开放式水声系统实时数据流管理中间件研究

来源 :2007年全国水声学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:canble_dut
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随着各国对海洋资源的日益重视,对水声系统的性能提出了更高的要求。同时也出现了许多新的水声应用需求,这些都极大地促进了开放式水声系统研究的发展.在开放式水声系统的研究中,多基阵实时数据流的管理是一个非常重要的内容.该文对水声系统的数据流做了初步的分析,给出了一个简要的数据流管理中间件模型,在实时CORBA开发平台的基础上,为系统实现引入了一个服务管理策略,用于监控、调度全系统资源的使用,确保中间件的服务质量。
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大深度水下设备种类繁多,水密联结接口则是可靠实现水密性能的关键。目前,国内通常使用的水密联结=接口如:梯形状环箍联结接口、嵌入式楔形环箍联结接口及小螺距螺纹联结接口等都不同程度的存在制造成本高、对接效率低及旋合圈数多等不足.采用大导程、大螺距、短旋合长度设计方法设计的大深度设备快速旋合水密联结接口可以克服上述缺点.该水密联结接口已应用于某定型产品的设计中并已投入批量生产.文中所提大深度设备快速旋合
船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于倒谱特征在声纹认证中的成功应用,在线性预测倒谱系数(LPCC)的基础上提出了一种自适应成分加权(ACW)倒谱特征提取方法,利用得到的ACW倒谱特征矢量用BP神经网络分类器和支持向量机分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与线性预测系数(LPC)和LPCC特征进行了对比。结果表明,ACW倒谱特征对
给出了水下通信多输入多输出系统模型,将一种基于二阶统计的矩阵外积分解算法应用在水声信道盲辨识领域,在不需要训练序列的条件下估计得到信道传输函数,并恢复出原信号.与传统基于高阶统计特性方法相比,该算法运算复杂度低,具有更快的辨识速度,更适合高速数据传输信道的辨识.通过对水声信道盲辨识的计算机仿真,验证了该算法具有较高的辨识精度。
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