水中目标辐射噪声特性仿真

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基于混沌系统的水下目标辐射噪声线谱检测

ＳＨＩＭｉｎ，ＸＵＸｉ
（１．ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＡｃｏｕｓｔｉｃＡｎｔａｇｏｎｉｚｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，
ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｔａｒｇｅｔｒａｄｉａｔｅｄｎｏｉｓｅｉｓｉｎｊｅｃｔｅｄｉｎｔｏｃｈａｏｓｓｙｓｔｅｍｗｈｉｃｈｉｓｕｎｄｅｒｃｒｉｔｉｃａｌｓｔａｔｅ．Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅ
ｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｈａｏｓｓｙｓｔｅｍ；ｒａｄｉａｔｅｄｎｏｉｓｅ；ｗｅａｋｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｉｎｉｍａｌｒａｄｉｕｓ
文章编号：１６７２—７６４９（２０１３）０５— ００３０— ０４ｄｏｉ：１０．３４０４／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２—７６４９．２０１３．０５．００７
Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｔａｒｇｅｔｒａｄｉａｔｅｄｎｏｉｓｅｌｉｎｅ — ｓｐｅｃｔｒａｂａｓｅｄｏｎｃｈａｏｓｓｙｓｔｅｍ
ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｃｕｒｖｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｉｎｉｍａｌｒａｄｉｕｓｏｆｐｈａｓｅｃｏｎｔｒａｉｌａｎｄａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆｉｎｎｅｒｓｉｇｎａ１．Ｔｈｅｎ

水下运动目标线谱噪声源识别方法研究

水下运动目标线谱噪声源识别方法研究徐灵基;杨益新【摘要】根据运动声源的多普勒频移特性，该文提出单水听器识别低频线谱噪声源位置的3种方法。

首先，利用加窗互Wigner-Ville分布(cross Wigner-Ville Distribution, XWVD)精确提取微弱多普勒频移曲线后，分别使用频率交点和最小二乘来估计噪声源通过水听器的正横时刻从而识别噪声源位置，这两种方法称为频率交点法和最小二乘法。

进一步地，利用直接对多普勒信号做 WVD 后自交叉项的能量发散特性，得到一种计算量相对较小的噪声源识别方法。

水池试验和海上试验分析结果表明，基于多普勒效应的3种方法都对噪声源进行了有效定位，性能明显优于现有的通过特性法，其中最小二乘法定位精度略优于基于交叉项特性的方法，频率交点法定位误差略大。

%According to the Doppler shift of moving acoustic source, three methods are presented for identification of noise sources of underwater moving target with single hydrophone. Firstly, the weak Doppler shift curves are obtained accurately by windowed cross Wigner-Ville Distribution (XWVD). Then the abeam moments are estimated by frequency intersection or least square algorithm. Locations of noise sources are obtained by referring to beacon source at last. These two methods are respectively called frequency intersection method and least square method. Furthermore, based on the effect of energy dispersion caused by inner artifacts, another identification method is proposed by applying WVD to Doppler signal directly, and this cross-term method needs less computation. The water tank and sea experiment results show that performances of these proposed methods are better than the existingpassing property method. Among the three methods, the least square method is the best one, next is the cross-term method, and frequency intersection method is the worst in comparison.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】7页(P1119-1125)【关键词】水声信号处理;噪声源识别;水下运动目标;多普勒频移;加窗互Wigner-Ville分布;最小二乘估计【作者】徐灵基;杨益新【作者单位】西北工业大学航海学院西安 710072;西北工业大学航海学院西安710072【正文语种】中文【中图分类】TB566舰船辐射噪声主要来源于舰船的主机推进系统、螺旋桨、辅机机械系统和航行时产生的水动力效应，其中由辅机机械的往复运动引起的线谱噪声具有频率低、功率高和稳定性强等特点，携带着舰船重要的特征信息，可被远距离探测，是水声设备发现目标的关键。

一种基于MFCC特征的水下目标分类网络

一种基于MFCC特征的水下目标分类网络作者：徐晓刚罗昕炜来源：《声学与电子工程》2022年第01期摘要水声目标辐射噪声特征提取和识别技术是水声目标识别的重要任务，也是水声信号处理领域的难题。

鉴于梅尔滤波器中提取的听觉特征在语音识别中的广泛应用，文章基于梅尔倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient ，MFCC）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN）构建了一个水声信号深度分类网络。

该分类网络通过MFCC特征提取方法逐帧提取舰船辐射噪声信号的梅尔倒谱系数，将其构建特征矩阵输入CNN中进行分类，构建了一个4类舰船辐射噪声样本集，并利用所提出的网络考察了不同维度下MFCC和I LOFAR 特征的分类性能，分析了不同类型特征和不同特征维度输入对网络分类性能的影响，可为水声分类研究相关人员提供参考。

关键词水声信号：梅尔系数；目标分类；CNN；时频分析水下目标的分类识别是水声领域研究的热点问题，对于现代海洋装备目标探测尤为关键，特征向量提取的方法是水声目标分类识别的研究重点。

文献[1]提出了一种基于小波包变换的水下目标辐射噪声特征提取算法，文献[2]提出了一种基于双谱估计的水下目标辐射噪声特征提取算法，文献[3]提出了一种基于波数谱模态能量差特征的目标分类方法。

由于声呐识别不同水下辐射噪声源的原理与人耳语音识别的机理类似，因此，基于听觉特征的水下声目标特征提取方法是研究热点之一，其中提取梅尔倒谱系数进行水下声目标识别是常用的方法之一。

文献[4]介绍了差分梅尔频率倒谱系数的概念和相应的特征提取方法，对水下目标进行了基于MFCC特征提取方法仿真研究和实验分析；文献[5]将MFCC特征应用于船舶和鲸类水下声信号的特征提取中，提取了船舶和鯨类声信号的MFCC特征，通过高斯混合模型对提取的MFCC特征进行训练和识别分类，讨论MFCC维数变化和不同MFCC特征组合对识别分类性能的影响：文献[6-8]也进行了MFCC特征提取相关方面的研究工作，并取得了一定的研究成果。

基于子波变换的水下目标辐射噪声特征提取方法

ＡｂｓｒｃＣｈａｔｒｓｉｔａｉｓｃｕｉｌｔｅｏｔａｔａｒｃｅｉｔｃｅｘｒｃｔｏｎｉｒｃａｏｒｃｇｎｉｅｕｎｄｒａｅａｇｅ．Ｔｈｉａｐｅｎｔｏｚｅｗｔｒｔｒｔｓｐｒｉｒ — ｄｕｃｓｔＯｍｅｈｅＷｔｏｄｓｆａａｅｏｒｒｄｉｔｄｎｏｉｅｌｎｅｓｅｔｕｘｔａｔｏｎｂａｅｎｄｉｃｅｅｗａｅｅｒｎｓｓｉｐｃｒｍｅｒｃｉｓｄｏｓｒｔｖｌｔｔａ — ｆｍｎｄｆｒｒｉｔｄｎｏｉｅｍｏｄｕａｉｎｓｅｔｕｔａｔｏｎｂａｅｕｌｉｅｏｌｉｎａｏｒａｏａｄａｅｓｌｔｏｐｃｒｍｅｘｒｃｉｓｄｏｎｍｔｒｓｕｔｏｐｐｒｘｉｏ — ｍａｉｔｏｎｓａｒｔｉｈｍｅｉ．Ｕｓｎｈｅｍｅｈｔｃｉｇｔｔｏｄｓａｎｄｒａｒｄｉｔｄｎｏｉｅｄａａｃｌｃｔｄｆｏｍｅ１ａａｅｓｔｏｌｅｅｒｕｎｄｒａｅｅｗｔｒ
ａｒｒｆｖｉｔｄｉｅｉｃａｔｎａｇａｅｎｓａ．ａｔｒｔｅｓｍｕｌｔｏｎｅｕｌｄｔｅｌｃｒｃｅｉｔｃｄａａｏｎｔｎ— ｆｅｈｉａｉａｌｒｓｔａｎｈｅｒａｈａａｔｒｓｉｔｈｅｕ
ｄｅｗａｅｉｃａｆｒｏｐａｅ，ｔｅｓｂｉｉｙａｈｅｃｒｃｎｅｓａｅｖｒｆｅｒｔｒａｒｒｔａｅｃｍｒｄｈｅｆａｉｌｔｎｄｔｏｒｅｔｓｒｅｉｉｄ．Ｕｓｎｇｔｅｈ— ｉｈｅｍｔｏｄｓ，ｔｅｆｉｉｎｔｒｑｕｎｃｉｏｒａｉｆｏｍｏｌｅｔｄａｉｔｄｈｅｆｃｅｆｅｅｙｎｆｍｔｏｎｒｃｌｃｅｒｄａｅｎｏｓｃｎｅｘｔａｔｄｎｄｉｅａｂｅｒｃｅａｒｃｇｎｉｉｅｉｉｎｏｅｏｔｏｎｐｒｃｓｏｆｕｎｄｅｗａｅａｇｅｎｒａｓｄ．ｒｔｒｔｒｔｂｅｉｃｅｅＫｅｏｄｓ：ｗａｅｌｔｔａｆｍ；ｃｒｃｅｉｔｃｅｒｔｏｎ；ｒｄｉｔｄｎｏｉｅ；ｓｍｕｌｉｙｗｒｖｅｒｎｓｏｒｈａａｔｒｓｉｘｔａｃｉａａｅｓｉａｔｏｎ

水中有限长圆柱壳体辐射声场特性

水中有限长圆柱壳体辐射声场特性水中有限长圆柱壳体是一种常见的结构，用于在水下进行测量、通信、探测等应用中。

对于这样的结构，其辐射声场特性是非常重要的，因为它决定了在水下传输信息的效率和质量。

在本文中，我将探讨水中有限长圆柱壳体辐射声场特性的一些基本概念和特征。

首先需要了解圆柱壳体的结构。

圆柱壳是由两个圆形底面和一个侧壁组成的三维结构体。

该结构在水下工作时会发生共振，产生相应的辐射声场，其声场特性与壳体的几何形状、材料特性以及水下环境相关。

因此，我们需要对这些因素进行分析。

首先，圆柱壳体的几何形状对声场特性的影响非常大。

对于较长的圆柱壳体，它的辐射声场主要由两种模式组成，即周向模式和纵向模式。

周向模式主要是由于圆柱柔性底部和刚性顶部之间的共振引起的，而纵向模式主要是由于圆柱壳体的长度和径向压缩引起的共振。

这些共振模式的频率和振动模式可以通过数学模型来计算和预测。

其次，材料特性也会影响圆柱壳体的辐射声场特性。

不同的材料具有不同的物理特性，包括弹性、密度、泊松比等。

这些特性会直接影响圆柱壳体的机械振动和声学响应。

因此，在设计圆柱壳体时需要考虑材料的选择和优化。

最后，水下环境因素也会影响圆柱壳体的辐射声场特性。

水下环境会影响声波的传播速度、反射和散射等因素，这些因素会直接影响到圆柱壳体的声学响应和辐射声场。

因此，在设计圆柱壳体时需要考虑水下环境的实际情况，包括水的深度、温度、盐度等因素。

综上所述，水中有限长圆柱壳体辐射声场特性是一个复杂的问题，涉及到多个因素与因素之间的相互作用。

在实际应用中，通常需要采用数学模型和计算方法来预测和优化圆柱壳体的辐射声场特性。

随着科学技术的发展和应用需求的提高，相信在未来会有更多的研究和应用成果涌现。

涉及到水中有限长圆柱壳体辐射声场特性的数据主要有以下几个方面：1. 圆柱壳体的几何形状参数，如长度、半径等；2. 材料参数，如密度、泊松比、杨氏模量等；3. 水下环境参数，如水的深度、温度、盐度等；4. 辐射声场特性参数，如声压级、频率响应等。

利用声辐射模态重构任意目标的散射声场

利用声辐射模态重构任意目标的散射声场鱼海涛;王英民;王奇【摘要】水下目标散射声场的重构可以作为水下目标散射特性的研究基础.本文主要利用声辐射模态对水下目标进行散射声场重构研究.首先,在借助声传递矩阵给出的任意结构声辐射模态的流体域求解方法基础上,通过理论证明了目标的散射声压与声辐射模态具有函数关系.其次,借助声场分布模态的概念,同时考虑到声场分布模态病态及声压测量易受噪声污染,提出基于声辐射模态的正则化散射声场重构算法.仿真结果表明,波数越低,重构所需声辐射模态阶数越少,在较高波数时仅需总模态数的大约20％即可对声场进行重构.与基于边界元的声场重构算法相比,计算量减小了至少80％,且克服了赫姆霍兹积分方程最小二乘法仅对球壳结构的重构效果较好而不适用于长条形结构重构的缺陷.%The acoustic scattering field reconstruction of underwater targets can be taken as the basis of the underwater targets scattering characteristic research.Applying acoustic radiation modes (ARM) to the acoustic scattering reconstruction of underwater targets is the main focus of the paper.Firstly,based on the ARM solving method of arbitrary structures in fluid domain,which is with the aid of acoustic transfer matrix (ATM),it was theoretically demonstrated that there was functional relationship between scattering pressure of targets and ARM.Secondly,by means of the concept of the acoustic field distribution modes and due to the ill-conditioned property of acoustic field distribution modes and the noisy contamination of acoustic pressure measurements,the regularization reconstruction algorithm of acoustic scattering field based on ARM was proposed.Simulation results show that the order number of ARM neededfor reconstruction is smaller for the lower wavenumber and that only about 20％ of the total modes number can complete the reconstruction for the higher wavenumber.Hence,compared with the BEM based reconstruction algorithm,the computational amount of the ARM based one is reduced to at least four-fifths.And the drawback of Helmholtz equationleast squares (HELS) which has a better construction results for spherical structures but not for strip shaped structures has been overcome.【期刊名称】《应用声学》【年(卷),期】2017(036)003【总页数】12页(P264-275)【关键词】声辐射模态;声散射;声重构【作者】鱼海涛;王英民;王奇【作者单位】西安科技大学理学院西安 710054;西北工业大学航海学院西安710072;西北工业大学航海学院西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TB566;O427.2随着水下目标消降噪技术的使用，在一些情况下仅使用被动声纳难以探测到水下目标，因此需要借助主动声纳获得目标的散射声场，进而确定其材质、形状、尺度等特性。

水声探测系统放大滤波电路设计与仿真

水声探测系统放大滤波电路设计与仿真摘要：水声探测系统滤波器必须具备通带内较小的纹波和较快的阻带衰减特性。

本文设计了无限增益多反馈型巴特沃兹二阶带通滤波器，通过滤波器的级联参差合成的带通滤波器具有很平坦的通带和陡峭的阻带，满足定位系统对放大滤波模块的需求。

通过电路仿真验证了系统的可行性，通过对比实测数据和仿真结果相互印证了方案的可靠性、实用性。

关键词：带通滤波器；级联；合成滤波器；Multisim仿真11 引言水声探测系统接收到的目标信号通常都是通过声波传输，声波中的信息通过换能器转换成电信号，此时换能器输出的电信号不仅微弱，而且还掺杂各种噪声源产生的噪声，使得目标信号不易提取[1-2]。

对于低信噪比信号，为了定位不同舰船产生的目标噪声方位，需要在前置通道中对来自换能器的信号进行放大滤波处理。

所以在水声探测系统前置通道中，放大滤波器是必不可少甚至是至关重要的环节。

水声探测系统接收机要求滤波器通带特性好、阻带衰减快[3]。

本文通过设计不同频段的参差合成带通滤波器的方式实现了通带低纹波和阻带衰减快的目标。

文中详细论述相关电路结构、元件参数和仿真结果。

对设计的滤波器和放大电路进行了Multisim仿真以及实物样机对比验证。

期望能给电路设计者提供一份可以借鉴的资料。

2电路设计与仿真水声探测系统需要长时间工作且接收到的信号是毫伏量级甚至是微伏量级，大量的背景噪声和目标辐射噪声掺杂在一起，为了将微弱信号从背景噪声中提取出来放大滤波电路必须具有低功耗、良好的本底噪声。

放大滤波电路通常由电源模块、放大模块和滤波模块组成。

如图1所示。

图1放大滤波电路原理框图放大滤波电路中电源模块是将电池输出电压变换成放大滤波电路集成运放的供电电压，为电路提供低纹波电源。

前置放大电路通过低功耗、低噪声运算放大器将定位系统水听器输出信号进行电压放大，提高信号的幅值。

滤波电路通过低噪声运算放大器搭建的有源带通滤波器，滤除海洋环境干扰等背景噪声。

海底混响的空时模型及仿真

散射源可以分为海底混响、面混响及体积混响。散射体存海
１引言混响仿真是声纳仿真技术中的一个重要研究领域” ，水
声设备在研制过程中由于受到各方面制约而不可能中的流砂粒子、海洋生物，海洋本身的不均匀性、的鱼群等，大它们引起的混响称为体积混响。海面的不平整性和波浪形成的气泡层对声波的散射所形成的混响称为海面混响，海底及其附近的散射体形成的混响称为海底混响，两种统称为界面混响Ｊ后。海洋混响的仿真方法较多，从仿真精度上主要分为简要仿真和精细仿真。其中混响简要仿真只描述混响衰减规律
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｓｍｕａｉｎｍｏｅｆｓａｌｏｖｒｅａｉｎＷｔｄｅｎｔｉｐｐｒＡｉｌｔｄｌｏｅｆｒｅｅｂｒｔａｓｕｉｄｉｓａｅ．Ｗｈｎｓｎｒｗｒｓｉｎｅｗ－ｏｏｒｏｓｈｅｏａｏｋｎｕｄｒａｔｒｔｒｅｅｅｔｎ，ｃｍｍｕｉａｉｎａｄｎｖｇｔｎｉｅｆｏｆｓａｌｗｅ，ｓａｏｒｒｖｒｅａｉｎａｅｏｅｏｅｅａｇｔｄｔｃｉｏｏｎｃｔｎａｉａｉｎｓａｏｒｏｈｌｏｏｌｏｓａｅｆｏｅｅｂｒｔｒｎｆｔｌｏｈ
ｔｅｒｓａｃｎｒｖｒｅａｉｎｓｐｒｓｉｎｈｅｈｏｅｅｂｒｔｕｐｅｓ．ｅｒｏｏＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｅｆｏｅｅｂｒｔｎ；ｄｌＳｍｕａｉｎ；ｂｔａｙａｒｙｓａｅＳａｆｒｒｖｒｅａｉＭｏｅ；ｉｌｔｏｏｏＡｒｉｒｒｈｐｒａ

一种基于自适应滤波器的潜艇辐射噪声仿真方法

的“ 平均功率谱 ” （不考虑线谱），可以用Ｅｃｓ型功率谱
线来描述ｌ。这种Ｅｃｓ型噪声的自相关函数是
Ｇ（ ∞ ）＝ｃＧ．（）。
值；
（１）
（ｒ）＝ｅＣＯＳ ∞ ０＋Ｋｓｉｎｗ。』Ｉ），
螺旋桨噪声含有离散的、分布在叶片速率的倍数上的 “ 叶片速率 ” 谱，其在１～１００Ｈｚ的频段内是舰船的主要噪声源，其频率为
＝ｍｎ（ｓ＋），
螺旋桨转速（ｎ／ｓ）；为螺旋桨转速变化量。
（６）
式中：ｍ为谐波次数，取正整数；凡为螺旋桨叶片数；ｓ为
机械振动、螺旋桨旋转和在水中航行所产生并辐射到
２１＋４砰ｚ】。
（２）
水中的噪声】。潜艇辐射噪声的仿真研究一直备受研
究人员关注。
式（２）中：ｊ『ｌ＝２叮Ｔ．为相应于时间平均的平均空泡半
径的平均反弹角频率，＝／２叮ｒ）是反弹频率的
续谱进行了仿真，分别叠加了线谱信号和调制谱信号之后，得到潜艇辐射噪声的仿真结果。通过对仿真结果的分
析和利用仿真结果与实装进行对接测试，表明仿真的辐射噪声逼真度较高。
关键词：自适应滤波器；潜艇辐射噪声；连续谱；线谱；调制谱
中图分类号：ＴＮ９１１．７文献标志码：Ａ
声纳和鱼雷进行规避嘲。
本文基于自适应滤波器，提出了一种潜艇辐射噪声仿真方法，该方法能够生成较真实的潜艇辐射噪声

舰船噪声仿真技术研究

本文通过对舰船辐射噪声产生的基会掩盖某些频率分量，与推进系统有关本因素的研究和分析，探讨舰船辐射噪的线谱会向高频移动，幅度会增加，但
声典型仿真的基本理论方法，包括线谱辅机线谱保持不变。
发展水声对抗技术现已成为各国海军的重要研究课题，舰船（括水面包舰艇和潜艇）声特征仿真技术是最重要的水声软对抗技术之一，是声诱饵的关键技术。舰船声特征仿真主要是
机有关。辅机产生的线谱分量一般相当
稳定，与舰船航速无关，这种线谱的带宽一般与频率成正比，其带宽的范围是中心频率的０３．％至００％。于推进系．３对统和螺旋桨产生的线谱，其幅度与频率
一
舰船噪声；线谱；连续谱
态发出的噪声也是不一样的，同一类随舰船的速度而变化，这些线谱的带宽别的不同舰船也有不同的噪声，而世般比辅机线谱要宽，而且是有周期变界上的舰船又有无数。这一切使舰船化的频率分量。螺旋桨未发生空化时，噪声目标识别成为一个非常困难的课舰船噪声的线谱是相当强的，当舰船航题。速增加而产生空化时，宽带噪声的强度
的仿真和连续谱的仿真，为今后舰船辐射噪声仿真器硬件的设计打下一个更好２舰船辐射噪声的仿真
的理论基础。
１舰船辐射噪声产生因素分析
舰船的主要噪声，可分为推进系统噪声、螺旋桨噪声、辅机噪声和水

基于声信号人耳听觉谱特征和SVME的水下目标识别欢迎访

基于声信号人耳听觉谱特征和SVME的水下目标识别杨宏晖1彭圆2曾向阳1摘要利用人耳听觉谱特征模拟人耳听觉系统的特性，提取了水下目标信号的人耳听觉谱特征，设计了基于支持向量机自适应增强集成算法用于水下目标的分类识别算法。

仿真实验证明，人耳听觉谱特征可有效用于水下目标识别，支持向量机自适应增强集成算法比单个优化的支持向量机分类器的正确识别率高％～％。

关键词人耳听觉谱特征水下目标识别支持向量机集成1 引言长期以来，为了提高水下目标识别的正确率,国内外研究人员从不同的角度对水下目标辐射噪声原始信号进行了分析和研究,提取了各种水下目标特征。

提取的水下目标特征主要有以下几类：时域波形特征[1]、频域分析特征[2-3]、时频分析特征[4]、非线性特征[5]和听觉特征[6-7]。

这些特征各有特点：时域波形特征的主要特点是方法简单、实时性好。

但水下目标信号时域波形结构复杂，难以提取具有高分类信息的波形结构特征[1]。

频域分析特征的特点是技术成熟、方法简单,而且谱信息中包含明确的物理概念，但适合处理线性、平稳信号[2-3]。

时频分析方法提取的特征可以更好地反映目标的时域和频域特征。

但小波分析算法较为复杂，存储量、运算量大，计算速度慢，实时性差。

而且小波分析适合处理非平稳信号，处理非线性信号能力较弱[4]。

我国学者的研究表明:舰船噪声有混沌现象，舰船噪声极限环有混沌行为，舰船辐射噪声的非线性表明同类目标具有相似性，不同类目标具有可分性[5]。

但是在实际的随机噪声中，不存在严格的分形信号，大多数水声信号只是在某种尺度范围内具有分形特征。

因此，分形与混沌方法仅是识别特征的补充。

众所周知，依靠人耳极其灵敏的听觉系统和长期在实践中积累的经验来判断水下目标类型仍然是水下目标识别的重要途径之一。

目前模拟人耳听觉系统进行水下目标识别的研究报道很少。

国内外研究人员提取了水下目标辐射噪声信号的听觉特征、语音特征及心理声学参数特征[6-7]。

水声探测技术实验指导书三-五

实验三海洋环境噪声的测量及频谱分析本实通过对现有舰船辐射噪声采集数据进行处理，得到某一实验过程海洋环境噪声的分布规律，并将所得结果作图表示。

一、实验目的1、了解以舰船辐射噪声为代表的海洋环境噪声的基本特性。

2、掌握基本的时-频处理方法。

3、以实测数据为例，通过上机操作，达到一定的实际训练。

二、实验仪器计算机三、实验原理1、海洋噪声的来源海洋噪声的来源是多方面的，总的归纳起来有几大类：(1) 动力噪声：由、涌、浪引起低频压力脉动，水中引起的压力起伏，以及海浪拍岸的噪声，雨噪声等。

(2) 冰下噪声：由冰层运动引起的碰撞、摩擦和破裂的噪声，以及不平整的冰层表面与大气、海流相互作用的噪声。

(3) 生物噪声：由海洋动物所引起的各式各样的声音。

(4) 地震噪声:由地震、火山爆发以及海啸产生的噪声。

(5) 工业噪声：由人类的各种活动所引起的噪声。

如船舶航行的噪声，港口作业噪声，海底作业噪声等。

以上这些噪声源各有其自己的频谱特性。

通过频谱分析，不但可以了解声源信息，如根据海洋噪声探测海上风浪的情况，还可以根据海洋噪声场的特性，提高水声器材的抗干扰性能。

因此，有必要进一步了解水下噪声场的谱特性。

2、船舰噪声的谱特性舰船在水中运动时，将辐射噪声，其来源有下列三个方面：(1) 机械噪声：主机、辅机和各种空调设备产生的机械振动，它通过船壳辐射到海中。

(2) 螺旋桨噪声：螺旋桨转动产生水介质空化引起的空化噪声、及它的划水声和涡流声。

(3) 水动力噪声：水流过船壳产生的摩擦声及附件产生共振辐射的声音。

在多数情况下，机械噪声和螺旋桨噪声是主要的。

图5-1是典型的舰船噪声图谱。

在低频段，谱级随频率增高而增大。

在100~1000Hz之间出现一个峰值，主要是由于空化噪声产生的，峰值位置取决于舰船的航速。

在此频段以后，以大约每倍频程6dB的坡度下降。

另外还可以看到，在低频段出现一些线谱，它是机械噪声和螺旋桨“叶片速率”的谱线，早高频端这些谱线被连续谱掩盖，所以从图上看不到。

真实海洋表面的太阳耀光偏振辐射特性仿真与分析

Ｐ（ｚ，，）＝ — ２
￣ｘｌｆＳＴｙ
焉
Ａ上
式中，和分别是两个分量的反射系数，和ｎ分别是ｒ０ｍｚ空气和海水的折射率。射太阳光是非偏的＿直２，所以有Ａ
一
ｅ（Ｘ一ｐ
）・
Ａｊ。Ｆｅｎｌｎｒｓｅ反射系数（反射与入射能量比）Ｒ为
实现离水信号的提取，美国宇航局ＮＡＳＡ开发了一款数据
分析软件包ＳａＡＳ（ｅＷｉＳＤｔＡｎｌｓｙｔｍ）ｅＤＳａＦａａａｙｉＳｓｅ，可以ｓ
算波浪斜坡坡面的分布，基于该三维场景，采用考虑了偏振计算的Ｆｅｎｌ式，ｒｓｅ公推导出了由天顶角、太阳一观测相对方位角、风速、风向等参数决定的海表太阳耀光偏振辐射模
００１２ｓ２．０９ｗ），，
Ｐ —
（４）
一（．０Ｏ０３＋
ｆｌ耩
㈣
偏振反射系数Ｒ一Ｒ・用取代公式（）Ｐ，５中的尺即可获
得方向偏振反射率。
分别是ｚ和ｚ的
均方根。风速为砌Ｓｍ・－）（Ｓ，各系数有：
随着遥感科学技术的发展，阳耀光不再仅仅被视作无太
用的噪声，可以作为一种信息被利用。强烈的太阳耀光可以
用来做气体成分的遥感反演＿；改进气溶胶特性参数反５］
演ｌ；因为强偏振的特点，以作为偏振遥感器定标的一种７可替代定标自然光源（ｊ８。不论是作为噪声还是有用的信号，ｌ都

实时水中目标辐射噪声仿真技术研究

连续谱噪声主要是由水动力噪声、械噪声机和螺旋桨噪声组成的，特别是螺旋低频线谱相对幅度减小，至被使甚
振和水动力引起的共振等声源引起的船体噪声中
射噪声声学特征的模拟技术，括噪声调制、包线谱和连续谱等特征Ｌ．２］
维普资讯
第３卷第３２期２００８年６月
武汉理工大学学报骛差（）
ＪｕｎｌｆＷｕａｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙｏｒａｈｎＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｏ
（ａｓｏｔｔｏｃｅｃＴｒｎｐｒａｉｎＳｉｎｅ＆Ｅｎｉｅｒｎｇｎｅｉｇ）
维普资讯
第３期
杨
鹏，：时水中目标辐射噪声仿真技术研究等实
・４３・９
中ｚ（）￡为平稳连续谱；，￡为线谱；（）水中目ｚ（）Ｓ￡为
转速不稳定（常其变化范围为０５／ｎ，通～０ｒｍｉ）另外，由于航速会引起Ｄｐｌｒｏｐｅ效应．则
式中：厂为平稳各态历经高斯过程的连续谱；Ｇ（）Ｇ（），／为在频率上离散分布的线谱．为了实时模拟
水中目标辐射噪声，计仿真模型简化如下，设模型
国防 “ 五 ” 研基金项目资助（准号：０００００）十预批４１７４２２
关键词：射噪声；辐建模；觉仿真听
中图法分类号：Ｎ９２Ｔ７

水下光子传播matlab仿真程序 -回复

水下光子传播matlab仿真程序-回复水下光子传播是研究光在水下传播过程中的特性与行为的重要课题之一。

光在水中的传播具有许多特殊性质，如衰减、散射和吸收等，对于水下光通信、水下影像等应用具有重要意义。

为了更好地理解水下光子传播的特性，并对相关应用进行优化和设计，研究人员利用Matlab仿真程序，对水下光子传播进行模拟和分析。

首先，我们需要了解水下光子传播的基本原理。

光在水中的传播过程可以通过Maxwell方程和光衰减方程来描述。

Maxwell方程组是描述电磁波传播的基本方程组，可以通过数值方法求解得到光在水中的传播路径和强度分布。

光衰减方程则用于描述在传播过程中，光强度随着距离的增加而衰减的情况。

在Matlab中，我们可以利用光线追迹（ray tracing）方法和蒙特卡洛方法来模拟水下光子传播。

光线追踪是一种光学仿真技术，可以通过跟踪单个光线的路径和相互作用来模拟光在水中的传播。

蒙特卡洛方法则是一种随机模拟方法，通过随机生成光的路径和跃迁过程，来模拟光在水中的传播。

在进行水下光子传播的仿真前，我们首先需要设定一些参数，如入射光的强度、波长以及水的折射率等。

这些参数的设置将直接影响仿真结果的准确性和可靠性。

接下来，我们可以利用Matlab的光线追踪函数来模拟光在水中的传播路径。

通过设定入射点和入射角度，我们可以追踪光线在水中的传播过程，并计算出光在不同位置的强度分布。

在蒙特卡洛方法中，我们可以随机生成光线的路径和相互作用过程。

通过在每个传输步骤中考虑散射、折射和吸收等因素，我们可以模拟出光在水中的传播路径和强度分布。

通过对仿真结果进行分析，我们可以得到光在水中的传播特性，如光强度的衰减情况、传播路径的弯曲程度以及散射角度的分布等。

这些结果对于水下光通信、水下成像等应用的优化和设计具有重要意义。

同时，在进行仿真的过程中，我们还可以通过设置不同的参数和条件，来研究光在水中的传播特性对于不同因素的响应情况。

舰船辐射噪声建模及仿真模拟器的实现

舰船辐射噪声建模及仿真模拟器的实现随着舰船的不断发展和技术的不断更新，舰船的辐射噪声成为了一个越来越严重的问题，对舰艇的通信和作战指挥等相关设备造成了极大的影响。

因此，建立一种舰船辐射噪声建模及仿真模拟器的实现，成为了一个非常紧迫的工作。

为了建立舰船辐射噪声建模及仿真模拟器，首先需要了解舰船辐射噪声的特性和原因。

舰船辐射噪声主要来自于舰船各种设备的电子器件、电动机、液压泵等机械设备的工作噪声以及机械设备的振动、冷却系统的噪声等等。

舰船辐射噪声主要分为两种，一种是气体传播噪声，另一种是结构传播噪声。

气体传播噪声是指在舰船内部，声波在气体中传播所产生的噪声，而结构传播噪声是指在舰船的结构中，声波在舰船表面和结构中传播所产生的噪声。

针对舰船辐射噪声的特性和原因，可以利用有限元方法、传递矩阵方法和辐射场计算方法等进行建模和仿真。

有限元方法是一种数值计算方法，可以通过将复杂的结构分割成有限个元素进行计算，来求解结构的本征频率和振型，并计算出噪声辐射场。

传递矩阵方法则是一种基于傅里叶变换的方法，可以有效地求解结构振动的振幅和相位，以及噪声辐射场。

辐射场计算方法则是一种基于声学原理的方法，可以计算出舰船辐射噪声的整个频谱。

在实际应用中，可以利用这些方法，建立一种舰船辐射噪声建模及仿真模拟器。

该模拟器可以通过输入一些基本参数，比如舰船的尺寸、密度、材质、设备类型等，来生成一些噪声模型，模拟出舰船在各种运动状态下的噪声辐射场。

可以通过模拟器，来预测舰船在不同状态下的噪声辐射情况，对舰船噪声控制和设计提供重要参考。

综上所述，建立一个舰船辐射噪声建模及仿真模拟器的实现是非常必要和紧迫的，可以有效地预测舰船的噪声辐射情况，对舰艇的通信和作战指挥等设备提供保障。

同时，该模拟器的实现也需要不断地进行改进和优化，以满足舰船辐射噪声建模和仿真的需求。

我们将选择不同类型的数据进行分析，例如财务数据、人口统计数据等等。

首先，我们可以通过分析财务数据来了解某个公司的经济状况。

混合高斯-指数噪声中水中目标信号的最佳检测

一
指数噪声（ｕｓｎＥｐｎｎｉｌｘｕｅＭｏｅ，Ｇａｓｉ — ｘｏｅｔａａＭｉｔｒｄｌ
去云ｅ（）ｘ一ｐ

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收稿日期：０６１ — ０２０ — １１
作者简介：科满（９５，北工业大学博士生，要从事信息与通信工程及信号处理的研究。刘１７一）西主
后利用似然比检验进行检测。
由于传统的水下目标信号检测器大都是根据高
斯统计特性设计的［］而近几年大量的理论和实验４，研究表明［３对海洋环境噪声的这个假设存在很大１３，，的局限性，不能完全反映实际的海洋环境噪声分布，从而使得传统的检测器在复杂海洋背景下性能大大降低。因此，有必要构造一种符合或接近海洋环境噪声与目标噪声特性模型，据此设计一种水中目并标信号的最佳检测器。
１混合高斯一数噪声模型（ＭＭ）指ＧＥ
在深海区，目标存在时，当观测到的输入噪声是由环境噪声和舰船辐射噪声组成，中：其环境噪声源主要是由远处的航运噪声和风成噪声组成；远处而的行船辐射的航运噪声通常由离散线谱和宽带连续谱组成，于待检测目标来说，］对线谱成分是目标重
要特征之一。在低频段，离散线谱主要来源于螺旋桨的转动，噪声无论是水面舰船还是潜艇都很难完该
全消除。因此线谱的检测就变得至关重要。

水下基阵探测空中噪声目标建模仿真

方式下，水下基阵直接探测空中噪声目标非常困难，难以对空中噪声目标实现远程预警。
关键词：水下声纳阵；探测；空中目标；辐射噪声；建模仿真中图分类号：Ｅ２；６．９５ｕ６６７文献标识码：ＡＤｏ：Ｏ３６ｓｎ１７ —８９０９４０４Ｉｌ．９ｓ．３３ｌ．０．．９６２０２
ＡｂｔａｔＩｒｅ０ｒｓａｃｈｅｓｂｌｙ０ｎｅｖｔｒｓｎｒｒａｅｅｔｒｄａｉｎｎｉｅｏｅｉｌａｇｔｉｆｕｄｓｒｃ：ｎＯｄｒｔｅｅｒｈｔｅｆａｉｉｔｆｄｎａｅｏａｒｙｄｔｃｓａｉｔ０ｓｆａｒｔｒｅ，ｔｏｎｓｉｕａｏａ
ＭＯｅｉｇａｄＳｎｕａｉｎｏｄ州ａｅ０ａｒｙｄｌｎｉｌｌｔｆｎｏＵｎｅｔｒｎｒＳＡｒａＤｅｅｔｄａｉｎＮＯｓｆｒ１ａｇｔｔｃｓＲａｉｔｉｅＯｉｒｅＯＡｅａＴ
ＧＵＯｉＯＩＸｕ．ｅＨＵＡＮＧｎｒｎＨｕ，ＡＮｅｄｎＸｉ．０ｇｆｖｌｕｍａｉｅＡｃｄｍｙ０ｉｇａ６ＯＣｈｎ）Ｎａａｂｒａｅ，ｎｄ０２６７，ｉａＳｎｌ
第３卷ｌ
第４期
拍挥控制与仿真
Ｃ０ｍａｎｍｄＣＯｎｒｔ０ｌ＆ＳｉｕｌｔＯｍａｉｎ
ＶｌＩＮ０４０３＿＿．
２０ｏ９年８月
Ａｕ．ｏ９ｇ２０
文章编号：ｌ７．８２０）一０４Ｏ３３（ｏ９０ｏ８一３６ｌ９４

基于PYNQ平台的舰船辐射噪声模拟

2021年8期科技创新与应用Technology Innovation and Application众创空间基于PYNQ平台的舰船辐射噪声模拟*佘黎煌，沈冰鑫，闫子军，赵强，赵一博，葛志毅（东北大学计算机科学与工程学院，辽宁沈阳110000）引言伴随着水声设备的高速发展，海上试验也变得愈加的频繁，复杂，在测试水声设备时，常常需要投入大量的人力、物力、财力。

鉴于海试的缺点，使用模拟器技术进行水下目标的模拟即可减小实验成本，缩短水声设备的研发周期。

在分析了舰船辐射噪声的声学特性后，本文通过自适应滤波方法，来得到舰船连续谱辐射噪声，在知道了所需连续谱的幅频响应之后，即以此作为期望响应，将高斯白噪声通过该滤波器即可得到模拟连续谱噪声数据，再加上已设置好的线谱后即可得到模拟的舰船辐射噪声。

VIVADO HLS平台加PYNQ平台的实现提出的算法，并优化处理提高速度和资源利用率[1]。

通过HLS平台生成IP核后，使用VIVADO工具，使用IP核与其他器件连接生成Overlay，最终使用PYNQ工具使用该Overlay，PYNQ工具使用PYTHON语言应用到FPGA的控制中，且其集成的Jupyter Notebooks框架编译工具具有很高的可视性[2]，基于上述优点，使得算法的可行性得到较快的验证，并且方便了下一步算法与硬件之间的联合调试生成实际的噪声数据。

1舰船辐射噪声模拟算法1.1舰船辐射噪声特性研究舰船辐射噪声的连续谱的主要来源为机械噪声的弱连续谱噪声和螺旋桨空化噪声的强连续谱，规律为在高频，它的谱级随频率大约按6db/oct下降，在低频随频率以大约6db/oct~12db/oct增加，连续谱中有一个峰，这个峰值通常位于100Hz~1000Hz范围内。

假设航速在40kn 以下，小于峰值频率以6db/oct上升，大于峰值频率以-6db/oct下降，于是连续谱的模型可以用以下的经验公式来进行拟合[3]：f0=1000-900v/v max（1）SL f=SL f0-k1·log（f0/f）（f<f0）SL s+20-20log（f0/f）（f=f0）SL f0+k2·log（f0/f）（f<f0）⎧⎩⏐⏐⏐⏐⏐⏐⎨⏐⏐⏐⏐⏐⏐（2）摘要：水下目标辐射噪声的模拟是水声学领域中一个重要的课题，其中尤以舰船的辐射噪声最为典型。

舰艇辐射噪声仿真信号应用风险评估模型

（ｏｌｅｆＳｉｃｖｌｎｖｆＥｇｎｅｉｇ，ｈｎ４０３，ｈｎ）ＣｌｇｃｎｅｅｏｅＮａａｉ．ｏｎｉｅｒｎＷｕａ３０３ＣｉａＵ
ＡｂｔａｔＴｏｏｅｃｍｅｔｅｌｃｆｏｊｃｉｉｎｑａｉａｉｅａａｙｉｏｈｒｄｔｎｌｉｋａｓｓｍｅｔｓｒｃ：ｖｒｏｈｋｏｂｅｔｔｉｕｌｔｎｌｓｓｆｔｅｔａｉｉａｓｓｅｓｎ，ａｖｙｔｖｏｒ
ＲｉｋＡｓｅｓｅｏｅｏｓｓｓｍｎｔＭｄｌｆｒＡｐｐｙｎｉｕａｅｇｌｌｉｇＳｍｌｔｄＳｉｎａ
ｏａｓｉａａｅｏｓｆＷｒｈｐＲｄｉｔｄＮｉｅ
ＨＵｅ — ｎ，ＷｉｗｅＨＵｏＴａ
ａｓｓｅｓＳｍａｎｔ
引言
在水中兵器仿真试验中，常采用建模与仿真技术来复现舰艇辐射噪声。仿真信号的应用风险是舰艇辐射噪声信号复现程度的体现，仿真用户和决是
发具有重要的意义。
风险评估是分析和说明风险的过程，险评估风的根本目的就是将风险控制在可接受的程度内Ｅ。ｌｉ
ｔｅｃｎｅｕｎｅｃｅｆｉｎｂｕｈｉｕａｅｏｓｓｅｃｓｄｆｎｄｆｒｑａｔｔｔｅａａｙｉ．Ｔｈｎａｒｓｈｏｓｑｅｃｏｆｉｅｔｏｔｔｅｓｍｌｔｄｃｎｉｔｎｙｉｅｉｅｏｕｎｉａｉｎｌｓｓｃａｖｅｉｋａｓｓｍｅｔｍｏｅａｅｎｔｅｃｎｉｔｎｙａａｙｉｆｔｅｓｍｕａｅｉｎｌｓｐｏｏｅａｄｔｅｅａｌｏｓｅｓｎｄｌｓｄｏｈｏｓｓｅｃｎｌｓｓｏｈｉｌｔｄｓｇａｒｐｓｄ，ｎｈｘｍｐｅｆｒｂｉａｐｉｇｓｍｕａｅｉｎｌｏｒｈｐｒｄａｅｏｓｓｇｖｎｐｌｉｌｔｄｓｇａｆｗａｓｉａｉｔｄｎｉｅｉｉｅ．Ｔｈｘｍｐｅｉｕｔａｅｈｔｔｅｍｏｅａｏｎｅｅａｌｌｓｒｔｓｔａｈｄｌｎｎｔｌｃｏｌｃｏｕｓｆｌｉｆｒｔｏｒｍｔｇｄｄｔｉｈｙ，ｕｌｏｏｆｒａｐａｔａｏｌｆｒｔｅｒｓｎｙｓｏｐｏｔｕｅｕｎｏｍａｉｎｆｏｓａｅａａｒｃｌｂｔａｓｆｅｒｃｉｌｔｏｏｈｉｋｃ