Segmentation of complex objects'' sonar images using parameter-fixed MRF model

The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF (Markov random field) model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters' MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result.     

长江口排水板水下成像检测技术

针对长江口深水区域塑料排水板施工检测手段不足的问题,提出水下声学成像检测的新方法,采用高分辨率侧扫声呐和双频识别声呐,实现了水下排水板检测的可视化与可量测。获取水下排水板清晰的影像资料,并且通过双频识别声呐水下定点全环摄像方式能够实现排水板定量检测。新方法弥补了现有检测手段的不足,可作为现有检测手段的重要补充。     

分裂阵宽带相关检测在圆阵中应用

宽带能量检测作为一种非相关检测方法广泛应用于被动声呐中,但是在复杂环境下其检测性能迅速降低.为了实现分裂阵半波束在圆阵中的应用,本文通过对圆阵的半波束相位差推导和仿真,将分裂阵半波束应用于圆阵的宽带信号检测中,给出一种应用于圆阵的分裂阵宽带相关检测方法.该方法能有效地改善目标方位分辨率,提高被动声呐的宽带检测性能.仿真和试验数据处理结果验证了该方法的有效性,易于工程应用.     

Segmentation of complex objects＇ sonar images using parameter-fixed MRF model

The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF （Markov random field） model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters＇ MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result.     

新概念认知声纳初步研究(英文)

The performance of a sonar system is closely related to the marine environment and the target characteristics. When dealing with the echoes of a traditional active sonar system, the sonar designers often do not take into account the influence of the environmental information and prior knowledge perceived by sonar receivers, making it difficult to obtain desired processing results. Based on the basic principle and key technology of sonar, this paper proposed a cognition-based intelligent sonar system in theory--cognitive sonar. Cognitive sonar is capable of jointly optimizing the transmission waveform and receiver according to the changes of environment so that its detection and identification performance can be significantly improved.     

一种基于稀疏表示声纳图像识别方法

提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法.该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别.实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性.     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

Texture image classification using multi-fractal dimension

This paper presents a supervised classification method of sonar image, which takes advantages of both muhi-fractal theory and wavelet analysis. In the process of feature extraction, image transformation and wavelet decomposition are combined and a feature set based on multi-fractal dimension is obtained. In the part of classifier construction, the Learning Vector Quantization (LVQ) network is adopted as a classifier. Experiments of sonar image classification were carried out with satisfactory resuits, which verify the effectiveness of this method.     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高.     

基于几何特征的声呐图像人造目标检测算法

针对高频声呐图像目标检测问题,基于数学形态学算子,提出了一种新的快速目标检测算法.该算法通过定义多尺度多形状的形态结构元素,对各像素点进行形态开闭运算,并采用阈值评判方法实现目标检测.仿真结果表明,该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中岩石等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取.     

水下三维声纳目标在线运动监测与识别

随着声学探测在海洋资源开发中的广泛应用,水声成像技术已成为水下目标监测的重要手段,文章提出了一种基于三维声纳技术的在线运动目标识别方法。通过对三维声学图像进行网格搜索和三角面片连接,进行单帧三维声学图像的多层实时重建,实现单帧图像内目标的重建、聚类与标示。结合GPS定位仪和姿态仪信息,修正位移和姿态变化引起的运动误差,利用反向投影和最近点搜索方法查找相邻图像帧之间两两匹配的控制点对,进行相邻图像帧的快速配准。根据配准矩阵将相邻图像帧的的各个目标转换到同一全局坐标系中,提取有效的声学目标特征变化相对值,并评估特征权重,实现相邻图像帧之间运动目标的在线检测与识别。通过室内水池和湖试实验,结果表明该方法能有效地实现三维声学图像在线运动目标实时识别。     

基于自抗扰控制器的猎雷声纳基阵姿态稳定系统研究

依据声纳基阵姿态控制稳定回路数学模型及工作环境的特点,采用具有非线性结构的自抗扰控制器实现了声纳基阵姿态稳定系统的控制.仿真结果说明,稳定系统的动、静态性能满足指标要求;与经典的PID控制效果相比,控制性能得到了全面改善.     

弹道再入目标轨迹跟踪中非线性滤波算法研究

弹道再入目标轨迹跟踪是一个重要的非线性滤波应用问题。论文将常见的非线性滤波器分类为基于点的滤波器和基于密度的滤波器,对比分析了各类算法的基础理论原理,仿真实验得出在高斯噪声条件下,EKF要优于UKF和PF,在闪烁噪声条件下PF要优于EKF和UKF的结论。     

计及空腔能量耗散的尖劈结构声学特性研究

以喇叭型空腔为例分析了声波在尖劈空腔中的传播规律,给出了计及空腔能量耗散作用的尖劈结构吸声系数计算方法,通过声管测试验证了本文算法的有效性。在此基础上,通过数值试验预报了声呐平台区振动及自噪声分布,对比分析了空腔尖劈敷设方案对其声学特性的影响。结果表明:空腔对较低频段声波能量吸收有很大作用,在3 kHz以下频段计算空腔尖劈吸声性能时必须予以考虑;敷设空腔尖劈的声呐平台区的振动及自噪声总声压级显著降低,尖劈部分优化敷设既要兼顾声呐基阵位置处的声压分布。     

声纳罩软连接技术

安装于艇体首部的大型声纳罩线型变化大,软连接周界长,结构复杂,技术要求高.文章介绍了合理的软连接结构设计,以及先进的制造、安装技术,使装艇声纳罩的软连接满足使用要求,综合技术性能得到提高.     

复合材料吸声系数的理论计算及性能分析

不同噪声环境中的降噪需求不同,为根据噪声频谱合理设计复合吸声材料,基于穿孔板及多孔吸声材料的吸声原理,提出了改进的声-电类比法,推导出复合吸声材料吸声系数的理论计算公式.利用该种计算方法,通过数值仿真深入分析复合吸声材料内外层穿孔率,多孔材料厚度,空腔变化对吸声性能的影响,分析表明第1层板穿孔率及多孔材料厚度影响较大.最后用声学实验对计算结果进行验证,表明改进的声-电类比法有效.     

一种声纳数字值班电路的设计

对于长期工作在水下的声纳检测系统,必须有可靠性高、功耗低的值班电路,文章设计了基于MSP430单片机的值班电路系统,提出了采用自适应notch滤波器实现数字滤波,完成值班电路对唤醒信号的检测,并详细介绍了自适应检测程序的流程、仿真过程和测试结果。     

MIMO声呐目标检测性能分析

重点研究MIMO声呐的目标检测性能,为MIMO声呐布阵方式和工作模式等的选择提供理论依据。通过理论分析给出了MIMO声呐接收机工作特性(ROC)曲线的表达式,分别包括并列式和分布式MIMO声呐,同时给出了相控阵、SIMO和MISO等形式声呐的ROC表达式。通过示例比较了相同情况下并列式MIMO声呐、分布式MIMO声呐、相控阵声呐和常规多基地声呐的ROC曲线。结果表明,相同条件下相控阵声呐波束指向方向上的目标检测概率高于并列式MIMO声呐,做脉冲积累的并列式MIMO声呐可以得到与相控阵声呐相同的检测性能,低信噪比时并列式MIMO声呐和相控阵声呐的目标检测概率高于分布式MIMO声呐,高信噪比时分布式MIMO声呐可以得到较高的检测概率,采用多个发射阵元的分布式MIMO声呐性能优于使用一个发射阵元的常规多基地声呐。     

基于统计量的声呐图像目标检测算法

水下声呐图像目标检测问题是一项重要而困难的工作,采用滑动窗计算图像中各像素点处邻域像素灰度的统计量,利用最大熵图像分割算法确定检测阈值,并利用均值、标准差、偏态和峰度等统计量对算法进行了仿真验证,对声呐图像中的目标回波区和阴影区域均可实现较好的检测效果。结果表明,该方法具有原理简单、运算效率高、实时性好等特点,具有较强的工程应用价值。     

GPS在移动机器人导航定位系统中的应用

为了获得移动机器人定位数据的真实性，减少各种随机误差对定位精度的影响，通过运动载体当前统计模型，取位置作为观测量建立移动机器人动态定位模型，同时针对传统卡尔曼滤波的不足进行了分析，提出自适应卡尔曼滤波算法，该算法始终保持噪声模型接近于真实模型，从而较好地解决了GPS动态定位中状态噪声与观测噪声建模不准确和时变问题，在此基础上，通过模拟噪声和轨迹曲线，进行了仿真，结果显示效果显著。