基于垂直声强流的水中目标深度分类方法

现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前2阶简正波的情况.针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类.算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围.仿真结果验证了算法的可行性和稳健性.该文分析了环境失配情况对算法性能的影响.所提算法具有较高的准确性和稳健性.     

基于匹配场处理的浅海水声目标深度分类方法研究

针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题,在已获得有效的测距结果的前提下,该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征,建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时,算法虽均使用垂直复声强为匹配量,但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同,通过指定双矢量传感器的接收深度,实现目标深度分类模型匹配量的优化选取,从而实现目标深度分类算法性能的提升。仿真结果表明：该算法适用于目标频率激发3阶简正波的情况,算法的频率适用范围得以扩展。算法在低信噪比(SNR)情况下(SNR= 0 dB)、复杂海洋波导中可以获得有价值的深度分类结果。     

一种基于大孔径水平阵的浅海声源被动测距方法

面向浅海水下声源的被动测距需求,该文提出一种基于大孔径水平阵的简正波分离与测距方法。该方法针对频率波数域模态曲线弯曲导致的同阶简正波分离处理复杂的问题,在各阶简正波截止频率不随信号频率变化的条件下,提出基于波数伸缩的简正波模态对齐方法,实现不同阶简正波的有效分离。通过非线性相位补偿实现多阶简正波的能量聚焦,结合距离遍历、峰值提取实现声源距离的被动估计。该方法可获得空域、频域增益,实现多模态能量的累积,为微弱声源目标的距离估计提供了新的技术途径。最后,结合仿真数据验证了方法的有效性。     

基于辐射噪声干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法研究

针对水中声源深度分辨问题,该文提出一种基于干涉条纹斜率分布的声源深度分辨方法。该方法利用存在负跃层的浅海波导中水面和水下声源简正波激发能力的差异,建立了辐射噪声干涉条纹分布随声源深度变化的模型,分析了水面和水下声源激发的辐射噪声干涉条纹斜率分布差异性的物理机理。利用图像处理算法,将该差异表征为辐射噪声干涉图像Radon变换矩阵列方差向量的峰值个数,并据此进行水面和水下目标辨别。仿真和海试数据验证结果证明,该文提出的方法可应用于存在负跃层的浅海波导中,能有效分辨水面和水下目标,且与传统方法相比,不需要声源距离与海洋声学环境参数的先验信息。     

基于离焦光栅的最小二乘波前复原算法

基于离焦光栅的波前传感器具有全光学测量、光路简单、使用方便和受机械振动影响小等优点,在波前传感领域有着巨大的应用潜力。然而传统基于离焦光栅的波前复原算法仅适用于点目标的场合,对扩展目标的波前无能为力。为了扩展该技术的应用领域,提出一种基于离焦光栅的最小二乘波前复原算法,该算法不仅适用于点目标的波前复原,而且适用于扩展目标的波前复原与目标像的重建。给出了波前复原过程的数值仿真,在理想情况下,复原结果的均方根误差为0.18%。另外分析了影响复原精度的主要因素,并与传统算法进行对比分析。结果表明,新算法能够准确地对点目标和扩展目标进行波前复原。     

浅海中声源激发的波场成分及特性分析

为更好地认识和利用浅海波导中的声场,该文对浅海中声源激发的波场成分及特性进行了研究.提出了能给出浅海中声场全波解的理论研究方法,给出了声场的复积分表达式,并在复平面上利用围道积分对声场复积分式进行求解,得出了浅海中声源激发出的声场组成部分;同时应用高阶交错网格有限差分法对浅海中声场进行数值模拟,呈现出了不同海水深度、声源频率和声源深度下浅海波导中的波场结构和空间能量分布.研究表明:浅海中声场由离散谱部分和连续谱部分组成;其中离散谱部分包括各阶简正波和Scholte波,连续谱部分包括侧面波;简正波和Scholte波的振幅与水平传播距离的开方成反比,而侧面波的振幅与水平传播距离的平方成反比;海水越浅、声源频率越小、声源深度越大,都会导致海水中的能量越少,越有利于Scholte波的激发,此时声源辐射的能量主要以Scholte波的形式传播出去,能量更多地集中在海底界面处.     

内孤立波环境下稳健降阶自适应匹配场定位方法研究

海洋内孤立波的存在会引起海水混合,温盐结构改变,从而导致声速在时间和空间上的不均匀分布,而在匹配场定位中则表现为声速失配,定位不准确。该文提出一种内孤立波下稳健的降阶自适应匹配场定位方法(RR-AMFP)。在传统自适应匹配场定位算法的基础上,融合了主分量抑制波束形成方法,通过特征分解对拷贝协方差矩阵进行降阶,抑制噪声空间,同时采用抑制系数和权重因子来计算匹配过程中的权向量,监测失配的拷贝向量。因此该算法可以在内孤立波环境下保持更好的稳健性,而且阶数的降低也缩短了计算时间。仿真结果表明：该算法可以实现单个内孤立波下的准确定位,但大振幅的内孤立波波列仍然会造成较大的定位误差。在南海开展了内孤立波环境下的声源定位实验,估计距离误差为3.7%,深度误差为1.6%,验证了该算法在实际海洋内孤立波环境下的有效性。     

浅海环境中被动定位方法研究及软件实现

针对浅海环境中的宽带脉冲信号,研究基于粒子滤波算法的被动定位,并在此基础上,完成被动定位软件设计。基于简正波理论,利用接收点处声压、振速时域信号,获取频率域上垂直波阻抗作为测量向量,构建测量方程,建立基于粒子滤波算法进行水中目标定位的估计方法。在此基础上,完成定位软件的设计实现。在两种不同的波导环境中进行软件测试。测试结果表明,定位软件能够成功绘制距离和声源深度估计曲线,且估计曲线收敛于真值附近,表明软件能够有效完成对距离和声源深度的估计。     

矢量垂直阵的物体深度辨识研究

为有效对水面物体、水下物体实现深度判决,研究了利用垂直布设的矢量水听器组的声压和水平振速互谱函数有功分量的正负号进行判决的方法,该方法适用于变声速环境的浅海甚低频(VLF)声场物体深度辨识。依据在波导中只存在两阶简正波的条件,分析水域深度与探测频率范围的关系,并就几种不同声速剖面情况进行仿真分析。对千岛湖水声试验中的数据进行处理,辨识结果和实际深度符合良好,正确率80%及以上。      

基于匹配场处理的天波雷达高度估计算法

天波超视距雷达通常采用距离-多普勒处理来检测海面上的目标。距离-多普勒处理可以获得目标的斜距和多普勒频率,而不能获得目标的高度信息。该文提出一种基于匹配场处理的算法来估计目标高度,算法利用单个驻留周期的回波数据来进行估计。仿真表明,在给定的仿真场景下,目标高度估计精度可达2000 m左右。与已提出的对数似然函数算法相比,该算法具有更好的稳健性。     

Resolution Improvement of Scanning Acoustic Microscopy Using Sparse Signal Representation

Scanning acoustic microscopy is an imaging method in which the focused high frequency ultrasound is used to visualize the micro structures. The morphology and acoustic properties of the biological tissues can be evaluated using scanning acoustic microscope system. To determine thin tissues having micrometer thickness, the high acoustic frequency is required for conventional SAM. In practice the acoustic frequency is restricted by the penetration depth through the material. Characterization of thin sliced tissue is difficult, as the reflected signals from top and bottom are superimposed. In order to improve the axial resolution of conventional SAM, a technique based on sparse signal representation in overcomplete time–frequency dictionaries is investigated and among the great number of algorithms for finding sparse representation, we first apply matching pursuit (MP) and basis pursuit (BP) and then propose the orthogonal matching pursuit (OMP) and stagewise orthogonal matching pursuit (StOMP) algorithms to decompose the A-scan signal to an overcomplete Gabor dictionary. Different criteria are used for measuring the performance of these algorithms in C-scan imaging. The proposed method can separate closely space overlapping echoes beyond the resolution of conventional SAM systems and also the final results show that StOMP performs best overall in extracting the specific echo, since this algorithm is precise and fast.     

一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法

针对浅海的水声信道稀疏特性,提出了一种降低复杂度的前向回溯正交匹配追踪(RC-LABOMP)信道估计方法。首先计算正交匹配追踪和子空间追踪信道估计算法的两类支撑集,接着根据两类支撑集的交集和并集,预处理先验信息,最后利用先验信息完成前向回溯正交匹配追踪信道估计。该算法经过先验信息的预处理,能够减少原LABOMP算法的迭代次数,同时缩小原子的索引范围,因此能够显著降低原LABOMP算法的计算复杂度。此外,将提出的算法与水声Turbo均衡系统相结合,更适用于水声通信系统。仿真结果表明,所提算法在随机信道和水声信道条件下,具有估计精度高、误码率低的特点,同时能够显著降低LABOMP算法的计算复杂度,是一种适用于浅海水声信道的有效估计方法。     

基于多层双向长短时记忆网络的水声多载波通信索引检测方法

索引调制滤波器组多载波(FBMC-IM)水声通信系统在进行信号检测时,需要先根据均衡后子载波上承载的恢复数据判断出活跃子载波的位置。针对传统检测方法估计索引信息时计算复杂度高且准确度较低的问题,该文结合双向长短时记忆网络(BLSTM)对时序信号进行特征提取的优势,将深度学习理论引入水声信号处理的概念,提出一种基于多层BLSTM的水声通信信号索引检测方法。该方法将传统索引检测问题转化为数据驱动的多元分类问题,在提高估计性能的同时降低了计算复杂度。基于湖试测得的水声信道数据仿真验证了该方法的优越性和鲁棒性,可以作为索引调制机制下的一种通用检测手段。     

Ultrabroadband and Reconfigurable Transmissive Acoustic Metascreen

Passive acoustic wave manipulations are severely constrained by the narrow frequency bandwidth of acoustic metastructures. In this research, an unprecedented type of reconfigurable acoustic metascreen is proposed for broadband manipulations of transmitted acoustic waves. The conceived structure is composed of uniquely designed unit cells producing the modulation of the transmitted phase shift within the full 2π range with an excellent impedance matching with the background medium. By rationally arranging the reconfigurable elements within the metascreen based on the corresponding parameter profile, different phenomena and functionalities can be easily realized. As examples, acoustic focusing and acoustic bending are presented to showcase the performance of the proposed metascreen. We indeed numerically and experimentally demonstrate the ultra-broadband and reconfigurable features of our concept over an astonishing frequency range extending from 3 to 17 kHz, which covers the majority spectrum of the audible range of human hearing. Our work provides a unique and remarkable conceptual design of acoustic metascreen opening a promising and pragmatic route to conceive compact broadband acoustic devices, where wavefront manipulations on broadband sound signals or pulsed signals are required.     

基于最大池图匹配的形变目标跟踪方法

该文提出了一种基于最大池图匹配的形变目标跟踪算法,适用于跟踪目标产生较大形变或者严重遮挡等场合.此方法首先将目标搜索区域过分割为候选目标部件并建立动态图表示,即目标部件的表象特征和它们之间的几何位置关系.然后采用最大池图匹配算法,得到目标图和候选图中部件的匹配关系,从而确定出目标位置的置信图.联合考虑目标整体和目标部件对目标位置的支持,投票决定出精确的目标位置.在各种形变目标的跟踪序列测试下,该算法与其他跟踪器的对比验证了其有效性和鲁棒性.     

基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法

为了提高车辆目标在不同测试条件下的识别效率,降低系统的漏检率和误检率,提出了一种基于激光雷达与红外图像融合的车辆目标识别算法。该算法利用目标原点矩参量表征目标的红外特征,用匹配相似度表征目标的点云特征,再经过轴系对齐和尺度变换实现图像融合。实验采用激光雷达与红外同轴光路获取的两类数据进行图像融合,再利用目标匹配阈值进行迭代筛选,最终识别车辆目标。对比了1帧、20帧和40帧图像中具有不同属性的车辆目标识别效果,结果显示,本算法输出的目标识别区域正确适当。在1000帧图像的多种测试条件的实验中,本算法的漏检率均小于100,误检率均小于50,明显优于传统的距离向数据分类法和光谱分类法,验证了其具有较好的鲁棒性。     

基于梯度相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法

针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显著性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显著,这两点的匹配就越好;然后融合三种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广     

一种稳健的雷达成像超分辨算法

在机动目标的ISAR成像情形下,由于目标散射点回波信号的多普勒频率不再保持恒定,此时若用常规的超分辨算法来提高横向距离分辨率,则由于模型误差将使得算法性能下降或失效。该文采用上述情形的多普勒频率的分段一阶近似模型,在此基础上,提出一种基于推广RELAX算法的线性调频信号参量估计方法。文中同时给出了数值模拟结果。     

基于多尺度特征提取的运动目标定位研究

从尺度不变特征变换算法的实时性与鲁棒性分析入手,针对其在特征点匹配精度和匹配效率两方面不足,提出一种基于运动目标的多尺度特征提取算法.该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及时间轴帧图像双向配准的办法,成功地修正了运动目标图像配准的实时性与鲁棒性的不足.实验证明,多尺度特征提取算法能够有效而快...