云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。     

数字图像在螺旋桨机械密封故障检测中的应用

传统情况下对于船舶螺旋桨机械密封故障检测一般仅能采用探测性分析,其分析延时较高,整体检测效率并不理想。为了有效解决这一问题,在螺旋桨机械密封故障检测中应用数字图像技术,设计新型检测方法。利用图像设备生成当前船舶螺旋桨图像信号滤波,采用F-H滤波调解的形式对图像数据进行滤波调解,建立图像光波数据集,为了降低检测负态变化,对滤波调解后的数据集进行图像信号拟态分解,将其转化为单调图像信号,最后通过对当前标准信号的有序隔离和特征提取,通过信号对比,即可对当前螺旋桨有无故障以及故障处进行检测,定位故障点。实验数据证明,该检测技术可以有效提高螺旋桨前后端的密封检测效率,保障船舶航行安全。     

舰船波浪运动模拟平台加速度数据检测与处理

在基于加速度计阵列的舰船波浪运动检测方法中,为了解决将加速度积分成速度与位移这一工程难题,构建了加速度数据检测船舶波浪运动模拟试验系统,通过对加速度计零漂动态过程特性和统计规律的分析,选择了合适的加速度计。通过对检测的加速度数据进行傅立叶变换和频谱分析建立了仿真加速度函数,分析了检测的加速度数据简单时域积分中的直流分量、积分常数项、低频分量和高频分量的影响及消除措施。提出了频域滤波后时域积分处理方法和频域通带滤波的积分处理方法。结果表明:频域通带滤波的积分处理方法可对舰船波浪运动检测的加速度有效地积分成速度和位移。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

船舶通信网络入侵特征具有宽带严平稳性,导致在入侵检测中容易受到小扰动影响,检测性能不好,在云计算环境下,提出基于时间尺度分解和谱密度特征提取的船舶通信网络的入侵特征提取与检测方法。构建云计算船舶通信网络入侵信息流检测模型,采用时频分析方法进行入侵特征的时延尺度分析,结合匹配滤波方法进行船舶通信网络的干扰滤波,对滤波后的网络传输信号进行谱分析,提取谱密度特征,根据谱密度分布的差异性实现对入侵特征提取和信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行云计算船舶通信网络入侵检测的准确概率较高,保障了网络安全。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。     

基于传感网络的舰船航行系统振动检测

传统船舶航行系统振动检测获取的检测结果,受到整体检测工具的影响,其信号契合度较低。为了有效解决这一问题,设计基于传感网络,以F-P滤波调解为核心设计新型船舶航行系统振动检测方法。利用数据信号反射模和滤波腔,进行信号滤波调解,选取完整振动信号波,根据数据极值,对其进行模态分解生成IMF数据值,减少数据噪声,对信号进行有序隔离,采用Colerra数据集算法提取船舶振动信号特征,计算Colerra数据核值,将最优核值进行有序排列,即可获取当前振动检测结果,实现船舶航行系统的振动检测。通过仿真实验分析设计振动检测方法的性能数据,实验结果表明应用新设计的振动监测方法获取到的检测数据信号,最大频谱测量值准确度提高了29%,最小频谱测量值准确度提高27%,可以有效提高信号契合度,具有实际应用价值。     

基于OpenCV的粒子滤波

粒子滤波是一种基于递推估计和蒙特卡罗模型的滤波算法,由于适合解决非线性及高斯估计问题而成为近年研究的热点。本文阐述了目前做运动检测研究中所使用的常用粒子滤波算法,介绍了OpenCV函数库的基本用法,并利用OpenCV函数库功能设计和实现了图像序列中的道路障碍物检测,试验结果表明利用OpenCV可以较好的满足开发运动目标检测系统的要求。     

基于机器学习的船舶吃水动态检测系统设计

传统的吃水检测系统存在检测抗扰性差的弊端,为了解决传统检测方法的缺点,动态检测系统得到应用。设计基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统,基于机器学习技术,在现有激光测量器上利用DSP测量技术,构成DSP激光多点测量单元,完成硬件单元构建。采用NPS多波束声呐图源滤波算法,对硬件采集图像做多波束滤波运算,完成图像滤波运算,解决对检测抗扰性差的问题。对比实验证明,提出的基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统设计,能够准确、实时、动态、自主检测船舶吃水数据。各项测试结果均优于传统吃水检测系统。     

时频分析在宽带信号检测中的应用研究

该文以时频分析中最典型的Wigner Ville分布在宽带信号检测中的应用展开讨论 ,与传统的处理方法进行比较 ,着重突出了其时频特征分离的特性。对比匹配滤波器进行了宽带确知信号的检测 ,指出基于互Wigner Ville分布的检测方法能够达到匹配滤波器的检测效果。在此基础上提出了采用时变滤波的改进方法 ,最后讨论了信号时宽、带宽对检测性能的影响。     

联合数字滤波在涡流检测数据采集系统中的应用

涡流响应信号中时常伴有坏点,通常的FIR滤波难以克服坏点的影响,给后续的特征提取造成困难.在分析了FIR滤波器窗函数设计方法的基础上,提出了一种应用于涡流在线检测的联合数字滤波方法,即先利用中值滤波剔除涡流信号中可能存在的坏点,再利用FIR滤波对其进行在线平滑处理.实验表明:与常规FIR滤波相比,该联合滤波方法可有效地...     

舰船精密机械设备密封质量(EMC)检测分析

舰船精密机械设备运行过程中会产生大量的电磁波,严重干扰了其它设备的运行,给舰船航行带来了风险。为此,进行舰船精密机械设备的密封质量检测(EMC)分析研究。该研究分为3部分,先是分析舰船精密机械设备密封方法,包括屏蔽和滤波2种,然后利用辐射干扰测量系统对密封效果进行检测,最后以船舶气象仪为对象,进行仿真测试分析。结果表明:屏蔽和滤波2种方法的电磁波密封质量都较好;滤波方法的密封效果要好于屏蔽方法的密封效果。     

舰船用通信网络的入侵检测技术研究

舰船用通信网络容易受到敌方电磁场的入侵干扰,导致通信受阻,通过入侵检测,提高舰船用通信网络的抗毁性。提出一种基于自适应线谱增强和滤波技术的舰船用通信网络的入侵检测技术。采用多源波束形成方法进行舰船用通信网络传输信号采集,对采集的通信信号进行自适应线谱增强处理,提高网络通信信号的增益强度,对增强的网络通信信号进行抗干扰滤波设计,采用梯度算法对滤波输出的舰船用通信网络传输信号进行自适应迭代,准确检测出信号中的入侵成分。仿真结果表明,采用该检测技术进行舰船用通信网络的入侵检测的准确检测概率较高,抗电磁干扰能力较强。     

采样时间序列的故障数据检测与滑动容错滤波

在导出采样时间序列数据滑动LS滤波的基础上，建立了一组简洁的故障数据检测与修复算法，并将故障数据修复与滤波估计相结合，构造了对突发性故障数据有良好容错能力的滑动容错滤波算法。仿真计算证实，该方法有效、可靠。     

基于多维滑窗的舰船网络恶意攻击节点检测系统设计

由于滤波检测系统对于连续性恶意节点的检测效率低、检测延时大,导致船舶网络恶意攻击节点的检测效果不理想,为此提出并设计了一种基于多维滑窗的检测系统。系统硬件采用RREQ转发包作为节点检测模拟器的核心内核,选择多维滑窗算法作为控制器检测恶意攻击节点的主要载体,以实时检测船舶全网范围内的攻击节点;系统软件为核心设计部分,利用网络攻击节点的聚类效果,确定恶意节点的中心点,并设计基于多维滑窗的实时检测算法,利用检测系数实现船舶网络恶意攻击节点的检测与报警。仿真实验结果表明,基于多维滑窗的检测系统比滤波检测系统的攻击节点的检测效率高23.78%,且检测过程与网络节点的运行时间相似,具备有效性。     

数学形态滤波的图像边缘检测

图像边缘检测是图像中目标识别和分类的基础,针对当前图像边缘检测算法存在易受噪声影响、检测边缘不完整、检测精度低等不足,设计了基于数学形态滤波的图像边缘检测算法。首先采集待检测边缘的图像,并采用小波变换对其进行去噪声处理,减少噪声对边检测结果的干扰,然后采用数学形态滤波方法对图像的边缘进行检测,最后进行图像边缘检测的验证性实验,并与其他算法进行了对比测试,结果表明本文算法可以抑制噪声对图像边缘检测结果的影响,得到十分完整的图像边缘,而且图像边缘检测的整体效果显著优于对比算法。     

基于质心提取的红外图像小目标检测

低信噪比条件下小目标检测技术的研究是红外信息处理中的关键性问题。由于小目标通常属于高频成分,又易于与噪声混杂在一起,更加增加了检测的难度。文章提出了一种基于质心提取的方法对红外小目标进行检测,在对图像不进行滤波的情况下找到目标可能的质心点集合。对这些置信度高的质心点集合进行分类,以确定各个目标的质心以及目标的个数。最后以确定的目标质心点搜索目标边缘,找出其边界并计算出目标的特征参数。该检测方法对噪声也有一定的抑制作用。     

基于MTM算法的高精度静态测量仪开发

通过分析高精度应变检测的技术难点,设计了高性能手持式静态测量仪的电子电路,开发了基于MTM原理的滤波算法,实现了对静态应变的精确检测,检测精度达到了0.05με,满足工程实践高精度检测需求,具有重要的实际应用意义.     

多准则粒子滤波下的无人艇航行轨迹虚拟重构

通过对无人艇航行轨迹虚拟重构,提高对无人艇的目标跟踪调度能力,提出基于多准则粒子滤波下的无人艇航行轨迹虚拟重构方法。采用融合双模态特征检测方法实现对无人艇航行轨迹的图像检测,结合视觉分割和分块特征匹配实现对无人艇航行轨迹重构过程中的显著性检测,采用多准则粒子滤波方法进行寻优迭代,根据深度学习和粒子滤波增强结果,实现无人艇航行轨迹虚拟重构和模态跟踪识别。测试表明,采用该方法进行无人艇航行轨迹虚拟重构的视觉增强能力较好,期望值和实际值拟合性能较好。     

Alpha-beta滤波在船舶动力定位状态估计中的应用

船舶动力定位系统已广泛应用于海洋工程中,状态估计是动力定位系统的重要组成部分。在工程应用中,状态估计方法主要采用基于卡尔曼滤波的算法,但是这些算法对于船舶首向的滤波效果并不理想。alphabeta滤波是一种不基于模型的稳定常增益滤波器,其结构与卡尔曼滤波类似。本文设计了一种混合滤波器,采用alpha-beta滤波对船舶首向进行滤波,扩展卡尔曼滤波对船舶横向和纵向进行滤波,以改善船舶首向的滤波效果。通过将混合滤波器的滤波效果与扩展卡尔曼滤波器进行对比,验证了alpha-beta滤波用于船舶首向滤波的可行性和有效性。     

船体表面缺陷检测系统研究

首先利用小波变换对船体表面的灰度图像进行特征提取,得到待检测船体表面的六维小波特征矢量;然后根据最小二乘支持向量机,采用逐级分类的方式进行舰船船体表面质量检测;最后通过实验可知,采用中值滤波进行预处理后的识别率要高于采用均值滤波。