平面阵降低旁瓣的一种简易方法

来源 :2016中国西部声学学术交流会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mldn2006
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了解决常规平面阵旁瓣级高的问题,需要对平面阵波束进行优化,本文根据波束形成理论,分析了阵元相位和幅度分布对平面阵指向性的影响,探讨平面阵在不同组合形式下降低旁瓣的可行性.通过分析一个普通平面阵和经过简单变动后平面阵的指向性,提出了一种简易的基阵组合方法来明显降低平面阵第一旁瓣级,并通过平面阵水池实验验证了该方法的有效性,在实际应用中简单易行.
其他文献
随着声探测技术的发展,数据处理平台需要同时采集的数据量越来越多,数据实时处理与网络实时传输任务也更加繁重,其性能的优劣是整个系统能否正确工作的重要基础.本文对以TMS320F28335为核心的数据处理平台进行了μC/OS-Ⅱ操作系统和μIP通信协议栈的移植和测试,进行了实验室验证实验,说明此数据处理平台的软硬件设计是可行的,其网络通信速率可到达1.28Mbps,数据处理平台的实时性和可靠性是可以保
目的:探讨猪下肢枪弹伤所致"复杂伤道"超声显像特征.方法:利用53式滑膛枪建立猪肢体软组织枪击伤模型,应用高频超声观察枪弹致伤区域,观察因致伤后体位改变所导致的"复杂伤道"的声像图显像特征,对比分析相应区域病理检查结果.结果:致伤后即刻伤道超声声像图表现为一走行连续迂曲、内径大小不一、"入口小出口大"的"简单伤道"形态.该"简单伤道"随体位改变后立即变为"复杂伤道"并仍具有较显著超声显像特征,即猪
传统城市轨道交通高架段列车噪声治理依靠过往项目工程经验,根据项目经验做城市轨道交通高架段噪声治理设计经常会导致设计过量或设计不足,从而影响工程质量和工程经济性.本文结合工程实例,介绍了如何利用噪声预测软件SoundPLAN对城市轨道交通高架段噪声治理前后进行预测分析,并对工程完工前后敏感点声环境进行现场测试对比,通过对比发现了SoundPLAN在城市轨道交通高架段噪声预测过程中虽与实际情况存在一定
为探索l000kV特高压变电站噪声对受体焦虑的影响,将采样的特高压变电站噪声在实验室内用无指向性声源进行回放,使两组ICR小鼠(实验组S1和S2)分别接受等效声级为60dB(A)和65dB(A)的噪声暴露.结合旷场实验考察小鼠神经行为反应,采用高效液相色谱-荧光法测定小鼠血浆中肾上腺素(E)、5-羟色胺(5-HT)和多巴胺(DA)等3种单胺类神经递质的含量.结果表明,在35d噪声暴露周期内,实验组
随着科学技术的发展和图像信息的大量产生和交流,对于目标图像的识别和自动处理也得到了越来越广泛的应用.同时在实际问题中(如水下自主航行器的导航与定位),计算机自动识别技术是不能满足实际应用的需求的.因此,要识别图像上的明显目标,并进行后续操作,必须先对图像中所存在的一些特征信息进行提取.图像特征提取是图像研究领域一个重要的研究方向,也是图像识别技术的基础.本文主要介绍了基于导航的图像特征信息的提取,
本文针对常规阵列信号处理方法的波束指向性受阵列尺寸限制的问题,提出用球谐波分解方法实现t设计分布的球形体积阵列的超指向性波束形成.基于水声传感器阵列的实际科研应用,首先建立球谐波模态重构的数学模型,其次修正刚性球入射声场的声压,提高模型在实际中的适用性,最后对t设计分布采样的20元刚性球形阵列进行谐波分解波束形成.仿真与理论推导的结果相一致,结果表明,能够获得优于常规波束形成的波束指向性,当谐波分
为了获知火箭助飞式声诱饵飞行全过程状态,设计了一种基于FPGA的飞行参数记录器,并详细阐述了基本组成、工作原理和工作流程.应用基于MEMS的单轴加速度传感器ADXL001和三轴陀螺仪传感器L3G4200D分别实现Z轴加速度和X/Y/Z三轴角速度信息测量.数据采集完毕后,通过PL2303HX虚拟串口将存储于NandFlash数据传输至PC机,以便进行后续数据处理和分析.本记录器具有多路参数信号采集、
多传感器融合是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化化科学的复合型学科,是一个正处于发展中的研究方向.本文在讨论了多传感器信息融合的基础上,对其关键技术进行了进一步的讨论.并探讨了线导鱼雷与潜艇通过线导通道进行信息融合的若干实际问题,指出雷艇信息融合在这方面存在的特殊性,并展望了其应用前景.
方位历程图广泛用于警戒声纳的显控系统中,有其特有的优势.本文研究了时间方位历程图的处理方法,以求达到减少干扰,突出有用信息的目的.本文首先对原始的时间方位历程图进行预处理,提取峰值,进行断点连接,剔除强度过低的点和时长过短的点,再去除左右舷模糊目标.本文的主要内容是对预处理后的图像进行方位精细化处理,通过比较多项式拟合方法、直接卡尔曼滤波方法的处理效果,得出了各自的优缺点,并在此基础上提出了一种改
本文介绍了一种主动目标回波特征提取方法,该方法首先通过对目标回波进行经验模态分解(EMD),得到回波的多个本征波动模态(IMF).然后估计每个本征模态的概率密度函数,计算各个本征模态的概率密度函数与输入回波信号的概率密度函数的相似度,通过相似度测量结果提取出信号的主模态.将提取出来的主模态转化成能量特征向量,由能量特征向量计算出重建信号的能量熵,实现对目标的分类识别.通过仿真实验和对实测数据进行处