一种声图直航段数据自动提取及镶嵌的方法

声图镶嵌是利用成像声纳获得声图进行测深、水下地形地貌测绘的重要应用方向。常见的成像声纳多要求声纳载体做直线运动,而实际应用中载体有大量转弯的情况。为此提出了一种声图直航段数据自动提取方法,该方法首先利用Douglas-Peucker算法对声纳航迹进行抽稀处理,之后利用相邻抽稀点之间的距离判断数据是否为直航段,最后将直航段图像提取出来。获得直航段数据后,利用地理信息对声图进行镶嵌处理。对千岛湖湖底地貌图像进行了处理,获得了较好的镶嵌结果。     

声学理论在超短基线跟踪自治水下机器人中的应用

对超短基线定位系统的有效跟踪范围问题进行了研究,将射线声学基本理论和声纳方程相结合,提出一种确定超短基线定位系统在试验现场跟踪范围的有效方法。利用射线方程确定跟踪范围的上边界;利用声纳方程确定跟踪范围的下边界,上、下两个边界所围区域确定有效跟踪范围。湖上和海上试验证明了方法的有效性,提高了超短基线定位系统跟踪自治水下机器人自动航行的安全性和可靠性。。     

基于Contourlet域HMT模型的声纳图像去噪

声纳图像预处理是声纳图像目标识别与跟踪的前提;声纳图像对比度低,特性信息弱,为此,提出Contourlet域HMT模型(CT-HMT)的声纳图像去噪算法。Contourlet域中,不同方向间子带系数的相关性体现于DFB分解中,相邻尺度间父节点对应的4个子节点分布在2个可分离的方向子带上,父、子节点状态"持续性"采用Markov模型建模,尺度内Contourlet系数的"聚集性"采用混合高斯模型建模;最后,用贝叶斯准则估计无噪图像的Contourlet系数,实现声纳图像去噪。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,提取声纳图像的弱特征信息,较好地保全了图像的边缘和轮廓信息。     

水声信号处理领域新进展

本文介绍近30年来水声信号处理领域理论研究的新进展和在声纳设计中的应用。包括水声信号建模、声场匹配、海洋波导和内波现象的探索和研究、声矢量场信息获取和处理,低频水声信道的时/空相关特性,水下目标辐射噪声的不变特征量提取和检测技术,水下语音、图像传输和抗干扰技术。同时概述,声纳设计的前沿领域:大孔径拖曳线列阵声纳、高分辨力合成孔径声纳、深海传呼机等的发展情况。     

一种合成孔径声纳图像线目标提取方法

本文研究了针对高分辨率合成孔径声纳图像中常见的管道、线缆等重要水下设施的线目标提取方法。基于图割理论的Grab Cut算法相比其他迭代算法具有较快的收敛速度,但需要人工辅助选定前/背景区域的初始化条件;为此,本文设计了基于尺度放缩后进行Radon变换的感兴趣区域提取环节,作为Grab Cut的初始化步骤解决方案,使之可以快速自动解译;此外,该优化方案还缩小了模型训练的样本容量,提升了直线目标的提取精度和效率。经实验验证,该方法可以快速准确地提取直线目标,且具有相对较强的鲁棒性。     

连续隐马尔科夫模型在多基地目标识别中的应用

多基地声纳组网探测系统是目前大范围水下安保领域的研究热点。综合利用多基地系统中各个声纳节点的信息进行水下目标识别是亟待解决的问题。利用传统的多传感器融合的方法进行多基地水下目标识别,往往忽略了各声纳节点之间的相关性,效果并不理想。针对这一问题,本文提出了利用连续隐马尔科夫模型(CHMM)进行多基地水下目标识别的方法。首先利用RELAX算法提取了目标在不同分置角上回波的强散射点特征,组成观测向量,利用Baum-Welch方法对CHMM参数进行训练,然后计算待识别目标的特征值观测序列在不同模型下的似然概率。对所有目标重复此过程,取概率最大值对应的目标类别为最后的识别结果。在消声水池开展多基地模拟实验,对四类目标进行了识别,利用CHMM方法得到的多基地水下目标融合识别率比多基地声纳下单声纳节点的最高识别率提高了30%。     

一种新的红外成像末制导目标跟踪方法

为了稳定跟踪导弹末制导阶段的红外目标,提出了一种基于尺度不变特征变换的红外目标跟踪算法.尺度不变性特征变换所提取的图像纹理特征具有尺度和旋转不变性,跟踪算法分别提取目标模板和待跟踪图像的尺度不变特征变换特征.根据最小欧氏距离准则提取目标模板与待跟踪图像间相匹配的尺度不变特征变换特征点对,利用该特征点对拟合反映两图像间映射关系的仿射模型,并据此估计目标中心位置及调整目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够较好地实现在导弹末制导阶段对红外地面杂波背景下目标的稳定跟踪,其跟踪准确度和稳定度优于传统方法.
关键词:末制导跟踪|尺度不变性特征变换|特征匹配|仿射模型     

基于数学形态学的CR图像实时快速分割算法

为实现CR图像实时快速分割,提出一种针对直方图的包络特征进行处理的新方法。首先计算出图像的直方图,然后对直方图进行形态学滤波,提取出直方图的包络,在此基础上对直方图的包络采用改进的基于标记的分水岭算法自动提取出最佳阈值。最后根据从直方图中提取出的、代表图像特征的阈值对CR图像进行实时快速分割,在采集完图像的同时就可以得出分割结果。通过实验和时间复杂度与空间复杂度分析表明,采用提出的算法通过减少运算量,可以快速分割出CR图像并提取出感兴趣区。     

基于特征点自动匹配的图像拼接方法

提出了一种基于特征点自动匹配的图像拼接算法,采用改进的Harris算子提取特征点,保证了提取的效率和精度,根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,从而建立参考图像与当前图像的对应点对,最后采用最小二乘方法得到图像间的全局变换参数,实现图像的拼接。     

基于区域增长的图像跟踪算法的研究

为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。     

水中目标回波亮点统计特征研究

礁石和海洋动物引起的混响是主动声纳最严重的干扰, 如何区分礁石、鱼群和水中目标一直是制约主动声纳识别技术的难点问题. 针对礁石与目标回波难以区分的问题, 从特征识别的应用角度, 研究水中复杂目标全方位回波亮点特征的有效表征和应用方式, 基于目标回波亮点模型, 提出拷贝相关器输出的目标散射函数估计方法, 给出对目标回波亮点相对关系进行定量分析的目标回波特征统计表征方式, 并基于湖上实验提取了物理机理明确的目标回波亮点统计特征, 使得目标时间-角度谱中所蕴含的目标特征信息能够很直接地转化为主动声纳易于应用的目标特征. 关键词： 水中目标 回波亮点 统计特征     

水声信号稀疏重构高分辨角度-多普勒成像

针对傅氏空时二维谱估计分辨率低以及声呐空时采样数据样本数不足给角度-多普勒成像带来困难的问题,提出一种水声信号稀疏重构的高分辨角度-多普勒成像方法和抗混响空时滤波器的稀疏重构方法。该方法在声呐阵列单测量向量的极少观测样本条件下,建立阵列信号的空时稀疏表示模型,应用稀疏表示的匹配追踪算法和基追踪算法重构回波与混响的高分辨角度-多普勒像。并根据运动声呐回波与混响的空时分布规律及声呐待检测距离单元位置的先验信息,沿着混响空时分布脊线设计混响稀疏表示的专用空时导向向量字典,通过重构抗混响空时滤波器来抑制角度-多普勒平面的混响干扰。对运动声呐前视和侧视阵列的计算机仿真结果表明,在混响背景中,该方法采用声呐阵列单测量向量重构了低速运动目标多亮点回波的高分辨角度-多普勒像,频率分辨率突破傅里叶分辨率,角度分辨率突破阵列瑞利限,分辨率明显优于傅氏空时谱估计。      

A tracking filter method of active sonar subject to unknown target maneuver

A tracking filter algorithm based on the maneuvering detection delay is presented in order to solve the fuzzy problem of target maneuver decision introduced by the measure?ment errors of active sonar. When the maneuvering detection is unclear, two target moving hypotheses, the uniform and the maneuver, derived from the method of multiple hypothesis tracking, are generated to delay the final decision time. Then the hypothesis test statistics is constructed by using the residual sequence. The active sonar?s tracking ability of unknown prior information targets is improved due to the modified sequential probability ratio test and the integration of the advantages of strong tracking filter and the Kalman filter. Simulation results show that the algorithm is able to not only track the uniform targets accurately, but also track the maneuvering targets steadily. The effectiveness of the algorithm for real underwater acoustic targets is further verified by the sea trial data processing results.     

改进次最佳检测在侧扫声呐底混响抑制中的应用*

侧扫声呐进行沉底小目标探测时,底混响是主要背景干扰。底混响通常是一种非平稳、非高斯的带限噪声,它使得白噪声条件下的滤波器性能受到限制。在混响背景下常利用自回归模型对接收信号进预行白化处理,但对于实际侧扫声呐应用,白化后直接匹配滤波的处理效果不甚理想。针对此问题,在自回归模型预白化的基础上,提出采用一种次最佳检测与多分辨二分奇异值分解相结合的改进方法。该方法首先对接收信号进行分段处理,利用改进Burg算法估计每段数据自回归模型的系数及阶数;然后构造白化滤波器对分段数据预白化,并对白化后的数据进行多分辨二分奇异值分解;最后应用ostu方法对原始声图和处理后的声图进行目标检测。仿真与实验结果表明,该方法明显提高了信混比,改善了侧扫声呐沉底静态小目标的成图质量,有利于后期实现基于图像的目标自动检测。     

结合区域提取和改进卷积神经网络的水下小目标检测

针对水下小目标信息量有限而难以提取有效特征导致的检测性能不佳问题,提出了一种结合区域提取和融合Hu矩特征的改进卷积神经网络水下小目标检测方法。该方法包含区域提取和分类两个步骤。首先以马尔可夫随机场分割算法为基础进行区域提取,对潜在目标定位的同时降低伪目标对后续分类的干扰;然后提取潜在目标区域的Hu矩特征并融入卷积神经网络,形成一种形状特征表征能力更强的改进卷积神经网络用于分类。声呐实测数据处理结果表明,该方法可以有效提升对水下小目标的发现概率和正确报警率,与其他目标检测方法相比,该方法具有更好的检测性能和泛化性。     

光子成像静止点目标的管道滤波探测方法

构建了具有单光子成像能力的光子成像系统,提出应用管道滤波方法实现对光子受限静止点目标的探测。分析了光子图像静止点目标与点状噪声特征,根据静止点目标在序列图像中位置的确定性以及噪声点的不相关性,研究了基于管道滤波的光子成像静止点目标探测方法。为降低目标探测的虚警概率,优化了管道滤波直径。以实验采集得到的多组光子图像序列为样本,获得了探测概率、虚警概率与信号光子数、噪声光子数、管道长度以及检测阈值的关系。检测结果显示,对信号与噪声的平均发生率为0.4和5.215的序列图像,当管道长度为9、检测阈值为2时,探测概率达0.9以上且虚警概率〈0.08。对比多组图像序列的检测结果表明,影响探测概率的主要参数是信号光子数,而影响虚警概率的主要参数是噪声光子数。     

一种适用于多输入多输出声呐的稳健空时自适应检测方法

针对多输入多输出声呐在水下探测场景中获得的空时快拍数量不足导致空时自适应检测性能下降的问题, 提出一种适用于小空时快拍数情况下的稳健空时自适应检测(STAD)方法。首先将斜对称特性推广到多输入多输出(MIMO)声呐空时自适应检测中, 并利用该特性将空时快拍数量扩展至原来的两倍; 然后利用迭代自适应方法实现对空时协方差矩阵的重构; 最后根据广义似然比检测(GLRT)准则推导出检验统计量。计算机仿真结果表明, 所提方法可以在小空时快拍数情况下准确估计空时协方差矩阵, 大幅减小空时自适应检测对空时快拍数量的需求, 提高多输入多输出声呐在小空时快拍数情况下的检测稳健性。      

High-resolution angle-Doppler imaging by sparse recovery of underwater acoustic signals

The low resolution of Fourier two-dimensional spatial temporal spectrum estimation and the insufficient sample size of sonar space time sampling data often caused difficulties in high-resolution space time spectrum estimation. Aiming to solve this problem, we proposed a high-resolution angle-Doppler imaging method and designed an anti-reverberation space time filter based on the sparse recovery of underwater acoustic signals. The proposed imaging method established the spatial temporal sparse representation model of array signal under the condition of few observation samples of single measurement vector(SMV), and reconstructed the high-resolution angle-Doppler profile of echo and reverberation through the matching pursuit(MP) algorithm and basis pursuit(BP) algorithm. By utilizing the space time distribution characteristics of echo and reverberation and the prior information of sonar rangecell under test(RUT), a reverberation dictionary composed of special space time guidance vectors was designed, and was used to reconstruct the reverberation and formed an anti-reverberation space time filter to suppress the reverberation interference of angle-Doppler plane. Computer simulations indicated that, under two conditions of forward and side-view array of moving sonar, the single measurement vector of sonar array was successfully used in the reverberation background to reconstruct the high-resolution angle-Doppler profile of low-speed moving target multi-spot echo. Its frequency resolution had a better performance than the Fourier resolution and the angle resolution broke through the Rayleigh limit of the array, the resolution was obviously superior to the Fourier space time spectrum estimation.