基于高阶谱的水下目标识别

利用高阶谱估值法,对具有很强非高斯性和非线性的舰船辐射噪声信号进行分析及特征提取,并通过结构自适应神经网络作为分类实验,表明基于高阶谱的特征提取具有较强的类别可分性,在无源声纳目标识别中特具潜力。     

基于信噪峭度比的水下目标动态谱增强算法研究

根据非高斯噪声环境中水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量对角切片特征,定义了信噪峭度比的概念,导出了其理论计算公式.理论分析表明,在一定条件下,信噪峭度比总是大于用自相关函数定义的信噪比,提出了基于信噪峭度比分析法的水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量对角切片谱特征增强新算法.用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法具有良好的抑制非高斯噪声能力,且不必对噪声分布作高斯性假设.因此,该算法具有重要的工程应用价值.     

基于矢量传感器的水下运动目标测向的研究

将基于二维压差式矢量传感器的声压振速联合处理技术应用于水下运动目标测向算法研究中,在小尺寸和低频条件下,实现了对水下运动目标的精确测向。研究了传感器尺寸、信噪比对算法性能的影响,并采用实测辐射噪声对算法性能进行了分析。仿真和实验结果表明,该测向方法具有基阵尺寸小、测向精度高的特点。该研究为水下运动目标的方位估计提供了一种有效的技术途径。     

水下目标辐射平方频率动态耦合信号增强新算法

针对二次频率(相位)耦合的正弦随相信号的三阶累积量不为零值的特点，提出了用三阶累积量不同切片来增强水下运动目标辐射平方频率动态耦合信号的新算法并进行了仿真研究.结果表明：该算法能从高斯噪声环境中有效地增强参加动态耦合的频率分量和动态耦合产生的频率分量；是提取频率动态耦合信号的有效手段，因此，具有重要工程应用价值。     

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法

基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法。在对舰船目标HRRP特性分析的基础上,首先利用姿态角进行方位约束筛选,然后通过高阶谱特征结合欧氏距离测度最近邻分类器进行识别匹配。通过10类军民船目标的实测数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领域具有很好的应用前景。     

无线网络舰船运动目标检测动态聚类图

在舰船航行的过程当中会受到海面随机因素的影响,使舰船自身特征被周边环境所掩盖,导致其统计显著性不明显。针对上述问题,提出无线网络的舰船运动目标检测动态聚类图研究。将海上原始流量数据聚类,采集环境信息,定位舰船运动轨迹,计算舰船理想位置与目标位置间的距离残差,利用谱图划分的模式,从不同角度提取目标舰船特征,从微观层次转变到介观层次,完成无线网络的舰船运动目标检测动态聚类图研究。实验结果表明,所提出的新型方法将检测范围加以细化后,提高了运动目标的显著度,使舰船自身特征识别能力得以提高,从而有效减小了周边环境对聚类结果的影响。     

框架四叉树的自主水下航行器追踪动态目标研究

An autonomous underwater vehicle (AUV) must use an algorithm to plan its path to distant, mobile offshore objects. Because of the uneven distribution of obstacles in the real world, the efficiency of the algorithm decreases if the global environment is represented by regular grids with all of them at the highest resolution. The framed quadtree data structure is able to more efficiently represent the environment. When planning the path, the dynamic object is expressed instead as several static objects which are used by the path planner to update the path. By taking account of the characteristics of the framed quadtree, objects can be projected on the frame nodes to increase the precision of the path. Analysis and simulations showed the proposed planner could increase efficiency while improving the ability of the AUV to follow an object.     

基于DSP的水下目标模拟器

通过对水下目标亮点回波信号特性的分析,建立水下目标多亮点回波模型.据此模型提出了一种基于DSP的水下目标模拟器的软硬件设计方法.该水下目标模拟器能对各种目标回波信号的强度、多普勒效应、脉冲展宽等参数进行模拟,能产生应答信号,具有实时性好、动态范围大和人机交互性强等特点,为水声设备的试验与鉴定提供了经济便捷的手段.     

用于运动目标参数估计的互谱定向技术研究

本文以互谱定向技术为基础，探讨了在小基情况下，对运动目标诸参数的估计，文末给了的模拟计算结果证实，文中提的算法是可行的。     

水声目标辐射噪声谐波特征提取算法

水下目标辐射噪声中的谐波分量包含了反映目标自身本质特性的信息,能否有效提取目标谐波特征关系到目标识别的效果.论文基于目标辐射噪声的一般数理模型,利用最大似然估计和卡尔曼滤波理论,提出一种水下目标辐射噪声谐波特征的提取与分析算法,估计得到了谐波的瞬时基频;然后利用卡尔曼滤波器跟踪瞬时基频的时变特性,实现对基频的精确跟踪和估计;并提取各阶谐波的振幅,得到目标的谐波特征;最后结合仿真信号与实测数据进行对比,验证了谐波特征提取算法估计基频和提取谐波信息的可行性.     

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。     

Classification of underwater target echoes based on auditory perception characteristics

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 spectral 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.     

表面 PIV在潜航体兴波伴流场测量中的应用

介绍潜航体兴波伴流场的表面 PIV测量方法,对表面 PIV的标定,示踪粒子的选择,背景干扰流场的消除方法以及表面 PIV测量精度等问题开展分析讨论。实验表明：运用表面 PIV技术可灵敏地探测到潜航体微弱的 V型兴波伴流场,该兴波伴流场可以用潜航体的‘源-汇’效应解释。本文采用普通 CCD数码摄像机以及普通光源摄取表面粒子图像,与传统的激光 PIV设备相比,不仅经济而且使用方便,测量结果精确可靠,运用表面 PIV技术测量表面微弱流场的精度可达0.01 pixel。     

基于双树复小波的被动目标特征提取方法研究

针对水下目标辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于双树复小波变换的特征提取方法。首先,采用一种改进的小波阈值去噪方法去除水下目标辐射噪声信号中的噪声成分,该方法可以获得优于经典小波阈值去噪方法的结果;其次,在特征提取过程中,采用具有近似平移不变性的双树复小波变换,该方法能够克服信号时移带来的影响,得到稳定的目标特征向量。仿真试验和实航数据处理结果表明,本文方法提取的目标特征向量比使用离散小波变换提取的结果更稳定。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

一种估计水中目标辐射噪声线谱的方法

线谱是水中目标辐射噪声中重要的特征信息,在被动声呐系统中,线谱提取是水中目标识别的关键技术.文章简述了水中目标辐射噪声的物理成因和频谱特征,利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点,结合仿真试验的结果,提出了一种对水中目标辐射噪声低频段线谱估计的联合分析法,并用该方法对2艘实船噪声进行了谱分析.实验结果表明,该方法对低频段的线谱特征提取有较好的实用效果.     

水下目标深度测量误差源分析

首先研究了在深海环境下,采用基于三阵元垂直线列阵的水声探测系统进行水下目标深度测量的基本原理.然后从随机误差和阵元配置偏差的角度,对水下目标深度测量的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式.此外,对于相干多途水声信道干扰给水下目标深度测量精度的影响,也作了初步的理论分析.通过仿真实验,总结出各误差源对水下目标深度测量精度影响的规律,研究结果为进一步开展水下目标深度测量研究、提高测量精度奠定了基础.