ON GENERALIZATION OF SONAR SEQUENCES AND INTERMODULATION－FREE FREQUENCIES ASSIGNMENT SEQUENCES

ＣＨＥＮＷＥＮＤＥ（陈文德）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅｓ，ｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，ＣｈｉｎａａｎｄＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｒａｒｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒ...     

第四讲探潜先锋--拖曳线列阵声纳

文章介绍了在反潜战中发挥重要作用的拖曳线列阵声纳的工作原理、结构特点、系统组成,同时回顾了拖曳线列阵声纳从第一次世界大战时Hayes H C博士的概念到2000年John R.Potter等人的细线阵所经历的长达80年的发展过程,最后预计,应用光纤、新声源,采用多线阵结构能进行三维定位的主被动模块化拖曳线列阵声纳是未来的发展方向.     

侧扫声纳图像实时增强技术

本文从声纳原理和测量实践出发，针对海底图像实时判读问题，首次将负反馈分析理论引入海底图像处理，论述了海底声纳图像快速增强处理方法，探讨了数据采集实时性、图像处理复杂性、外业环境干扰强等矛盾的解决方法，实现了实时多色调海底声纳图像快速增强显示，首次提出侧扫声纳图像镶嵌必须考虑增益因素。实验结果表明：海底图像满足野外环境下的声纳作业要求，声纳数据符合目标信号、系统增益控制和目标判读三个层面的要求。     

基于形状特征的水声图像小目标识别方法

为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法。对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现对目标形状的识别。在仿真和实测数据集上分别进行了实验,结果表明,该方法对水声图像中的目标具有较高的识别率,可以实现不同高斯噪声背景下的目标识别,相较于其他方法在识别率上有一定提高。     

噪声中的线谱检测及自动提取研究

线谱是水中目标检测与识别的重要特征,其自动提取对于水中无人探测系统至关重要。采用统计信号分析方法得出了线谱检测的接收机工作特性曲线,理论分析了线谱自动提取时一定虚警概率下的峰高门限,并提出一种自动门限以适应不同背景方差的变化。实测数据分析表明,本文方法在不同噪声背景下自动提取线谱的效果较好。     

警戒模式下多基地声纳配置方法研究

研究了警戒模式下多基地声纳的布阵方法。首先,利用双基地声纳"定位精度几何扩散因子"的几何分布图,提取图中定位误差满足要求的区域。然后,根据该区域的图形特征,提出一种基于正n边形作图方法的多基地声纳布阵算法。通过仿真分析可知,利用该算法布阵后,目标的定位性能与贪婪算法布阵后的定位性能基本接近,但是本文算法的运算量远比贪婪算法小,因此它具有更强的实用性。     

基于提升小波的方向扩散算法实现侧扫声纳图像去噪

侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方程的方向扩散、正则化P-M（AOS算法）、基于离散小波的方向扩散、基于提升小波的方向扩散4种方法,与传统的均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波软阈值、硬阈值、贝叶斯估计阈值的方法进行实验对比,发现基于提升小波的方向扩散方法,不仅能有效提高峰值信噪比,而且还能保持较好的平滑指数和边缘保持指数,更适用于侧扫声纳图像的去噪处理.     

基于动态阈值匹配追踪的主动声呐直达波抑制方法

双基地声呐中的直达波干扰可以通过重构抵消的方式进行抑制。这种方法需要对直达波信道进行估计，传统的正交匹配追踪算法的收敛速度慢，分步正交匹配追踪等算法在提高收敛速度时牺牲了信道估计精度，导致回波检测能力下降。本文提出一种动态阈值匹配追踪算法估计直达波的信道响应，在提高收敛速度的同时兼顾了信道估计精度。在仿真环境中，达到同样的直达波抑制效果，所提算法与传统正交匹配追踪算法相比，收敛速度显著提升，检测输出的回波强度比分步正交匹配追踪算法高4dB；海试数据处理结果中，所提方法迭代收敛速度较正交匹配追踪算法提升4倍；输出的回波强度比分步正交匹配追踪算法高2dB。     

扩展拖曳阵宽带频域逆波束形成技术研究

为了提高扩展拖曳阵在低信噪比下对目标的探测性能,本文将基于扩展拖曳阵方法的被动合成孔径技术与宽带频域逆波束形成技术进行了结合,形成了一种新的被动合成孔径测向技术,有效地提高了扩展拖曳阵技术的探测性能,改善了传统基于被动合成孔径测向技术在低信噪比下性能急剧下降的问题,在低信噪比下获得了更高的方位分辨率,同时对于多目标及弱目标检测能力也更为优异。计算机仿真和海试数据的处理都证明了这一算法的良好性能。     

并列式多入多出声纳宽带高分辨波束形成方法

并列式多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)声纳可以通过高分辨波束形成方法进一步提高方位分辨能力。本文通过对窄带方法的扩展,提出一种宽带高分辨波束形成的方法,数值仿真分析了该方法的性能,并通过湖试数据进行了验证。结果表明,该方法可以对并列式MIMO声纳进行宽带高分辨波束形成,高信噪比情况下可以得到较高的方位分辨能力,但方位分辨力随信噪比减小下降较快,且运算量远大于常规波束形成方法,在运算能力满足要求且信噪比较高时,用本方法可显著提高系统的方位分辨性能。