基于矩阵空域预滤波的近场聚焦波束形成

为解决因为强辐射噪声源(判为干扰)的存在影响对弱辐射噪声源(判为目标)的检测和参数提取,甚至得不到弱辐射噪声源声图的问题,提出了一种基于矩阵空域预滤波处理的近场聚焦波束形成方法.通过设计一个空域的矩阵滤波器对水听器阵列数据进行矩阵处理,抑制指定范围内的强干扰信号,且尽量保证其他感兴趣范围内的信号无畸变通过.通过水面舰船辐射噪声声图测量的具体实例来说明该方法对系统性能的改善效果,仿真结果表明:该方法提高了对弱辐射噪声源的探测和定位能力,优化了聚焦波束扫描声图质量.     

近场声聚焦波束形成与波束零陷研究

为分析舰船各部位辐射噪声源分布情况,采用近场聚焦波束扫描声图被动定位法,对测量区内各个位置进行逐点波束扫描,根据各点波束输出功率绘制噪声源的分布图.提出近场波束零陷形成方法,在强辐射声源位置形成波束指向性零点,减少其对其他部位波束扫描的影响.仿真结果表明:该方法提高了对弱声源信号的检测和定位能力,改善了聚焦波束扫描声图质量.     

舰船物理场半实物仿真实验平台开发

该文针对舰船物理场海上测量实验经费耗费巨大且难于组织实施的问题,设计了舰船物理场半实物仿真实验平台。通过舰船物理场数学模型,模拟在不同航向和方位角情况下各类目标舰船通过时的物理场,采用声、磁和水压传感器感知物理场。实践表明,借助该实验平台,在实验室条件下就可以观测到舰船通过时的声场、磁场和水压场信号波形,并可通过测量存储的数据分析信号的时域和频域特征。     

舰船姿态的GPS测定方法研究

水面的起伏不平使得舰船上下、左右晃动,从而影响了舰船上的仪器装置对其它目标的测量精度.本文提出了一种用GPS来测定舰船姿态的方法,可为舰船上仪器的精确测量提供必需的校正,从而提高其测量精度.     

聚焦波束形成的一阶零点约束权

为解决由于强亮点源(以下称为干扰)的存在影响对弱亮点源(以下称为目标)的测量和分析,甚至无法得到弱目标噪声源声图的问题,给出了一种聚焦波束形成的零阶和一阶导数共同约束的零陷权(以下称为一阶零点约束权).该权可以在任意给定的多个位置形成零点,取得目标的位置和波形,并抑制干扰的旁瓣,且仅取决于干扰的位置,无需实时解算,运算量小、稳健性高.不同信噪比和信干比条件下,单个和多个干扰的仿真结果表明,该算法在常规的聚集波束形成无法得到目标噪声源声图的情况下,可以在单个或多个干扰位置形成零点,得到目标噪声源的声图.     

基于多尺寸特征叠加的SAR舰船目标检测方法

针对SAR图像中舰船目标的检测问题,单纯基于深度学习的图像处理技术难以达到检测准确性和实时性要求.SAR图像中目标尺寸较小,且易受噪声、光斑干扰,传统方法难以提取精细特征并克服复杂条件下的背景干扰.针对以上问题,设计基于YOLOv3检测框架的端到端检测模型,借鉴了残差模块结构来避免网络退化问题.同时结合深层与浅层的不同尺寸特征图检测,使用目标基础特征提取网络参数来避免重复训练初始化过程.针对SAR图像中海上舰船成像小目标的特点改进优化了神经网络结构,实现SAR海面广域舰船目标识别分类算法,并对检测模型进行轻量化压缩处理.构建SAR图像舰船目标数据集并进行了多次目标检测识别分类实验,体现了提出的检测方法在复杂场景下有可靠的抗干扰能力和准确的目标检测识别性能.     

基于改进YOLOV3的遥感图像舰船目标检测

对于舰船遥感目标检测中存在精度低、速度慢等问题,以YOLOV3为框架对YOLOV3网络进行改进,从而使其更适用于检测遥感舰船目标,为了使检测精度更高,在原本3个不同尺度的卷积特征图与深度残差网络中相应尺度的特征图进行融合前提下,增加了第4个尺度104×104,有效地学习样本的特征.实验结果表明:改进的YOLOV3网络能...     

舰船目标与舷外干扰的电磁特征分析与鉴别方法研究

舰船目标与舷外干扰的电磁特征分析及其干扰鉴别方法研究是现代海战中电子对抗的重要研究内容.给出了3类舰船目标和两类无源舷外干扰的电磁特征信号,对它们的一维距离像的多种特征进行了分析和比较,给出了相应的仿真结果,为反舰导弹的精确制导提出了有效的干扰鉴别途径.图6,参8.     

基于视觉注意机制的视频监控中海上舰船目标检测

当天空、海面和岸上建筑等自然背景比较复杂时,容易干扰视觉注意的对象,而影响舰船目标的检测。本文提出了一种改进的视觉注意模型来检测海上舰船目标,首先利用小波变换获得舰船目标图像的高频特征和低频特征;然后利用改进的Top-hat滤波器抑制云雾和较强的海杂波,采用改进的Gabor滤波器得到方向特征,采用离散矩变换（DMT,discrete moment transform）得到边缘纹理特征;同时将图像进行色彩空间转换,由HSI（Hue-Saturation-Intensity）空间提取图像亮度、色调和饱和度来构成运动特征和颜色特征;最后将各特征图通过加权线性融合得到兴趣图,通过自适应阈值分割出舰船目标区域。实验证明该舰船目标检测算法具有较好的检测效果。     

基于多尺度自适应显著区域检测的舰船三维重建外点消除

针对海杂波影响下对海拍摄舰船图像,在三维重建过程中存在的大量冗余外点的问题,给出了一种多尺度自适应显著区域检测方法提取舰船区域,滤除海面信息,以消除密集点云中的外点.该方法利用大尺度因子高斯滤波,定位出舰船的大体轮廓,利用图像亮度分量显著图开方值提取舰船水面倒影,利用基于目标尺度的自适应高斯滤波提取舰船精细轮廓,从而得出较精确的舰船区域检测结果,可有效消除三维重建过程中外点的影响.