递推过程中占的比重大,当频率观测值对应的增益小时,预测值在递推过程中起的作用大,对滤波后频率估计值计算方差来修正方位谱输出。仿真和实验处理结果证明在低信噪比情况下,修正后的线谱检测后置处理算法抗干扰性强,能够实现弱线谱的提取,同时压低了干扰背景。 相似文献
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