基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。     

海面目标与海天背景合成的红外图像数值模拟方法

在对海面目标红外图像理论模拟的研究中,已经能分别计算出目标和海面大气背景的红外图像,作者研究了在此基础上用数值方法模拟海面目标和海天背景合成的红外图像的计算原理和方法,编制了生成合成红外图像的计算软件并计算了某舰的模拟热像。     

基于中心点和语义信息的多方向遥感舰船检测

在高分辨率遥感影像解译中, 舰船目标的检测一直是研究热点。针对遥感影像中近岸舰船排列密集、方向各异以及背景复杂等问题, 本文提出一种基于旋转中心点网络和语义信息(rotated CenterNet using semantic information, RSI-CenterNet)的多方向遥感舰船目标检测方法。首先, 基于关键点检测网络, 在检测阶段添加目标角度回归分支, 以预测目标方向; 其次, 添加语义分割分支, 并将其输出的特征与检测部分的输入特征进行融合以强化目标区域的特征信息; 最后, 引入注意力模块, 以强化目标显著区域与通道的特征, 提升检测精度。实验结果表明, 与其他多种先进方法相比, 本文方法具有更高的检测精度与检测速度, 在高分辨率船舶数据集(High Resolution Ship Collections 2016, HRSC2016)上的平均精度达到88.31%, 检测速度达到17.8 FPS。     

浸没式喷水推进器水动力噪声的数值预报

为掌握浸没式喷水推进器水动力噪声的基本特征，基于点源模型和边界元方法探索该型推进器噪声的数值预报方法，并分析导管内壁面脉动压力特点以及导管对叶轮声场的屏蔽效应。结果表明：浸没式喷水推进器由于存在叶轮和导叶的相互作用，使得在导管内壁面存在较强的径向力脉动，导致静止部件声场在径向方向贡献最大；导管对旋转叶轮声场在较大范围内均存在一定的屏蔽效果，在径向方向最为显著；导管屏蔽效应导致推进器声场指向性与螺旋桨声场指向性存在较大差异。     

基于感知向量的光学遥感图像舰船检测

针对光学遥感图像中近岸舰船目标检测干扰大、虚警率高的问题, 在基于包围框边缘感知向量(box boundary-aware vectors, BBAVectors)检测网络的基础上提出了改进方法。首先在特征融合网络后加入一个有监督的注意力模块来增强目标区域信息, 削弱无关背景信息干扰; 然后利用边界感知向量间的几何关系设计了一个自监督损失函数, 用以加强向量间的耦合关系, 防止向量独立性导致包围框出现不规则形状。实验结果显示, 在HRSC2016数据集L₂级检测任务中, 改进模型检测结果的平均精度相较于原网络提高了6.91%, 有效抑制了背景噪声的干扰, 降低了近岸舰船目标检测的虚警率, 证明了改进方法的有效性。     

典型舰船结构的水下爆炸耦合毁伤研究进展

随着精确制导、控制及超空泡技术的快速发展和应用，水下武器的命中精度和航行速度不断提升，对水下武器的高效毁伤能力提出了新的需求.水下武器攻击舰船目标时，爆炸冲击波、壳体碎片、气泡脉动、气泡射流以及空化效应等多种毁伤元共同对舰船目标造成毁伤破坏；此外,多发水下武器时空协同作战会对舰船目标造成耦合毁伤破坏.因此，研究多类型毁伤元、多发武器对舰船目标的耦合毁伤机理及模式是提升水下武器毁伤能力的关键.基于此，对比分析了水下接触爆炸、近距离爆炸以及中远距离爆炸时毁伤元耦合毁伤模式的区别.并从理论研究、仿真模拟以及试验验证等方面，对多类型毁伤元的耦合毁伤机理、典型舰船结构的耦合毁伤效应及基于时空协同的多发弹耦合毁伤作用的研究进展进行了梳理和归纳.在此基础上总结了现阶段针对舰船目标的水下爆炸耦合毁伤研究结果，对水下武器高效毁伤的研究方向进行了探讨，旨在为水下武器的高效毁伤技术研究提供参考.     

网络时代的人脸识别技术及其在舰船上的应用

人脸识别技术是当前国内外一项热门研究课题 ,广泛应用于机器人视觉、人机对话、通信、人口管理、安全和准入等场所。本文介绍了人脸识别的几个研究和应用领域 ,给出了当前流行的各种人脸探测方法 ,阐述了各自的缺点和适用范围 ,探讨了人脸识别技术在舰船上的应用 ,另外还简单介绍了人脸识别的研究工作     

基于关键点的遥感图像舰船目标检测

针对当前舰船目标检测算法存在锚框遍历计算成本高和特征旋转适应性不足等问题, 提出基于关键点的遥感图像舰船目标检测方法, 通过预估舰船中心点实现目标检测。首先, 引入深度可分离卷积降低参数冗余, 结合SimAM无参注意力机制, 增强对舰船目标的关注度。其次, 引入方向不变模型(orientation-invariant model, OIM)生成方向不变特征图, 增强网络对旋转目标的适应能力。最后, 考虑到遥感图像舰船目标任意方向密集排列, 但舰船目标中心点不变的特点, 采用直接预测目标的中心点, 再回归偏移量、目标尺度和角度的思路, 摆脱锚框遍历机制, 提高检测速度。在HRSC2016和RFUE2021数据集上进行对比实验, 实验结果充分说明了本文方法的有效性和先进性。     

基于RPPP的无人机自主着舰关键技术研究

在有风浪的复杂海况下，需要自主着舰的无人机与舰船两者相对运动带有极大不确定性，为了提高无人机着舰时相对定位以及控制的精度，确保无人机着舰时的安全性与可靠性，提出一种通过差分对流层误差的相对精密单点定位技术(relative precise point position, RPPP)。该技术仅依靠数据链和载波型卫星定位接收机，消除相同环境下卫星定位相同误差，获得精确相对定位。将比例导引与LQR(linear quadratic regulator)控制器相结合，解决了无人机着舰入射角偏差较大的问题，提高了无人机着舰末段高程方向及入射角度的控制精度。对无人机着舰轨迹进行规划，建立无人机着舰的运动模型，设计无人机着舰横向和纵向的控制律，搭建无人机自主着舰的仿真平台。仿真结果表明，采用上述算法着舰误差控制在0.2 m以下，入射角偏差在10^-3量级，可满足无人机着舰要求。     

基于YOLO框架的无锚框SAR图像舰船目标检测

面向合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)多目标检测应用, 提出了一种基于YOLO (you only look once) 框架的无锚框SAR图像舰船目标检测方法。该方法针对YOLOv3锚框需要预先设定且无法完美契合的弊端, 通过采用无锚框方法更好适应所检测目标的大小, 便于多尺度目标使用。在此基础上, 给CSPDarknet53网络增加了注意力机制作为特征提取网络, 然后经过能够增大感受野的改进特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)后, 把特征图传给无锚框检测头, 有效提升了目标类别和位置的预测精度。实验证明, 所提算法在公开SAR舰船数据集上平均精度比YOLOv3提高3.8%，达到了94.8%, 虚警率降低4.8%。