基于前视声呐图像的AUV目标识别与跟踪

声呐图像由于水体不均匀、边界不规则以及声呐设备本身性能的限制,导致图像噪声明显、亮度不均、分辨率低,使得水下AUV装备在使用前视声呐进行水下目标检测时难度较大。针对该问题,基于m750d声呐探测获得的AUV声呐数据,进行了数据提取、高斯滤波处理、扇形映射处理,并采用Jet映射对声呐灰度图像进行了伪彩色映射提高数据标注速度和精度,制作获得了4组2 500张声呐图像的AUV目标检测数据集;采用YOLOv4-tiny目标检测算法开展AUV目标检测研究,研究结果表明该方法在该数据集上表现优秀,mAP@0.50达到94.17%,FPS在22帧左右,说明该轻量级网络在水下AUV目标识别与跟踪应用上具有较好的应用价值。     

基于粒子群优化粒子滤波的声呐目标检测前跟踪

针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题，提出基于粒子群优化（PSO）算法的粒子滤波检测前跟踪方法（IPSO-PF-TBD）。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法，结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化，将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域，并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略，通过检测前跟踪（TBD）技术的数据帧间能量累积和目标检测，提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明，提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时，在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波（PF）和PSO-PF算法，具有一定研究和应用价值。     

基于频域特征的水下高速目标瞬态信号检测

水下高速目标出管瞬态信号低频特征明显。介绍了Power-Law瞬态信号检测器,针对水下高速目标的出管噪声特点,提出了基于频域特征的瞬态信号检测方法。若中高频部分能量变化明显,直接判断为非水下高速目标。利用该方法对鲸鱼的鸣叫声和实测某水下高速目标出管噪声进行了信号检测,结果表明该方法可有效对水下高速目标出管噪声进行检测,并在一定程度上降低了虚警概率。     

浑水中船舶水下观察检测技术初探

文章主要开展了水下多波束成像观察检测技术研究,采用多波束声呐成像、声透镜声呐成像和局部清水成像方法,在浑水水域,对船舶目标进行了实船水下观察检测,从而构建了船舶浑水条件下水下观察检测体系。     

基于动态规划的多目标的TBD算法

在弱目标检测领域中,动态规划法是一种有效的能量积累方法。文章针对低信噪比下的多目标检测问题,提出了一种基于动态规划的多目标检测前跟踪算法。该算法能够较有效地估计搜索空间中的目标个数,也能分离出每个目标的航迹。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法研究

针对基于导航雷达和光电探测的传统感知方法难以对近距离障碍物进行稳定精确探测的问题,结合激光雷达的优势和水面场景的特点,提出了一种基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法。首先分析和建立了水面场景点云的平面栅格模型,提出了基于高度差的尾浪点滤除方法;其次采用改进的自适应DBSCAN算法对海上障碍物进行分割和聚类,优化了检测效果;最后结合多假设跟踪模型（MHT）和卡尔曼滤波器实现了对动态目标的多帧连续跟踪。试验结果表明,该方法能以每帧100 ms的处理速度实现对目标的实时探测和跟踪,对近距目标的聚类跟踪准确度达95%,航速、航向跟踪误差分别为8.10%和4.68%,能够实现对目标的实时、准确、稳定的检测和跟踪。     

应用混沌理论的舰船混响背景下目标检测方法

舰船的水下目标检测技术有重要意义,不仅关乎军事舰艇的侦察能力,还决定海上作业渔船和航运船舶的工作效率。因此,研究混响背景的水下目标信号检测技术具有重要的意义。本文系统介绍混沌理论的发展和数学模型,利用混沌理论优化舰船混响背景下的信号提取和目标检测技术,并利用仿真软件Maltlab对该目标检测技术进行仿真分析。     

基于混沌系统的水下目标辐射噪声线谱检测

针对水下目标辐射噪声具有频率低和强宽带背景噪声的特点,研究基于混沌理论的微弱信号检测方法。首先,根据混沌系统相轨迹内径随内置信号幅度变化的关系曲线确定任一频率下的混沌临界状态阈值。然后,在处于临界状态的混沌系统中注入待测的水下目标辐射噪声信号,依据频率-内径图进行待测信号检测。仿真结果表明该方法能实现微弱线谱检测,且较以往的混沌状态判据方法更简单直观。     

基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究

提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。     

多目标干扰环境中威胁目标自动跟踪方法

针对多目标干扰环境中威胁目标发现与跟踪困难的问题,研究一种基于随机有限集(RFS)的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)滤波的算法,建立目标的随机有限集形式的运动和观测模型,利用卡尔曼滤波的预测和更新过程,对被动声呐输出的多目标方位和窄带线谱同时进行跟踪,利用所提取窄带线谱能量作为不同方位目标的输出检测量,可实现对包含线谱的窄带威胁目标的自动跟踪。试验数据的处理结果表明,所提方法可以实现在多目标的复杂情况下对感兴趣的威胁目标的自动跟踪。     

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。     

高性能水下目标识别系统及其实验研究

结合“九五”预研课题,设计了一种高性能的水下目标识别系统,具有有源目标识别和无源目标识别两种功能。海上实测数据的大量实验表明：在低信噪比,多工况及大量测试样本条件下,该识别系统具有识别率高,实时性好,推广能力强等优点,具有一定的推广价值。     

未知参数的舰船辐射噪声线谱Duffing振子检测方法

当被动声呐探测舰船目标时,舰船辐射噪声中的线谱成分是舰船分类识别及航行状态监测的特征参量,通常情况下线谱的频率及数量是未知的。针对现有未知频率的Duffing振子检测方法存在系统结构复杂,判别时间长,需要人为参与等问题,本文构造了变参数单一Duffing振子检测模型,并提出了变频频率切片小波变换的Duffing振子检测方法。该方法通过设置合理的频率灵敏度参数自动地调整系统内置策动力频率值,利用频率切片小波变换提升系统抗噪性能,结合Poincare映射特征函数的系统相态定量判决方法,变频搜索待测信号中的线谱分量。在实测数据的分析处理中,对不同观测时间内的数据进行检测,实现了线谱成分的检测跟踪与频率估计,并根据时间轨迹上的频率识别信息确定存在的稳定线谱成分。数据处理结果表明,该方法能够实现低信噪比下参数未知线谱的检测与频率估计。     

潜艇隐蔽性建模与仿真研究

隐蔽性是潜艇生存能力的重要保障,受到诸多因素的制约,除了潜艇本身的隐身性能和敌方的探测系统性能之外,海洋环境对潜艇的隐蔽性也有相当大的影响.本文给出了海洋水文要素与声速的关系,在分析了相关海域的水文条件基础上,基于声线理论和声呐方程,建立了被动声呐对潜探测的数学模型.针对不同的声速剖面,进行了仿真实验,并对结果进行了详细的研究,所得成果为潜艇隐蔽性研究提供了理论依据,也为潜艇的顶层设计和研究工作提供参考.     

海底掩埋目标的散射特性分析

在对不同掠射角条件下掩埋目标的散射特性进行分析的基础上,认为低频、宽带、窄波束在小掠射角的情况下是适合掩埋目标探测和识别的,并对掩埋目标探测和识别声纳设计提出了建议。     

反蛙人声呐技术结构分析

围绕系统结构、中心频率选取、数据传输、信号处理和目标跟踪与识别技术等方面介绍1种可以实现远距离实时自动跟踪、报警的反蛙人声呐,并阐述了反蛙人声呐配套设施———蛙人驱逐装置的基本概念和实施方法。     

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.     

基于线谱特征提取的被动声纳目标识技术研究

该文针对被动声纳目标识别,着重研究了线谱特征提取方法,提出了一种自适应遗传BP算法,并用该算法训练神经网络目标分类器。经对上海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明,所设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。