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     

典型后门耦合目标回波信号特性分析

构建了典型后门耦合目标,从时域和频域两个维度对目标进行了回波特性仿真,发现目标的孔缝-腔体结构出现强耦合时回波频域波形可观察到幅度凹坑,且强耦合频率时的回波时域波形呈双峰状,与非强耦合回波存在明显差异。通过改变后门耦合目标尺寸和形态仿真验证了所发现的回波信号特征规律,利用发现的回波信号特征规律可从回波信号中提取出未知目标腔体后门强耦合微波参数。     

水下目标弹性声散射信号分离

水下目标弹性声散射与其他声散射成分在时域和频域上均存在混叠, 现有信号处理方法受分辨力限制无法在混叠状态下识别目标弹性声散射特征. 针对这个问题, 提出了一种目标弹性声散射信号分离方法. 以目标回波亮点模型为基础, 分析了线性调频信号入射时目标声散射成分的信号特性, 提出了一种目标声散射成分向单频信号的映射方法, 并理论推导出了目标声散射结构与映射结果之间的线性对应关系, 实现了通过窄带滤波分离出目标弹性声散射成分. 仿真与消声水池实验数据处理结果表明, 该方法基本可以完全分离出目标回波信号中的弹性声散射成分, 分离出的弹性声散射具有与理论一致的信号特征, 验证了该分离方法的有效性.     

基于双向反射函数的水下激光引信回波仿真方法

针对鱼雷激光近炸引信探测水下近场目标的需求,开展了水下激光引信回波蒙特卡洛仿真方法研究.结合水下激光引信探测特点建立水下目标回波的蒙特卡洛仿真模型.为了提高水中非朗伯目标表面回波仿真的准确度,推导了基于双向反射函数的光子反射方向概率分布,根据概率分布随机抽样光子反射方向.仿真了不同距离和入射角度条件下的水中目标回波信号.仿真结果表明:目标回波幅度随目标距离和入射角度的增大迅速下降,目标距离在6~12m内变化时,信号峰值动态范围为11.5dB;目标距离为8m,激光入射角在0~45°内变化时,信号峰值动态范围为9.2dB.为验证仿真方法的正确性,在水池中进行水中目标蓝绿激光探测实验,实验结果和仿真结果一致.研究成果可为解决传统蒙特卡洛方法在水中非朗伯面目标回波仿真中的适用性问题及水下激光引信优化设计提供参考.     

波浪回声信号仿真

本文基于波浪观测谱的反变换,即采用线性迭加（傅利叶重构）法及解卷积滤法实现波浪仿真,在此基础上,进一步确定波浪脉中回声到达时间波浪声散射强度（平均回声级）及起伏规律,并由８０９８单片机硬件实现。     

差分吸收激光雷达回波信号统计模型的研究

差分吸收激光雷达回波信号统计模型是研究差分吸收激光雷达系统的基础,但是现有的统计模型中均没有考虑大气湍流导致的激光闪烁对回波信号的影响。针对已有统计模型的缺陷和应用需要,综合考虑了大气湍流导致的激光闪烁、目标反射斑纹、接收噪声以及发射功率波动对回波信号统计特性的影响,提出了一种改进的长程差分吸收激光雷达回波信号统计模型,分析了该模型的统计特性。仿真结果表明大气湍流导致的激光闪烁对回波信号统计特性的影响十分显著,同时也验证了该统计模型比已有统计模型更精确、更符合实际。     

水下目标激光探测系统中高速信号采集系统的设计

介绍了水下目标激光探测高速数据采集系统设计的技术难点,设计了一种基于高速CMOS模/数转换芯片和高性能StratixⅡFPGA高速数据采集芯片的水下激光信号实时采集与传输系统,信号采集速率可达1GHz。系统的适用性及可靠性在水下目标激光探测试验中得到了验证。     

激光目标模拟器能量链模型的建立与分析

激光目标模拟器是激光制导武器半实物仿真系统的一个重要组成部分。它主要是用来模拟随气象条件、目标反射特性以及飞行距离的变化而变化的激光脉冲,为激光导引头提供一个与实际工作环境相接近的回波信号。从理论上论证了这种激光目标模拟器的可行性。依据波长为1 06μm的激光在大气中的传输特性,结合各种外界条件对它的影响,建立了激光传输的能量链模型,为激光制导武器半实物仿真系统提供了理论依据。     

水下连续波有源探测的回波检测算法

研究线性调频连续波在水下探测中的信号模型、回波信号的检测和目标参数估计方法,通过分析回波信号与发射信号间的差拍信号,提出差拍-分数阶傅里叶变换结构的处理算法。为了减少分数阶傅里叶变换二维搜索时的计算量,首先使用Radon-Ambiguity变换估计差拍信号的调频斜率,再做相应阶次的分数阶傅里叶变换。数值仿真说明提出的算法能够有效消除线性调频连续波的距离-速度耦合现象,准确估计目标参数。通过湖上试验比较线性调频脉冲信号和线性调频连续波的处理增益,提出的算法处理的连续波比匹配滤波方法处理的脉冲信号处理增益大13 dB。研究结果表明该算法在连续波水下探测中可行有效,不仅能够准确估计目标参数,还具有良好的检测性能。      

星载单光子激光雷达海面回波信号模型

过去几十年中激光雷达的发展对于海洋监测有着重大意义,而星载单光子激光雷达以更高的分辨率和测量精度展现了其在海洋遥感中的优势地位.结合单光子探测器的响应特性,依据海面反射模型,提出了一个定量计算海面回波信号强度的理论模型.使用ICESat-2 (The Ice,Cloud,and land Elevation Satellite 2)对地观测激光测高卫星搭载的先进地形激光测高系统(ATLAS)的参数作为输入,采用ICESat-2获取的ATL03数据统计回波信号强度和全球风场数据验证模型,模型在菲律宾海域统计的多轨数据较好,在海面风速为4～10 m/s的情况下,其均值误差为0.0037个光子/脉冲,均方根误差为0.153个光子/脉冲.分析得出了星载单光予海洋测高仪回波强度和海平面上方平均风速的关系,该结论对海平面上方风速反演提供了重要的理论依据.     

基于核的k-最近邻在水下目标识别中的应用*

针对水中目标特征类型多、非线性强的特点,本文将K-KNN应用于水中目标识别。该方法采用PCA对特征矩阵进行降维,利用Kernel技巧将降维后的特征映射到高维空间进行KNN分类识别,并讨论了邻近点个数K对试验结果的影响。实际试验数据验证结果表明：与传统的KNN和BP神经网络分类器相比,K-KNN分类器的综合性能更优。     

Highlight model of echoes from sonar targets

I.IntroductionTheecho-rangingapproachistheonlycffectiveapproachfordetectionandidentifi-cationofunderwatertargetifitisasilcntobkct.Echoformationisaphysicalprocessinwhichthetargetisexcitcdbyincidentwavc.Byechothecharactcristicinformationsoftargethavebcencarricd.Suchinformationsarejustfundamentalsofdetectionandiden-hficationappliedbyactivesonars.Classificationandidentificationareimportantdevelopmentsofreccntsonarsin-c1udingthehomersoftorpedocs.Thisneedsadecpunderstandingrcferredtoechobe-haviors…     

非刚性表面声呐目标回波的修正几何亮点模型

基于修正的Kirchhoff近似公式,本文提出了包括幅度、时延、相位跳变和局部平面波反射系数的非刚性表面声呐目标的修正四参数几何亮点模型。用原来的和修正的几何亮点模型对刚硬、裸露和敷设消声瓦的充水椭圆锥台壳体的目标强度进行了计算。结果表明原来的三参数几何亮点模型是在高频情况下未敷瓦壳体的一级近似。对于实际壳体,无论敷瓦还是未敷瓦都应采用修正的四参数几何亮点模型计算目标强度。     

High resolution time-delay estimation of underwater target geometric scattering

The geometric scatterings carry the information of the shape of an underwater target. While the time-delay of the weak geometric scattering exists in the received signal cannot be obtained accurately by the conventional time-delay estimation methods because of the limit of the main-lobe width and the interferences from the side-lobe. In this paper, we propose a high resolution time-delay estimation (HRTDE) scheme consisting of two steps. Firstly, when a linear-frequency-modulated (LFM) pulse is transmitted by sonar, the dechirping method transforms the geometric scatterings with different time-delays into multiple single-frequency components respectively, in which the frequency of the dechirped signal shows a linear relationship with the time-delay of the geometric scattering. Then the multiple signal classification (MUSIC) algorithm is adopted to increase the spectrum resolution when multiple single-frequency signals exist in the dechirped signal and the frequency interval is smaller than the frequency resolution limit of the Fourier transform. Simulation results show that the main lobe of the proposed scheme is sharper and with less interference from the side-lobe, compared with the conventional time-delay estimation methods. The results from the anechoic pool experiment demonstrate that the proposed scheme achieves a better time-delay estimation performance for the weak geometric scattering generated by the bottom edge of the underwater target model than match filter based methods.     

Detecting citrus fruits with highlight on tree based on fusion of multi-map

Artificial vision systems are powerful tools for the automatic guiding of fruit harvesting robots, a novel method based on chromatic aberration map and luminance map is developed to identify citrus fruits with highlight within a tree canopy. Twenty images of citrus-grove scene under direct sunlight are taken, the color properties of target objects are analyzed. First, parts of citrus fruits from background are segmented from background by thresholding the CAM (chromatic aberration map), then the highlight region of citrus fruits could be detected correctly from the tree canopy by thresholding the LM (luminance map), at last the citrus fruits can be detected integrally by fusing the segmented results of CAM and LM. The results showed that the fruits under direct sunlight can be segmented wholly using this algorithm, the detection accuracy by fusion method is up to 86.81%, and the false alarm rate of fusion method is 2.25%.     

时频谱图和数据增强的水声信号深度学习目标识别方法

水声目标识别一直是水声领域研究的重点问题之一,深度学习方法可以有效地解决目标识别问题,然而,水声样本的稀少限制了该方法的应用.该文提出一种基于数据增强的水声信号深度学习目标识别方法,该方法以Mel功率谱作为网络的输入特征,通过对原始信号在时域和时频域的拉伸和掩蔽等变换,实现数据扩展和增加泛化性能的目的,最后,利用改进的...     

基于超椭圆拟合的水下小目标分类*

水下小目标分类技术在海底探测、水下考古等方面应用广泛,在实际的水下声图像中,小目标投影产生的阴影区域通常在形状和尺寸方面显著于目标本身产生的亮区,故阴影分析算法对于目标的检测、识别和分类均有重要的研究意义。本文采用超椭圆曲线拟合算法拟合目标阴影区域,通过控制超椭圆函数的几个参数变化,实现不同的超椭圆曲线拟合不同的目标阴影形状,并将控制超椭圆曲线尺寸、形状和位置的参数作为特征向量输入到分类器,通过对比多个分类器得出分类结果,证明了以拟合参数为特征的分类方法有效。     

联合稀疏表示在水下目标分类中的应用

水下目标分类识别的性能受所选特征的限制,多特征往往可以获得更加稳定的结果,针对这一问题,提出了一种基于联合稀疏表示模型的水下目标分类识别方法。首先对水下目标回波信号提取3种具有信息互补性与关联性的特征:中心矩特征、小波包能量谱特征、梅尔频率倒谱系数特征,然后应用加速近端梯度法对联合稀疏表示模型进行优化,求解得到最优联合稀疏系数,最后根据最小误差准则确定目标类别。在消声水池开展模拟实验,对6类目标进行分类识别,结果表明:与传统算法相比,提出的算法具有更高识别准确率,并且其执行效率较传统算法有很大提升。     

水中目标二维亮点分布研究

众所周知,水中目标声散射近场具有时-空分布特性,它的特性可用目标的时间(即距离)-方位二维亮点分布来描述。本文介绍了这一基于声信道理论的原理。结合海试结果,讨论了几种主要目标声散射的机理及它们在目标二维亮点图中的表征。最后,给出了目标二维亮点分布的物理模型。