基于矢量线阵的目标低频线谱提取方法

主动声呐系统常采用线性调频信号探测水下目标。利用分数阶傅里叶变换处理线性调频回波时,可在低信噪比和强混响背景下获得目标参数的有效估计。主动声呐系统常通过增大发射信号的时间带宽积来提升系统的距离分辨力和速度分辨力,但却带来了计算复杂度的显著增加,尤其是奈奎斯特采样下基于分数阶傅里叶变换的回波处理方法,导致数据处理时间难以满足功耗和体积受限的无人水下航行器平台的实时性要求。针对此问题,该文提出分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法,通过对线性调频信号时频特性直线在分数阶域的投影进行修正,使利用分数阶傅里叶变换方法处理带通采样的回波数据时,可获得正确的目标参数估计。计算机仿真数据和无人水下航行器湖试数据处理结果验证了分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法的正确性,数据处理时间能够满足无人水下航行器平台处理的实时性要求。     

一种基于随机序列的正交离散频率编码信号

双基地合成孔径声呐克服了单基地声呐系统的诸多缺陷,在成像等方面有很大优势,但时间同步仍然是一个目前制约成像质量的重要因素,时间同步误差影响是值得关注的重要问题。在回波信号模型和时间同步误差模型基础上,针对双基地合成孔径声呐进行误差影响的理论分析,并进行仿真验证。结果表明,固定时间误差主要引起距离向聚焦位置偏移,线性时间误差引起方位向聚焦模糊和分辨率降低,随机时间误差引起距离与方位向旁瓣升高。     

一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法*

小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签数据的需求量相对较低,提升了算法的处理效率和对弱监督场景的适应性。经试验验证,该方法可在准确率和召回率之间达到一个恰当的平衡点,同时在实时成像的合成孔径声呐图像小目标检测中,获得了较为可靠的结果。     

主动声呐检测信息原理

欣悉近来出版了几部我国自己专家撰写的声学方面书籍,这些是乘改革之风绽开的一朵朵瑰丽的新葩,值得庆贺. 这几部书籍从不同的角度反映了我国声学事业的发展与成就.从理论、实验到应用皆论述详实,深入浅出.声学领域内和关心声学的读者可从中受益;它们对我国声学工作的开展将起到推动作用.为此本编辑部特地约请有关学者组写了这批书评,下面谨以书籍出版肘间为序向读者推荐. 为繁荣祖国的声学事业,我们热忱欢迎作者和读者就国内外有关声学、声学应用的新书,向我刊及时介绍.     

基于数学形态学的声纳主动探测信息净化方法

针对主动声呐探测画面中混响和被动条状干扰问题,提出了一种基于数学形态学滤波的主动探测信息净化方法。该算法通过研究数学形态学滤波器的频响特性,构造与主动声呐探测画面中目标频率特性匹配的结构元素,然后对主动声呐探测画面进行形态学滤波处理,估计主动声呐探测画面的干扰背景,最后进行探测信息净化,并利用形态学滤波对净化后图像进行增强。海试数据处理结果表明,该文方法能够有效抑制低频被动条状干扰以及混响背景,使点状目标在图像中表现更为明显,更有利于目标检测。     

MIMO声呐的双尺度旋转不变子空间波达方向估计*

为了提高单基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)声呐阵列的波达方向(Direction of arrival, DOA)估计性能,提出了双尺度旋转不变子空间(Dual-Resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, DR-ESPRIT)算法。结合MIMO阵列虚拟阵列的结构特征,首先利用ESPRIT算法通过各条虚拟线阵内、基线间距不大于半波长的子阵间的旋转不变关系得到无模糊的粗估计结果,之后利用虚拟线阵间、基线较长的子阵间的旋转不变关系得到一组有模糊的精估计结果。参考粗估计结果对精估计结果进行解模糊,最终得到高精度无模糊的角度估计结果。为了降低运算复杂度,利用该思路对降维ESPRIT算法也进行改进,提出了双尺度降维ESPRIT算法。仿真试验首先验证了与传统算法相比,双尺度类DOA估计算法能够有效提高角度估计精度。此外,还分析了MIMO声呐阵列的发射、接收阵元的幅相扰动误差对算法角度估计性能的影响。     

基于最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法

本文提出了基于最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法。给出了算法的原理，并通过数值仿真，对不同条件下，双基地系统定位误差的几何分布进行了研究。仿真研究结果表明，采用最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法，可以更好地利用双基地声呐测量的冗余信息，有效改善双基地声呐中基线区域的定位精度。     

声呐技术在水下机器人中的应用

自从世界上第一艘水下机器人(又名无人遥控潜水器,于1953年问世后,随着海洋工程、海上石油开采、救助、打捞、水产养殖和海上军事工程等的迫切需要,水下机器人得到迅速的     

主动声呐信息过程的实验研究——声呐信号综合分析仪在信道研究和声呐设计中的应用

本文介绍声呐信号综合分析仪(简称SZY)在主动声呐信道特性的实时测量和声呐设计中的应用原理和方法,并给出部分实验结果.内容包括:1.声呐信号分析:相关、模糊度和谱以及随机数据的统计测量;2.主动声呐信道(水声传输信道、目标散射和混响)特性的测量:时变谱和时变相关、时空相干性和散射函数;3.声呐检测和最佳设计:定位、跟踪、波形设计和信道匹配.     

水下目标亮点拓扑特征提取及自动识别方法

针对水下目标逆合成孔径声呐(Inverse Synthetic Aperture Sonar,ISAS)图像识别问题中观测角度随机多变,目标结构相互遮挡问题,提出一种基于多亮点拓扑矢量特征的ISAS水下目标识别方法。通过分析ISAS成像过程中散射点位置由三维空间向二维成像平面的投影关系,表明了横向定标后的声呐图像中强亮点之间的距离仅由目标散射结构之间的物理距离决定,据此基于强亮点之间的相互距离,构造能稳定描述不同观测角度下目标的拓扑矢量特征。然后通过K-means聚类获取多聚类中心以克服目标结构互相遮挡造成的亮点缺失问题。最终采用最近邻分类器实现目标识别。水池缩比模型实验表明,该方法对于水下目标的识别率达到84.0%。