王晓林
- 作品数：12 被引量：10H指数：2
- 供职机构：杭州应用声学研究所更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术交通运输工程电子电信更多>>
- 拖线阵湍流边界层压力起伏特性仿真研究
- 流噪声是拖线阵声纳的主要自噪声之一,而湍流边界层(TBL)压力起伏是引起拖线阵流噪声的主要机理源,因此,研究拖线阵TBL压力起伏特性具有重要意义。利用Carpenter&Kewley TBL压力起伏修正模型仿真研究了拖线...
- 王晓林王茂法
- 关键词：湍流边界层流噪声拖线阵声纳
- 文献传递
- 拖曳线列阵机动时的一种目标检测算法研究被引量：5
- 2014年
- 根据水动力学流体运动特性,对Burgess建立的水中运动拖缆模型进行了修正,并基于有限差分法和牛顿迭代法提出修正模型的实时求解方法。同时,在阵形求解理论和自适应宽带聚焦波束形成理论的基础上,提出一种畸变阵的目标检测算法。将实时计算所获得的阵元位置信息作为变量引入自适应宽带聚焦波束形成算法中进行目标检测。并进行了海试。试验中在常规算法失效的情况下该算法准确的检测到目标。数据处理结果表明,该算法在阵形大幅度畸变时的输出信噪比比常规算法高15 dB。解决了拖线阵在机动(转向)过程因阵形畸变而无法检测目标的问题,充分验证了该算法的有效性。
- 王世闯王茂法肖翔王晓林
- 关键词：波束形成算法阵形线列阵牛顿迭代法海试
- 拖线阵机动时的SRBF算法研究
- 在低信噪比背景条件下,目标信号淹没在噪声中。随机共振技术可以将噪声能量转化为信号能量,能够有效的在强噪声背景下检测微弱信号。拖线阵常规目标检测算法的应用前提是线阵呈直线部署状态。但在其机动时,阵形会畸变,这将导致算法与阵...
- 王茂法王世闯王晓林
- 关键词：拖线阵目标检测随机共振
- 文献传递
- 拖线阵机动时的SRBF算法研究
- 信噪比背景条件下,目标信号淹没在噪声中.随机共振技术可以将噪声能量转化为信号能量,能够有效的在强噪声背景下检测微弱信号.拖线阵常规目标检测算法的应用前提是线阵呈直线部署状态.但在其机动时,阵形会畸变,这将导致算法与阵形失...
- 王茂法王世闯王晓林
- 关键词：水声探测拖线阵
- 长线阵联合阵形估计系统研究
- 2018年
- 针对长线阵易发生阵形畸变问题,提出一种基于非声传感器和水动力模型求解的联合阵形估计系统。该系统在充分利用非声传感器信息的基础上,进一步根据拖线阵水动力模型,求解实时阵形,实现阵形估计。仿真实验及数据分析表明,与传统的阵形估计算法相比,该系统的估计精度提高10%以上,对工程实践具有较高的指导意义。
- 王晓林王世闯庞玉红罗斌
- 关键词：拖线阵潜艇信息处理
- 拖曳线列阵拖曳噪声抑制的试验研究
- 拖曳噪声严重影响拖曳线列阵声纳的探测性能,如何有效的抑制拖曳噪声,是迫切需要解决的问题。本研究从扩大水听器与护套表面距离和结构减振优化等角度提出拖曳噪声抑制方法。设计了试验样段,通过湖上试验,探究了这些噪声抑制措施的抑制...
- 王晓林上官经邦王世闯罗斌
- 关键词：拖线阵流噪声噪声抑制
- 拖曳线列阵拖曳噪声抑制的试验研究
- 拖曳噪声严重影响拖曳线列阵声纳的探测性能,如何有效的抑制拖曳噪声,是迫切需要解决的问题。本研究从扩大水听器与护套表面距离和结构减振优化等角度提出拖曳噪声抑制方法。设计了试验样段,通过湖上试验,探究了这些噪声抑制措施的抑制...
- 王晓林上官经邦王世闯罗斌
- 关键词：拖线阵流噪声噪声抑制
- 文献传递
- 水下小孔径阵列远程目标检测方法研究被引量：1
- 2021年
- 匹配滤波器频域自适应线谱增强方法是一种基于递归算法的非线性滤波技术,它大大提高了匹配滤波器的检测性能。针对当前该技术使用窄带信号作为发射信号存在可利用的带宽有限,不能充分发挥自适应线谱增强器性能的问题,文章提出将该技术与宽带信号相结合来检测远程目标。仿真显示,该方法在低信噪比条件下获得了较高的信噪比增益和检测概率。海试数据处理结果表明,该技术的处理增益较传统方法高6.24 dB。该方法的高处理增益适合应用在水下无人平台上,弥补了小孔径阵列空间增益不足的缺点,可以实现远程目标的检测。
- 蒋西海王晓林王晓林
- 基于多普勒-随机共振技术的高精度阵形估计系统研究
- 2018年
- 潜用拖曳线列阵声呐在拖曳过程中,随着潜艇的运动状态变化,其线阵阵形会产生一定的畸变。速度越慢,其畸变幅度越大。阵形畸变,将影响声呐的探测性能。为有效提高拖曳声呐的探测能力,需对阵段不同拖曳状态进行阵形变化研究。基于以上研究需求的基础上,使用随机共振技术和阵元多普勒频移特性,在实验室或湖上构建了阵形估计系统,该系统可对不同拖曳状态的测试阵段实时地精确估计阵形,满足拖曳线列阵声呐阵形估计技术研究的需求。
- 王世闯王晓林庞玉红
- 关键词：随机共振多普勒
- 基于FxKalman算法的有源控制器设计与实现研究
- 2017年
- 近年来,对于有源噪声控制算法的性能越来越重视。与基于维纳滤波原理的最小均方滤波(Filtered-x Least Mean Square,Fx LMS)、最小二乘滤波(Filtered-x Recursive Least Square,Fx RLS)算法相比较,基于卡尔曼滤波的有源控制算法(Filtered-x Kalman,Fx Kalman)具有较快的收敛速度和良好的跟踪性能,且对带宽噪声有较好的降噪性能。设计、仿真运行了Fx Kalman算法的有源控制器,并针对单频、窄带和宽带信号,在实验室封闭空间对Fx Kalman算法、Fx LMS算法和Fx RLS算法进行有源控制器验证性实验比较,证实了Fx Kalman有源控制器具有上述优点。而如果初级噪声为单频信号且对算法收敛速度要求不高,Fx LMS算法是最经济稳妥的选择。当需要控制带宽噪声或对算法收敛速度要求较高时,Fx Kalman算法则为最好的选择。
- 梁清王世闯王晓林
- 关键词：有源噪声控制卡尔曼滤波
