一种针对极地冰层的震源定位方法

    公开(公告)号:CN113359183A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110570146.X

    申请日:2021-05-25

    IPC分类号: G01V1/18 G01V1/38

    摘要: 本发明提供一种针对极地冰层的震源定位方法,本发明针对极地环境以及极地海冰中声传播特点提出一种冰层震源定位方法,以解决北极地区经济开发与军事对抗中潜在的目标定位需求。本发明结合极地冰层声传播特点,充分利用弹性波导带来的多波现象,从波场偏振特征、传播速度及幅值等方向开展多维度差异性分析,构建了具有高度适用性的冰层震源定位方法;从工程应用角度出发,本发明涉及方法无需传感器阵列,使用单台自容式三分量地震仪即可满足所需数据采集需求,所需设备高度精简,操作流程简便、快捷,具有极高的极地环境作业实用性。

    一种主动声呐目标检测方法

    公开(公告)号:CN111398966A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010253352.3

    申请日:2020-04-02

    IPC分类号: G01S15/50 G01S7/292 G01S7/539

    摘要: 本发明提供一种主动声呐目标检测方法,包括:构建由上调频线性调频信号s1(t)和下调频线性调频信号s2(t)两部分组成的发射信号s(t);利用s(t)的回波信号rs(t),通过谱投影梯度算法(SPGL1)估计出信道的冲激响应函数利用信道估计结果,分别构建s1(t)和s2(t)基于时间反转的时延—多普勒滤波器;将回波rs(t)分别通过两组时延—多普勒滤波器,得到两组互模糊函数χ1(τ,υ)和χ2(τ,υ);对两组互模糊函数进行非线性处理,得到优化后的时延—多普勒图像。本发明利用谱投影梯度算法(SPGL1)进行信道估计得出信道冲激响应函数,构建基于时间反转的时延—多普勒滤波器,从而使该方法具有抗多途的能力,提高了环境适应性。

    多基地声纳低截获多址分辨信号生成方法

    公开(公告)号:CN107132541B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201710448389.X

    申请日:2017-06-14

    IPC分类号: G01S15/88 G01S7/537

    摘要: 本发明提供的是一种多基地声纳低截获多址分辨信号生成方法。计算Costas信号的互重合函数频率轴最大距离;设置不同发射基地间Costas信号的严格正交性要求与同一发射基地内部Costas信号的宽松正交性要求;计算全部M阶Costas序列的最大互重合函数矩阵;计算发射基地内部的Costas序列最大互重合点数与发射基地之间的Costas序列最大互重合点数;从Costas序列中选取N组正交的Costas序列集合分配给各个发射基地;调整系统参数,生成合适数目的正交NFM信号,并分配给各个发射基地;用NFM信号调制Costas序列,将所有调制得到的探测信号称为多基地声纳低截获多址分辨信号。本发明能保障探测信号具有优良的低截获性能,具备优良的正交性,能够实现多址分辨。

    一种复数域稀疏水声信道估计方法

    公开(公告)号:CN109995686A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201910229124.X

    申请日:2019-03-25

    IPC分类号: H04L25/02

    摘要: 本发明提供的是一种复数域稀疏水声信道估计方法。步骤1,发射端发射训练序列;步骤2,接收端将通带信号解调为基带复信号作为估计器的期望信号;步骤3,训练序列与估计器抽头系数卷积得到估计器的输出;步骤4,计算期望信号与估计器的输出之间的误差;步骤5,利用误差,定义新的代价函数;按照CAP‑LMS算法自适应更新抽头系数,直至误差收敛。本发明的优点在于能处理基带上的复信号,实用性强;每次迭代时,能自适应地对每个抽头施加不同的稀疏约束,达到更快的收敛速度和更低的稳态误差。

    一种多普勒频偏测量方法
    75.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109405955A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201811217212.X

    申请日:2018-10-18

    IPC分类号: G01H3/04

    摘要: 本发明属于水声信号处理领域,具体涉及一种多普勒频偏测量方法。本发明属于水声信号处理领域。涉及一种水声信道中的多普勒频偏测量方法。本发明中的多普勒频偏测量方法是在传统的FFT运算基础上进行的。先对接收的信号进行FFT运算,得到的结果仅为频率的粗略估计值。为进一步提高估计精度,在粗略估计值周围进行插值迭代运算,迭代两次即可得到频率的精细估计值。这样,将频率估计结果与原信号频率相减便可得到高精度的多普勒频偏测量值。本发明的优点在于估计性能受多途干扰影响小,能在低信噪比下进行多普勒频偏估计;频率估计精度高,理论上估计方差接近于克拉美罗界。

    一种新型稀疏圆台阵列浅水域组合搜索方法

    公开(公告)号:CN109061612A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810757444.8

    申请日:2018-07-11

    IPC分类号: G01S7/52

    CPC分类号: G01S7/52

    摘要: 一种新型稀疏圆台阵列浅水域组合搜索方法,涉及声纳基阵技术领域。本发明首先建立基于圆台阵的全局空间直角坐标系,引入俯仰角θ、方位角设置各阵元在全局坐标系中的位置分布参数,布放圆环阵列;对各层圆环阵进行稀疏化处理,构建新型稀疏化多层圆台阵;计算各阵元相对于参考点O的接收信号相位差,对新型圆台阵各阵元进行相控补偿、波束形成;利用新型圆台阵各层圆环阵列和母线阵列在垂直方向融合组合搜索;改变新型圆台阵层数、高度、母线斜率等参数,得到优化的搜索区域范围和搜索目标结果。本发明使浅海坐底立体圆台声基阵具有更好的顶端搜索范围、节约布阵成本以及抗海底来向干扰等优势,具有较好的应用前景。

    一种基于参量阵的差分Pattern时延差编码水声通信方法

    公开(公告)号:CN104901776B

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201510166509.8

    申请日:2015-04-09

    IPC分类号: H04L1/00

    摘要: 本发明涉及的是水声通信领域,具体涉及一种基于参量阵的差分Pattern时延差编码水声通信方法。本发明包括:采用参量预调制产生预成Pattern码信号以及预成同步信号,其中预成Pattern码信号生成一组供差分时延差调制调用;信源信息首先经过信道编码,后将编码信息量化映射为时延值,将该时延值调制于预成Pattern码之间的时延差上,当通信信号长度达到一帧时,将该帧信号打包添加预成同步信号;将上述信号经过功率放大后通过参量阵发射。参量发射产生的差频声波的窄指向特性可减小声波在界面反射的次数,抑制了多途扩展带来的码间干扰。参量阵差频波窄指向性特性减小了发射结点暴露的风险,提高了通信的隐蔽性与保密性。

    一种水面浮冰覆盖的冰水混合界面仿真方法

    公开(公告)号:CN108776728A

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201810532448.6

    申请日:2018-05-29

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明提供一种水面浮冰覆盖的冰水混合界面仿真方法,属于水下目标声散射领域,主要是数值计算冰水混合界面散射声场时,模拟建立不同覆盖率情况的冰水混合界面几何模型。本发明包括:在平面上生成均匀分布的随机点,利用delaunay三角面元划分方法,将平面上的点组成一系列三角形,再将三角形随机变形为一系列独立分布的小三角形,最后将每个小三角形变形为一系列独立分布的不规则多边形,每个多边形为一个浮冰,进而仿真得到水面浮冰覆盖的冰水混合界面。本发明将浮冰形状考虑为随机多边形,仿真的冰水混合界面更符合实际情况。

    一种极地水声信号发射器及控制方法

    公开(公告)号:CN108233960A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201810082746.X

    申请日:2018-01-29

    摘要: 本发明公开了一种极地水声信号发射器及控制方法,属于水声信号发射设备领域。极地水声信号发射器包括天线,电子舱,换能器。天线由铱星天线,GPS天线和天线盒组成。铱星天线用于接收远程遥控数据;GPS天线用于接收定位数据;天线盒提供电源与数据接口。电子舱由控制舱,电池舱和功放舱组成。控制舱用于接收控制命令,生成波形数据;电池舱提供电子舱的电源;功放用于信号的功率输出。换能器用于电信号与声信号的转换。本发明可以通过铱星的数据链路对系统进行超远程控制,同时通过霍尔开关对系统进行现场人工控制。电池充电,天线接收,参数预设均通过一个接口实现,保证设备水密性的同时,简化了维护流程。满足不同极地科研试验需求。

    一种基于深度学习技术的水声通信调制模式识别方法

    公开(公告)号:CN108038471A

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201711443626.X

    申请日:2017-12-27

    摘要: 本发明涉及一种基于深度学习技术的水声通信调制模式识别方法。该方法包括:构建深度学习卷积神经网络模型;预设训练集样本识别准确率T、测试集样本识别准确率P;获取不同调制方式实验数据或仿真数据;将每N个采样点数据作为一个原始数据样本,进行预处理;将预处理后数据样本随机划分为训练集和测试集;用训练样本集对其进行训练;判断训练集样本识别准确率是否达到预设值,当达到时,将输入切换为数据样本测试集,用数据样本测试集对进行测试;否则继续训练;判断测试集样本识别准确率是否达到预设值,当达到时则完成模型;否则,获取额外数据,与原数据混合,重复执行本方法。本发明解决了由于海洋信道时变空变导致的信号特征提取困难。