基于多波束声呐图像的长江河道底质识别与分类

基于多波束对长江河道底质分类关键问题进行了研究，对多波束反射强度数据进行改正并对多波束声呐图像进行预处理，采用灰度共生矩阵对底质反向散射强度图像进行纹理特征提取，最后将提取底质图像样本作为自组织特征映射神经网络和随机森林两种分类方法的训练数据，使用训练好的预测分类模型对反向散射强度图像进行全图底质分类.实验结果表明，SOM与随机森林分类方法的总体分类精度分别达到了82.5%与85.4%，对底质声呐图像实现了较好的预测分类效果.     

基于PCNN与混合加权的多波束声呐图像镶嵌方法

多波束声呐图像是进行海底底质分类与目标识别的主要数据源之一。原始反向散射强度经过改正处理后仍存在残余误差,需要进行图像镶嵌以削弱残差的影响,构建大区域声呐图像。本研究针对多波束声呐图像镶嵌中的拼接线消除与信息综合问题,提出一种在NSST域内结合PCNN与混合加权的图像镶嵌方法。首先,对单条带声呐图像进行NSST分解,再对重叠区低频项按照混合加权进行镶嵌,高频项按照PCNN进行镶嵌。实验结果表明,在拼接线消除方面,镶嵌后条带拼接线两侧声强均值差由-6.18降为-1.29 dB;在信息综合方面,镶嵌结果的信息熵相对于混合加权法提升2.5%,空间频率提升31.6%。本研究方法能够在削弱拼接线的同时,有效综合相邻条带纹理信息,实现多波束声呐图像的镶嵌。     

基于小波分析的多波束声呐图像角度响应改正方法

多波束声呐图像在海底底质分类中具有重要应用,而角度响应(angular response,AR)对多波束声呐图像的影响较大,给声呐图像的判读带来了困难。为此,针对多波束角度响应曲线具有非平稳离散随机信号的特点,提出一种基于小波分析的多波束声呐图像角度响应改正方法。首先,将AR曲线进行小波分解,获得长波项和短波项;然后,分别绘制长波项和短波项的三维概率密度图,通过短波项的三维概率密度图获得小波分解的最优参数,通过长波项的三维概率密度图对多波束条带进行同底质区域的划分;最后,在同底质区域下进行长波项的AR改正,将改正后的长波项和短波项进行信号重构,获得高质量的多波束声呐图像。实验分析表明,该方法在保留原始细节的基础上,有效削弱了角度响应对声呐图像的影响,对多波束声呐图像处理具有参考和应用价值。     

基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类

海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向,适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性,无法准确高效判别最优聚类数。因此,本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据,结合贝叶斯信息准则构建特征概率密度模型,实现聚类数的准确寻优;其次,融合多波束强度特征和地形特征构建基于K-均值的海底底质非监督分类模型。实验表明：该方法准确解释了实际底质的分布情况,总体分类精度和Kappa系数分别为77.97%和0.67,相较于最大最小值法和中心点法分别提高了13.93%、0.22和1.69%、0.02,收敛迭代次数比中心点法减少67次,提高了分类效率,为海底底质的自适应聚类提供参考。     

多波束水柱影像中三维羽流数据提取方法研究

海底气泡羽状流被公认为指示海底存在天然气水合物的有效标志之一,因此实现对海底气泡羽状流的高效探测和准确分析,具有重大的战略意义。利用羽流气泡与海水声阻抗存在差异的特性,发现并提取了多波束声呐图像中水柱影像上的声学耀斑,为海底羽流探测提供了新的思路。结合最短距离和中值滤波对含有羽流耀斑的水柱影像进行处理,从而实现羽流目标反向散射强度与背景环境噪声分离,同时采用走航式观测的方法获得测区的三维数据,通过研究羽状流声反射回波强度阈值,设计一种基于3D搜索单元的羽流气泡三维滤波器,实现了墨西哥湾三维羽流数据的提取。     

水中气体目标的多波束声呐成像与检测算法

随着海底输气管道的使用日益增多,对输气管道泄漏的检测刻不容缓。文中提出一种基于多波束声呐的水中气体目标成像与检测算法。成像算法以MVDR(minimun variance distortionless response)波束形成算法为核心,归算水体位置信息和反向散射强度信息后实现对水体目标的声呐成像。对声呐图像采用基于数学形态学的边缘检测算法检测目标边缘,判断气体目标有无。通过水池试验结果证明,文中提出的算法流程能够有效地实现水中气体目标的成像与检测,具有较好的工程应用前景。     

侧扫声呐图像噪声模型的分析

侧扫声呐图像在获取的过程中由于其成像机理和复杂的海底环境会产生斑点噪声,其中由于不同底质类型形成的海底混响是造成这些斑点噪声的一个主要因素.首先利用5种典型的概率分布对海底混响的统计特性进行拟合得到了最优的拟合分布.再通过分析灰度直方图相关的特征参数,提出了基于两个特征参数对最优分布参数的估计.最终,通过多元回归分析实现了侧扫声呐图像噪声模型的建立和不同底质类型的图像分类.实验结果表明:伽马分布模型具有拟合特性准确和概率计算便捷的优势;根据模型参数与图像特征所得到的模型可以有效地模拟不同底质类型混响所导致的噪声,有利于底质的分类和噪声的消除.     

非均匀海底和粗糙界面引起的平面内海底散射

结合Ivakin等的射线管积分法和Hines的复射线/最速下降法, 提出了一个计算随机非均匀海底和海底粗糙界面引起的平面内海底散射模型. 对于一任意给定的入射角, 利用该模型可以很容易地计算出不同散射角时的海底散射强度(这一点对基于简正波理论的浅海混响模型非常重要), 利用已发表的海底散射实验数据对模型进行了检验, 并且讨论了散射强度的频率、角度关系以及海底介质非均匀的物理参数对散射强度的影响.     

水下航行器自由视角探测的多波束声呐仿真

针对水下航行器运动与水下声学感知过程中因多因素强耦合导致相关联合仿真模型缺失问题,提出一种适用于水下自由视角探测的运动位姿和声呐图像高逼真耦合仿真方法．首先建立多波束图像声呐几何模型,并提出声呐视域简化方法,实现声呐图像快速生成;其次建立水下地形、航行器路径和探测视角耦合的自由扫测模型,实现水下自由视角扫测与成像;最后针对声呐图像干扰的高逼真仿真问题,提出一种基于实测数据拟合的结构化噪声和回波重影建模方法,进一步提高仿真声呐图像的逼真度．实验结果表明：该模型能够有效实现水下航行器自由视角扫测过程的位姿和声呐数据组合仿真,生成具有一定逼真度的多波束声呐图像．     

基于总传播误差法构建海底地形模型

为了提高多波束数据处理效率,克服趋势面法、中值滤波法等对海底地形细节的损坏,采用总传播误差法进行多波束数据处理、构建海底地形模型(DTM)。研究结果表明:总传播误差法以实测数据误差计算为基础,依据IHO标准设置滤波器进行粗差自动剔除,避免了人机交互式编辑主观性判断的干扰,数据处理速度是人机交互式编辑的5倍。总传播误差法依据水深变化设置可变网格,保证了地形模型具有较高的分辨率,很好地保留了地形细节。总传播误差模型具有更强的抗差性,适合于海底热液区等复杂地形环境研究。     

基于多波束声呐系统的水深测量技术研究

本文以多波束声呐系统在水下地形测量中的应用为研究对象,探讨了多波束声呐系统的原理、数据处理方法,并以传统的扫床方式对多波束测深系统的质量的进行了检验,结果表明,在水深30m的情况下,通过3～4次的反复扫测完全能够达到测点间距为3.6cm,这样的测点密度完全能够检测到水下细小的礁石,能够非常详细地反映施工区域水下地形情况。且多波束测深系统的测量数据在施测过程中就可以实时显示水下区域的地形情况,测量数据不仅可以制作平面的地形图,还可以制作三维模型,展示的效果直观丰富。     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.     

多波束声纳数字测深与改正模型

建立了多波束系统数字测深与波束角效应改正模型。根据多波束系统工作原理,建立多波束系统数字水深测量模型,对其中波束角效应产生的测深影响进行改正,进而模拟测量了海底地图,并以实际海底水深数据进行检验。结果表明,该模型比较符合理论分析及实际情况,测深改正效果明显。     

海底声学特性水平变化引起的声异常衰减

海底底质声学参量是影响浅海中声传播的主要原因之一. 基于一次海上实验中的声传播损失异常现象, 提出了海底底质水平变化的海底模型, 并很好地解释了实验中观测到的现象. 研究结果表明, 海底底质在传播路径上的变化对于水中声传播的影响很大, 在进行声传播问题研究及海底反演中海底模型的选取都应对实际海底的水平变化特性予以足够的重视.     

复合随机介质中波束的传播

从辐射传输方程出发讨论了波束在复合随机介质中的传播问题。将波束强度分解成相干强度，前向小角度非相干强度、漫射非相干强度三部分，分别导出它们所满足的方程，在忽略复合随机介质中粒子之间、湍流之间、湍流与粒子之间的相关对散射的影响的情况下，分别用Fourier变换法和漫射近似法导出相应方程的解的表达式，对波束强度的三部分进行数值计算。     

粉尘环境中的图像恢复方法

为了克服粉尘环境给图像造成的退化问题,首先建立了一种考虑粉尘多散射因素的图像退化模型,该模型使用一级多散射方法推导得出;其次在图像退化模型基础上采用暗元色先验知识原理提出了图像恢复算法;最后在基于kirsch算子的自动阈值图像质量评价标准下,通过遗传算法(GA)对模型中的大气光与曝光参数自动优化,实现粉尘图像恢复的最优结果.实验证明此方法不但能有效地去除粉尘对图像的影响,增强图像色彩与对比度,而且揭示了更多的边缘信息,为粉尘环境下图像中的目标识别提供了判别依据.     

激光晶体的光散射实验研究

本文提出两种测定激光晶体光学质量的实验方法:一是测前向散射积分强度,它给出折射率起伏的均方值;另一是测散射波束的角宽度变化,并以此作为晶体光学质量的综合评定指标。文中附有典型实验结果及分析。     

声学探测技术在海底管道外检测中的应用

在海底管道的外检测过程中,为明确海底管道的真实赋存状态,常使用工程物探和潜水摸探对其进行调查,其中声学探测技术的应用最为广泛。本文以SONIC 2024多波束测深系统、SES 2000参量阵浅地层剖面系统、KLEIN 3000侧扫声呐系统为例,系统介绍传统声学探测技术在北部湾某单点系泊(SPM)海底输油管道外检测中的应用。在此基础上,结合扫描声呐、合成孔径声呐等声学探测技术,探讨各类声学探测技术的优劣性及适用条件,指出海管外检测技术的发展方向。多种声学探测技术的综合运用是准确评价海底管道状态的基础,海底管道外探测方案的选择应综合考虑海域条件、设备优缺点、作业载体、工作成本等因素。海管外检测技术向着设备集成化、检测精细化、识别智能化的方向发展。     

基于FEKO的引信目标近场动态散射特性实时仿真

引信目标的近场散射特性受到天线方向图、目标局部照射、弹目交会状态等因素的影响,计算过程复杂。首先提出了一种基于FEKO的目标近场散射特性实时仿真方法,然后根据引信作用段的特点建立了弹目交会模型,对引信目标的近场动态散射特性进行了实时仿真,仿真结果表明近场散射强度与导弹脱靶量和目标照亮区有直接关系,脱靶量越小,散射强度相对越大,且弹目距离较近时,由于照亮区的不同散射强度将出现较大起伏。     

基于前视声呐的水下移动障碍物运动参数预测

针对水下未知环境中移动障碍物的运动速度预测,提出一种基于多波束前视声呐预测方法.首先,对多波束前视声呐采集的障碍物三维点云数据进行滤波处理,并采用并行搜索树算法进行数据分块处理以分离出单个障碍物.然后,分别计算声呐每一采样时刻障碍物虚拟质心位置,并修正由无人潜航器船位差所产生的虚拟质心位置变化;建立自适应神经模糊推理系统模型,根据输入的虚拟质心位置依次预测移动障碍物的速度和方向角.最后,进行Matlab仿真实验,仿真结果表明:基于前视声呐探测数据获取的虚拟质心能够准确反映移动障碍物的运动趋势,基于此的自适应神经模糊推理系统能够准确预测移动障碍物的运动参数.