基于数据库的声纳员目标判别技能训练系统设计

针对水下目标声特性和海洋环境数据库等信息资源如何有效地服务于声纳员训练的问题,论文尝试性地提出了声纳员目标判别技能训练系统设计构想,并从系统主要功能、模块组成、软硬件环境和系统构建的关键点等四个方面进行了阐述,希望能够对这方面的建设提供一些参考.     

一种改进的混响精细结构模型及其特性分析

混响是鱼雷主动自导背景干扰的一部分,混响的建模与仿真对于研究鱼雷声自导系统具有重要意义。混响具有空时特性,利用空时自适应处理方法抑制混响成为一种可能。因此建立能准确反应水下声传播特性的混响模型,并在此基础上研究其空时特性,是声呐空时处理的重要环节。从水下声信号的特点出发,利用单元散射原理,对界面混响进行精细结构建模、仿真。仿真结果表明:该模型除了能比较完整细致地模拟混响的各种统计特性外,还能保持阵元间的空间相关性,而且能体现出混响的空时特性。     

基于DSP的水下目标识别嵌入式系统

水下目标识别系统是海洋开发的关键组成部分,而利用声呐对目标物进行定位跟踪是水下目标识别系统中最重要的技术。本文首先分析水下目标识别系统的基本原理及组成,重点研究水下声呐目标识别技术中的基于形状及纹理等特性对识别精度的影响,最后优化小波变换对目标物声呐图像的提取特征算法,通过对声呐特性的分析提出一种小波提升分析法,并构造基于DSP嵌入式系统。     

基于高分辨图像声呐的舰船声尾流实测研究

利用基于高分辨图像声呐对水面船的尾流散射特性进行海试测量,测得水面船的船体亮点和尾流空间分布图像。对尾流数据进行分析,获得水面船声尾流散射强度随时间变化特性和对应舰船的声尾流时间长度数据。     

入射声源对水下艇体散射场影响研究

简要介绍了用Helmholtz积分公式和Kirchhoff公式计算简单刚性几何形状目标的散射场过程,给出了水中壳体目标声散射的求解方法;基于Sysnoise软件在固定入射角下,改变入射波频率对水下艇体散射场进行仿真,得出频率对场点压力的影响;在固定入射波频率下,改变入射角度对艇体的散射场进行仿真,得出了不同入射角下散射场的指向特性.对轴对称的艇体,除平行轴线入射外,散射指向性呈非对称特性.在相同入射条件下,艇体目标的声散射特性基本符合角平分线规律.散射场压力的最大值出现在几何镜反射的方向上.     

虚拟现实技术在自主水下机器人避障模拟中的应用

当前研发的自主水下机器人避障数据获取难度较大,导致避障精准度降低,因此研究了虚拟现实技术在自主水下机器人避障模拟中的应用。采用声呐探测技术对不同水域的水下环境数据进行采集,通过虚拟现实技术将采集的声呐数据转换为三维场景。利用SOV视觉算法对三维场景避障数据进行分析与计算,根据分析结果对自主水下机器人避障算法进行修正,从而完成自主水下机器人避障模拟。通过仿真实验,采用传统避障方法与提出模拟方法进行避障精准度测试,通过数据证明提出研究的有效性。     

复杂背景下小样本声呐图像目标检测

水下目标检测具有重要意义,在军事和民用领域都发挥着重要作用。实际场景中可以获得的声呐图像非常有限,且声呐图像的信噪比较低,无法得到较好的检测结果。因此,本文引入小样本学习,基于Faster RCNN两阶段目标检测算法,选择不同的策略对模型进行优化,得到了较好的检测结果并验证了小样本目标检测在声呐图像领域的可行性。根据混响对声呐图像的影响进行仿真实验,得到不同混响背景下的声呐图像,对比分析了不同数据集下训练模型的检测性能。实验结果表明,在训练样本中增加混响信号可以提高低信噪比条件下的目标检测精度。     

水面船舶运动姿态对声散射特性的影响北大核心CSCD

[目的]为了进一步提高鱼雷通过声自导识别复杂水面目标的精度,对随机起伏海面及水面船舶运动姿态下的声散射特性进行模拟研究。[方法]基于Kirchhoff近似和六自由度运动分解合成的方法,建立水面船舶目标多路径声散射简化预报模型。在该模型中,海面波浪对船舶六自由度运动幅度和周期的影响由经验统计值描述,通过旋转矩阵和平移矩阵,实现目标各顶点在连续运动状态下的坐标变换。基于此,利用所建预报模型,分析不同水平探测角下船舶六自由度运动分别对声散射特性的贡献度和影响。[结果]研究表明:横摇和艏摇对正横探测方位角的声散射影响较大,纵摇对艏、艉向声散射影响较大。此外,建立了船舶运动姿态与目标声散射回波特性的关系。[结论]研究结果可为声呐设备对水面目标主动声探测提供技术支撑。     

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。     

自适应信号处理抗双基地直达声干扰仿真研究

以双基地声呐水中目标探测为应用背景,针对直达声干扰信号的特性,研究了一种基于自适应信号处理的直达声去除方法,并进行模拟仿真研究,仿真结果验证了算法的有效性。