一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法

为了有效提高舰船目标的识别率,提出了一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法。该方法利用小波变换分别提取了舰船辐射噪声带内信号的小波模极大值和带外信号的分频段能量两类特征,并将两类目标特征的联合量作为舰船的目标特征用以识别舰船目标。同时利用实测海录58组舰船的辐射噪声数据对上述舰船目标特征的分类识别方法进行了验证,结果表明,利用联合特征对目标的检测概率可以达到97%以上。     

一种优化的舰船基频特征提取算法

舰船目标的轴频是表征其目标类别的一种本质特征，有效地提取这种特征可以提高对水中目标的检测能力。本文基于多重自相关的目标推进器噪声的基频分析，利用1D模糊处理的方法求取了基频分布频段中各频点基频出现的置信度，通过对目标噪声基频分析中的线谱分量及线谱分量对应频点的置信度阈值门限实现对舰船目标基频特征的提取，完成对目标的检测识别。利用海上多种型号和多种工况目标的大量实录数据检验结果表明，文中基于多重相关功率谱和信息融合置信度阈值的基频提取方法对水中目标的检测具有良好效果，检测概率达到92．5％。     

基于小波域和BP分类器的舰船目标的分类研究

利用小波变换处理水下舰船的辐射噪声,提取舰船辐射噪声的小波子带能量,作为目标特征,结合BP神经网络分类器,实现目标分类.通过大量的实验仿真验证,使用小波子带能量作为目标的特征,将BP神经网络作为分类器识别目标的分类方法是有效的,具有良好的工程应用前景.     

基于图像检测识别的数据增强技术

当前,在图像目标检测识别方面,深度学习技术已经成为研究的热点。然而深度学习在进行网络训练时需要使用大量的样本,当样本数目较少时,得到的训练模型其检测效果往往不佳。介绍了色彩变换、水平翻转、旋转、亮度变换、缩放、裁剪、添加噪声等不同数据增强方法,并结合VOC2007数据集,采用数据增强技术实现样本扩充。实验结果表明对样本进行数据增强处理,均可以在一定程度上提高图像检测精度。特别是色彩变换、水平翻转、旋转、亮度变换和缩放这五种方法扩展训练集,对最终检测效果提升较为明显。     

基于窗口统计量的水下分布式目标检测算法

针对水声传感器网络对水下目标检测时面临的节点数目、布放位置随机、检测性能时变、缺乏入侵目标先验模型的问题,将对点目标的假设检测推广到对最优海域窗口的假设检测,提出了一种基于最优窗口统计量的融合检测规则,近似推导出了算法系统级的检测性能,并给出了仿真对比实验.结果表明:在满足滑动窗口同目标辐射信号区域近似匹配的条件下,基于最优窗口统计量的融合检验规则可以获得良好的系统级检测性能,与已有的非参数类投票计数融合规则相比,相同信噪比下,基于最优窗口统计量的融合规则目标检测性能更好.     

基于动态CAN技术的UUV控制网络设计

针对新一代水下无人潜航器各功能部件间对互联控制网络的通信实时性、网络节点扩展灵活性和网络可靠性的要求,本文研究了基于动态时分复用技术的CAN报文调用策略在UUV系统中的应用方案,并结合CAN协议的错误自检功能设计了具有较高可靠性的冗余式软硬件处理策略,在此基础上构建了UUV系统的内部电气功能控制网络;实验室中通过利用计算机作为总调度机配合4套UUV内部功能部件进行连续工作模式实验,对网络进行168小时不间断测试,测试结果表明本文设计的控制网络较传统UUV控制网络通信平均时延小,小于9ms,功能结构重组灵活,适合于在未来复杂水下自主潜航器控制系统中推广应用。     

卷积神经网络结合显著性目标掩图的红外与可见光图像融合

传统的基于多尺度变换理论的红外与可见光融合,提取特征单一,融合规则需要手动设计,难以应对多场景的需求,而深度学习的方法具有良好的特征提取能力,能够对多种特征进行学习.使用基于卷积神经网络的方法对图像融合进行研究,将网络分为特征提取网络和特征融合网络2个部分.首先使用图像处理软件获得红外图像的显著性目标掩图,然后以目标掩...     

一种低功耗水下目标识别系统设计

针对新一代水下长期值更的被动目标识别系统的开发需求,研究并开发了一种低功耗、识别实时、准确的目标识别系统,该系统以低功耗芯片MSP430F5438与TMS320C5509A处理器为核心,配合大动态范围的模拟预处理系统,构建硬件平台,利用目标信号的小波变换域特征和轴频特征,实现了对舰船目标信号的识别和大小船分类;湖上和海上实验识别结果表明设计的系统平均正确检测概率达到83%,满足实际应用要求;由于采用周期性上电识别模式和超低功耗设计理论,设计的系统工作功耗低,识别算法全速运行时仍小于70mW,满足水下长期值更工作的特殊要求,有很好的开发应用前景。     

频谱可设的色噪声生成算法设计与实现

色噪声模拟实际环境背景对实验室半实物仿真实验具有重要的应用价值。基于Wiener最佳滤波器理论,提出了一种色噪声生成算法,并实现了基于Matlab GUI和TMS320F2812数字信号处理器芯片的嵌入式软硬件平台。验证实验表明:系统可实时输出10 kHz带宽的设定频谱结构的色噪声信号,输出信号的统计频谱特征与设定频谱特征误差不超过3 dB,满足实际应用色噪声的特殊要求,具有广阔的应用前景。     

基于目标通过特性的预警值更算法设计

利用水中目标通过预警系统时的通过特性波形特征,提出了一种基于自适应幅度滤波技术和时间滤波技术的预警值更算法,应用于被动预警值更系统的微弱信号检测.海试实验结果表明算法能有效克服高海况复杂背景影响,对有效舰船目标正确值更概率达到86.9％,且弥补了传统预警处理系统检测算法抗爆破冲击干扰信号弱的缺陷,算法结构简单,实时性高,可以成为未来引信预警系统利用舰船辐射声场探测目标的一种有效途径.