隨著近海探測技術(shù)的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)軍用淺海聲納高精度、低功耗以及高隱蔽性已經(jīng)成為目前近海探測研究的主要方向,目前淺海探測的主流方式依舊為傳統(tǒng)波束聲納掃描,由于淺海復(fù)雜的噪聲環(huán)境和嚴(yán)重的多徑干擾,掃描精度與發(fā)射功率成為制約淺海波束聲納發(fā)展的主要矛盾,本文基于此矛盾,提出將具有類噪聲特性及高度自相關(guān)特性的混沌序列作為發(fā)射信號的淺海波束聲納改良方案。本文綜合比較三種典型的混沌序列生成方式,提出將Logistic混沌映射與Chebyshev混沌映射級聯(lián),生成混沌特性更強(qiáng)的復(fù)合隨機(jī)序列,針對水聲信道噪聲干擾方式,提出使用Lyapunov自適應(yīng)解調(diào)器補(bǔ)償級聯(lián)混沌序列參數(shù),彌補(bǔ)了水聲信道濾波損耗;結(jié)合級聯(lián)混沌序列自相關(guān)特性,利用相干時延法消除加性噪聲、結(jié)算回傳距離。在此基礎(chǔ)上,本文結(jié)合波束聲納方程,結(jié)合應(yīng)用背景提出本次仿真系統(tǒng)指標(biāo),并根據(jù)該指標(biāo),設(shè)計包含接收機(jī)、發(fā)射機(jī)與上位機(jī)的混沌聲納仿真系統(tǒng),通過FPGA控制各部分采集轉(zhuǎn)換存儲信號,上傳至PC端進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)算以及整合繪圖。通過對系統(tǒng)整體的性能測試以及重復(fù)性實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證該混沌波束聲納系統(tǒng)測量誤差率低于15%,達(dá)到系統(tǒng)設(shè)計指標(biāo),通過小步進(jìn)角度采樣、邊界數(shù)據(jù)去除可... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

淺海聲納結(jié)構(gòu)模型圖

中北大學(xué)學(xué)位論文11射以及Kent混沌映射，單一型的混沌映射偽隨機(jī)序列混沌結(jié)構(gòu)較為簡單，在信道傳輸中混沌特性極易受到削弱，混沌構(gòu)建方式越復(fù)雜，混沌類噪聲特性越強(qiáng)[19,20]。本文根據(jù)淺海信道傳輸環(huán)境以及后續(xù)設(shè)計要求，對前兩種混沌映射的方法進(jìn)行詳細(xì)的分析，提出級聯(lián)生成混沌序列的方法，并展開詳細(xì)闡述。2.3.1Logistic混沌映射Logistic混沌映射模型的表達(dá)式為(+1)=()(1())0<()<1（2-4）該混沌模型表達(dá)式從數(shù)學(xué)模型角度分析是一個相對簡單的混沌映射，公式2-4中Logistic參數(shù)取值需處于0~4范圍之內(nèi)，初始值于0~1區(qū)間內(nèi)取值，多次迭代之后，系統(tǒng)將進(jìn)入混沌狀態(tài)，在此范圍之外，生成的序列必將穩(wěn)定的收斂于某個特定的值[21,22],由于生成序列初始值在0~1范圍內(nèi)均具有混沌特性，本次設(shè)計將初始值設(shè)定為0.08。為了更加直觀充分的結(jié)算分型參數(shù)，保持初始值為0.08，迭代次數(shù)為200，忽略前幾次的迭代數(shù)值，就可以得到Logistic混沌映射的周期分叉圖，如圖2-2所示，隨著分型參數(shù)的變化，混沌系統(tǒng)的周期性也隨著進(jìn)行變化，由單周期轉(zhuǎn)換為二周期、四周砌，當(dāng)分型參數(shù)處于3.56到4的區(qū)域內(nèi)，混沌系統(tǒng)不存在收斂點(diǎn)，系統(tǒng)失去周期性，進(jìn)入非周期混沌狀態(tài)，當(dāng)分型參數(shù)等于4時，系統(tǒng)遍歷整個映射區(qū)間，系統(tǒng)達(dá)到滿混沌映射狀態(tài)。因此本次設(shè)計Logistic混沌映射部分初始值設(shè)定為0.08，分型參數(shù)確定為4[23]。圖2-2混沌倍周期分叉圖Fig.2-2ChaoticDoublePeriodBifurcationDiagram

中北大學(xué)學(xué)位論文12經(jīng)過前人對Logistic隨機(jī)分布特性的分析，發(fā)現(xiàn)Logistic映射的迭代序列分布并不均勻，該映射周期會存在一個狹窄的空白區(qū)域，此時整個區(qū)間并未全部遍歷，存在非混沌特性情況出現(xiàn)，基于此問題，提出一種改進(jìn)型的Logistic混沌映射，運(yùn)算公式如下：+1=(,)=1^2∈[0,4]（2-5）設(shè)定初始值為0.08，采集點(diǎn)數(shù)為12000，分型參數(shù)對應(yīng)換算為2，根據(jù)改進(jìn)Logistic混沌映射公式生成混沌序列，繪制氣泡圖，如圖2-3所示，所生成的混沌序列處于無序，隨機(jī)分布在整個數(shù)值空間內(nèi)[24]。圖2-3改進(jìn)型Logistic混沌序列分型參數(shù)氣泡對比圖Fig.2-3ComparisonchartofclassificationparameterbubbleofimprovedLogisticchaoticsequenceLogistic混沌序列的自相關(guān)函數(shù)為：()=lim→∞1∑()(+)=1={0.125=00≠0（2-6）Logistic混沌序列的互相關(guān)函數(shù)為：()=lim→∞1∑()(+)=1=0（2-7）根據(jù)上述公式可以得出Logistic混沌序列與白噪聲的概率統(tǒng)計效果相似，具有優(yōu)良的相關(guān)特性，適用于水聲混沌通信[25]。2.3.2Chebyshev混沌映射Chebyshev混沌映射的生成公式為：(+1)=cos(())1≤()≤1（2-8）該公式中，參數(shù)為Chebyshev混沌映射的階數(shù)，當(dāng)該參數(shù)大等于2時，系統(tǒng)進(jìn)入

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3481255