水下声发射燃速测量系统测量不确定度的评定

介绍了水下声发射燃速测量系统测量不确定的评定     

基于洋流运动态势的移动预测水下定位研究

针对基于移动预测定位的SLMP算法在定位中没有参考其他节点的移动预测信息,提出了基于洋流态势的移动预测CMP算法,算法在移动定位的过程中,考虑水流影响,结合了前驱节点的移动预测信息及其他信息来完成预测.大量的仿真结果表明,CMP算法在定位覆盖度及平均通信代价方面有良好的性能,也表明了CMP算法能够更好的适应于大规模水下移动环境.     

Application and measurement of underwater acoustic reciprocity transfer functions in reverberant sound field

The reciprocity measurement theory in anomalous reverberant sound fields was investigated.An improved method Was proposed due to the interrelated errors.The source volume velocity Was corrected by spatial average of measurement results and evaluation of the reverberant sound field influence on acoustic energy density.The result was validated in underwater experiment,corrected reciprocity measurement results were almost the same as direct measurement results.It indicates that reverberant sound field does not affect the validitv of the principle,but influences the obtainment of source volume velocity,then influences the measurement of transfer functions with the principle.The proposed method is simple and effective in anomalous reverberant sound fields.The study mav be valuable for the applications which are based on the principle.     

基于深度神经网络的水下图像偏振信息复原方法

偏振度和偏振角等偏振信息能够反映目标的偏振特性,根据偏振态的差异可以辨别目标,因此偏振信息在水下探测与识别等领域有重要应用。传统的水下偏振成像方法能够对水下图像进行散射抑制并复原光强图像,但这些方法忽略了对偏振信息的复原,造成偏振信息的丢失。因此,提出基于通道注意力机制的水下图像偏振信息复原神经网络,以拓展水下偏振成像的功能,将偏振度和偏振角信息进行复原。同时设计了基于偏振参量的内容与风格损失函数,进一步提升偏振复原效果。实验结果表明,该网络可有效地抑制水下图像的散射光,同时能较好地恢复线性偏振度和偏振角信息。所提方法对浑浊水下偏振成像技术的进一步应用具有重要意义。     

基于以太网接口的水下无线光中继通信系统设计

由于水下无线光通信（UWOC）在水下传输距离有限且辐照范围受环境约束,提出一种基于蓝绿波分的链式中继网络拓扑结构,在延长数据传输距离的同时也可改变数据传输方向。首先,针对电光/光电异构数据类型,设计了基于以太网数据的层级数据处理结构,解决了高速并行以太网数据到低速串行光信道数据的转换问题。其次,针对无线光数据传输模式,设计了一种引导序列、类串口字符帧结构和数据转发协议,在节省系统能耗的同时,提高了系统可靠性。最后,使用现场可编程门阵列（FPGA）实现了这些算法和协议,搭建了实验系统,探究了在不同的传输速率和接收光功率的情况下,引导序列长度对系统数据可靠传输的影响,并在3 m标准实验水箱中测试了不同速率的三点级联系统性能。实验结果表明,当引导序列长度为3～22 B时,相比于端对端通信系统数据丢帧率的传输距离,中继级联系统在相同丢帧率下可成倍地延长水下通信距离。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

脉冲能量对水下激光雷达性能的影响

照射脉冲能量是影响激光雷达水下目标探测的重要因素。结合理论分析和模拟仿真,研究了照射脉冲能量对水下激光雷达探测性能的影响。研究结果表明,在水下特殊环境中,照射脉冲能量的提高有助于对水下目标的探测,但是,当激光雷达的照射能量大于一定阈值时,由于水体后向散射光的影响,会导致光电转换器件的饱和,从而降低光电转换器件的灵敏度,进而导致在照射能量增大的时候,目标的有效回波信号的波动。     

水下图像导航技术在潜艇上的应用

潜艇传统的导航方法是采用惯导、无线电导航等技术,随着计算机技术=数字图像处理技术以及传感器技术的发展,在潜艇上采用视觉图像定位测距系统进行导航是一个新的发展方向,它可以实现潜艇自主导航,减少被敌方发现和干扰的机会,从而增强潜艇的隐蔽性及其发起攻击的突然性,因此,研究图像导航技术并将其应用到实际战斗单元上是迫切需要的,水下视觉图像包括声视觉和光视觉两种图像形式,中就水下图像导航技术的几个方面阐述目前的技术现状,指出将其应用于潜艇导航的可行性。     

基于超短基线水声定位的USV/UUV协同导航方法

针对无人水下航行器(UUV)与无人水面艇(USV)协同作业时水下导航性能受惯导设备(INS)影响较大的问题,提出了一种基于超短基线水声定位(USBL)的USV/UUV协同导航方法。首先,以USV上的高精度INS和GNSS组合后的导航结果作为基准,利用USBL测量得到的USV和UUV相对位置和姿态,再结合UUV的INS误差方程,建立了INS/GNSS/USBL/INS滤波的状态方程和观测方程,实现了多源导航信息的融合,有效提升了UUV水下导航精度。其次,针对USV和UUV航行过程中USBL因存在信号盲区带来的两者无法通信、定位导致协同导航不稳定的问题,采用基于视线法的PID控制方法实时改变USV的航向和航速,保证了USV、UUV航行过程中两者始终处于水声信号有效的通信、定位距离和角度范围内。仿真和海上实验结果表明,UUV在与USV协同导航后的位置误差小于10 m;USV和UUV航行过程中,相对距离和角度保持在设定的USBL有效通信定位距离和角度范围内,距离误差小于15 m,角度变化小于1°,提出的方法可以使USV和UUV协同导航更稳定、连续。