基于听觉感知特征的水下目标回波分类(英文)

In underwater target detection, the bottom reverberation has some of the same properties as the target echo, which has a great impact on the performance. It is essential to study the difference between target echo and reverberation. In this paper based on the unique advantage of human listening ability on objects distinction, the Gammatone filter is taken as the auditory model. In addition, time-frequency perception features and auditory spectra features are extracted for active sonar target echo and bottom reverberation separation. The features of the experimental data have good concentration characteristics in the same class and have a large amount of differences between different classes, which shows that this method can effectively distinguish between the target echo and reverberation.     

一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术

在浅海环境中混响是造成主动声呐性能下降的主要原因之一。混响是由发射信号引起的,其频域上覆盖区域与发射信号基本重合,时域上与发射信号及目标回波强相关,这给混响和目标的分离造成了很大的困难。本文借鉴PD雷达中的动目标检测方法,提出一种适用于声呐动目标检测的滤波器设计算法。该算法利用运动目标回波和混响在时频域上的不同特性,设计了级联自适应滤波器实现混响抑制和目标增强。在此基础上进行匹配滤波等处理可以获得理想的效果。该算法可大幅提高信混比,有效改善运动目标的检测能力。     

Research of underwater bottom object and reverberation in feature space

The critical technical problem of underwater bottom object detection is founding a stable feature space for echo signals classification. The past literatures more focus on the characteristics of object echoes in feature space and reverberation is only treated as interference. In this paper, reverberation is considered as a kind of signal with steady characteristic, and the clustering of reverberation in frequency discrete wavelet transform (FDWT) feature space is studied. In order to extract the identifying information of echo signals, feature compression and cluster analysis are adopted in this paper, and the criterion of separability between object echoes and reverberation is given. The experimental data processing results show that reverberation has steady pattern in FDWT feature space which differs from that of object echoes. It is proven that there is separability between reverberation and object echoes.     

掩埋目标声散射特征提取（英文）

Elastic acoustic scattering is important for buried target detection and identification. For elastic spherical objects, studies have shown that a series of narrowband energetic arrivals follow the first specular one. However, in practice, the elastic echo is rather weak because of the acoustic absorption, propagation loss, and reverberation, which makes it difficult to extract elastic scattering features, especially for buried targets. To remove the interference and enhance the elastic scattering, the de-chirping method was adopted here to address the target scattering echo when a linear frequency modulation(LFM) signal is transmitted. The parameters of the incident signal were known. With the de-chirping operation, a target echo was transformed into a cluster of narrowband signals, and the elastic components could be extracted with a band-pass filter and then recovered by remodulation.The simulation results indicate the feasibility of the elastic scattering extraction and recovery. The experimental result demonstrates that the interference was removed and the elastic scattering was visibly enhanced after de-chirping, which facilitates the subsequent resonance feature extraction for target classification and recognition.     

主动全向声纳浮标回波信号仿真研究

声纳浮标是航空反潜主要的搜潜装备之一,对主动声纳浮标回波信号的研究是航空反潜作战的重要方面。从信号级对目标回波、混响和海洋噪声进行了计算机仿真,在此基础上建立了主动全向声纳浮标回波信号模型,并进行了计算机仿真。仿真结果参照主动声纳浮标系统将仿真的声纳浮标回波信号进行了频率历程图像显示。     

水中目标回波脉冲包络起伏特征研究

水中目标散射声信号中蕴含了目标外形、结构、材质等物理属性信息,如何表征和提取这些属性信息一直是水中目标散射声信号分类与识别研究关注的焦点之一。为此,文章提出并研究了与水中目标属性信息相关联的散射声信号包络起伏特征,分析了该特征与目标外形、结构等物理属性间的内在关联及其形成机理,建立了相应的特征表征模型,并开展了理论仿真分析和模型实验验证研究。研究结果表明:体目标回波的脉冲包络起伏极值频率随入射声波的载频增加而增加,这体现了体目标的属性;Bench Mark模型的回波脉冲包络起伏频率与目标方位角密切相关,其中艏艉方向最大,正横方位最小。     

双基地目标强度及回波时域特性研究

利用3DSMAX软件建立的标准潜艇几何模型，采用板块元法对标准潜艇的双基地回波散射特性进行计算，并通过实验验证了模型的正确性。讨论了在不同分置角下目标强度与姿态角的变化关系，利用频域间接法计算得到了单频脉冲下的目标回波。通过仿真与实验结果对比分析，验证了双基地的回波展宽计算公式。结果表明，在镜像反射的位置上。散射回波最强；回波信号的包络是不规则的，持续时间被展宽，展宽大小与姿态角和分置角有关。     

听觉谱特征在水下目标回声识别中的应用

水下目标回声特征提取是主动目标识别的关键内容。本文提出将语音识别领域中较为成熟的RASTA-PLP听觉模型应用于水中目标回波的特征提取,并根据信号的特点对RASTA-PLP模型进行修正。对比应用PLP方法进行的水中目标单频回波识别实验,结果表明：当加入卷积噪声后,修正的RASTA-PLP特征表现出更加良好的鲁棒性能,在同等测试条件下识别率比PLP听觉模型特征高约3%,显示了本方法在实现目标回声自动识别上的重要应用前景。     

波动水面对近水面目标声反射的影响分析

在水下目标强度的测量中,当目标体接近水面时,与自由空间情形相比,声波受到水面的散射及多径作用使回波强度发生变化。文章应用波动水面的平均反射系数计算方法,得出符合高斯分布的粗糙水面的反射系数与声波频率、入射角度的变化关系。计算了在四种不同传播路径作用下目标强度的结果。最后通过水池试验,验证了在高瑞利系数下结果的正确性。     

水雷隐身对声呐探雷的影响

简述了水雷隐身技术的发展现状,指出声呐是探雷技术发展的主要手段和方向.根据猎雷声呐探测识别方式,提出降低目标强度、减弱甚至消除声影是实现水雷武器声隐身的主要技术途径,并从这2个方面分析了水雷隐身对猎雷声呐探测识别效能的影响.其中,当采用回波法探测识别水雷时,水雷目标强度的降低可缩短声呐的探测距离,并且在清澈海水中其效果较好;而对于声影法探测识别,则需要消除或减弱水雷的声影才能使其难以被猎雷声呐发现.     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。     

基于位置信息的宽带雷达目标距离段联合检测算法

宽带雷达目标回波表现为距离扩展目标的形式,距离扩展目标检测技术是目前雷达信号处理领域的一个热门和难点问题。文章通过对宽带雷达目标回波的分析,总结了回波的主要特性,详细介绍了采用基于距离窗信息的双门限检测器对宽带雷达信号进行检测的方法,提出了基于高分辨雷达目标一维距离像位置一径向距离相关信息的非参数检测方法。仿真结果表明,该方法不但计算复杂度低,而且还具有检测沿径向距离“走廊”上多个扩展目标的能力。     

目标回声分类特征的冗余性评价

对目标回声分类特征的冗余性进行评价与分析.对于2个特征维之间的冗余性,采用基于特征间线性相关系数作为冗余性度量,通过特征的相关系数矩阵分析了特征维之间的冗余度.此外,本文提出了基于特征协方差矩阵近零特征值的冗余性度量,据此可以进一步分析特征组内部的多维组合冗余.最后,利用以上2种冗余性度量,对5种目标回声分类特征各自的...     

一种回波信号的检测识别方法

本文研究了一种基于回波的目标自动识别方法。该方法首先通过粗取和精取两个步骤将目标回波信号检测提取出来,然后利用回波的Ｆｏｕｒｉｅｒ－Ｍｅｌｌｉｎ变换,提取具有位移及尺度双重不变的目标特征。最后的实验结果表明,该方法具有一定的优越性和较好的分类效果。     

基于FRFT的强时频干扰抑制方法

混响是影响双基地或多基地声呐对水中目标探测识别的最主要干扰,提高抗混响能力对识别水中目标有极其重要意义.本文针对混响对目标回波的强时频干扰特性,基于分数阶傅里叶变换所具有的时频耦合分离特性,研究一种基于分数阶傅里叶变换的强混响抑制方法,并进行模拟仿真和水池测试研究,研究结果验证算法的有效性.本算法适用于信号形式为线性调频的宽带信号抗混响干扰,将脉冲信号在分数阶变换域进行尺度压缩,进而将目标信号和干扰信号在变换域中进行分离,有效达到抗混响的目的.     

基于多幅目标图片的三维重建技术及其目标强度计算

从图像立体视觉出发,提出了一种利用目标多幅照片进行三维重建进而利用板块元方法计算其目标强度的方法.针对该方法进行了潜艇线型模型恢复实验,对恢复的模型进行了目标强度计算,并分析了该建模方法的建模误差对目标强度计算的影响.     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

雷达对抗目标信号特征研究

雷达对抗目标信号特征在对雷达对抗目标识别中占有关键作用。文章对雷达对抗目标信号特征做了总的阐述。同时从两个方面分别对常见的信号特征参数进行分析。分析了目标信号细微特征产生的原因,给出了个体特征参数应具有的特征条件。分析了目标细微特征用于个体识别。对雷达对抗目标的信号特征问题进行了总结与展望。     

线阵声诱饵对抗智能鱼雷尺度识别效果分析

针对智能鱼雷常用的目标尺度识别方法,建立了线阵声诱饵模型.采用边发边收和多点协同应答的方法,模拟尺度目标高频回波.采用方位走向法和视在张角法对该模型进行尺度识别分析,仿真结果证明线阵声诱饵具有尺度目标的方位延展特性,可有效对抗智能鱼雷的尺度识别.     

浅海环境中水下物体声目标强度物理意义的讨论及模式滤波测量法

水下运动平台的声目标强度测量试验多在浅海环境中进行。文章根据简正波理论推导了基于平均测量法的浅海环境中水下物体声目标强度TS的解析表达式,深入分析了TS的物理意义。分析表明,在确定的方位角上,TS与分布在一定范围内的垂直入射角兹i和散射角兹s所对应的目标散射函数值有关,兹i和兹s是离散的,其取值取决于简正波阶数;同时,TS还跟海洋环境和测试距离有关,当测试距离非常大时,约等于自由场声目标强度TSfree。文中还提出了一种基于垂直发射阵和垂直接收阵的声目标强度测量方法,即模式滤波测量法（Modal-Filtering Measurement,MFM）。理论分析表明,MFM法具有很好的抗界面混响性能,并且跟平均测量法和垂直阵常规测量法相比,具有更高的测试效率,测试结果更接近自由场声目标强度。