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基于声图像的水下目标感知技术研究

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摘要

第1章绪论

1.1引言

1.2.1水下场景的声成像

1.2.2声图像的解译

1.3水下目标感知框架

1.3.1多波束水体成像技术

1.3.2恒虚警率检测技术

1.3.3局部分析技术

1.3.4检测前追踪技术

1.4论文的研究内容和结构

第2章水下目标的声图像表示

2.1引言

2.2水下场景的水体成像

2.2.1多波束水体成像

2.2.2水下场景的声图像表示

2.3声图像的初级处理

2.3.1虚拟波束插值

2.3.2动态亮度分配

2.3.3基于背景估计的旁瓣抑制

2.4基于局部背景构建的目标表示

2.4.1目标的声图像表示

2.4.2局部背景的构建

2.4.3目标的局部HOS表示

2.4.4实验结果与讨论

2.5本章小结

第3章声图像中ROI的快速检测

3.1引言

3.2声图像的CFAR检测

3.2.1基于Weibull分布的CFAR检测

3.2.2二维CFAR检测

3.3 CFAR的子块截断策略

3.3.1子块截断策略

3.3.2基于积分图像的快速算法

3.4快速SC-CFAR的ROI检测

3.4.1算法流程和性能评估

3.4.2实测数据结果与讨论

3.5 HOS空间的ROI检测和重构

3.5.1 HOS空间的ROI检测

3.5.2基于匹配滤波的ROI重构

3.6本章小结

第4章基于局部特征追踪的潜在目标鉴别

4.1引言

4.2声图像的关键点检测

4.2.1关键点检测简述

4.2.2声图像的关键点检测

4.2.3仿真试验结果与分析

4.3.1特征描述子简述

4.3.2声图像的特征描述子匹配

4.3.3仿真试验结果与分析

4.4应用TBD的潜在目标鉴别

4.4.1基于TBD的局部特征追踪

4.4.2目标鉴别的实验结果与分析

4.5本章小结

第5章潜入目标感知的试验研究

5.2.1试验设计

5.2.2潜入目标水平运动的试验结果

5.2.3潜入目标垂直运动的试验结果

5.3.1试验设计

5.3.2潜入目标近距离航迹方向运动的试验结果

5.3.3潜入目标远距离航迹方向运动的试验结果

5.4移动侧视潜入目标感知试验

5.4.1试验设计

5.4.2潜入目标相对静止的试验结果

5.4.3潜入目标水平运动的试验结果

5.5本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

附录

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摘要

在国家维护海洋权益、建设海洋强国的战略牵引下,声学区域安防成为了海洋声学技术发展的一个重要方向,其中的核心问题在于如何从警戒区域中快速而准确地辨别出来自水下的威胁目标。针对这个问题,本文采用理论分析、仿真模拟和试验论证的研究方法,设计了一个水下目标感知框架。围绕水下场景的声成像、目标感兴趣区域(Region of Interest,ROI)检测和潜在目标的鉴别,分三层展开深入研究。
  第一层借助多波束水体成像技术将水下场景映射成声图像,应用基于虚拟波束的插值和动态亮度分配方法改善声成像效果,提出一种背景估计算法抑制高信噪比下的旁瓣干扰。在分析了水下场景中目标声图像表示存在问题的基础上,引入了局部高阶统计量(Higher-Order Statistics,HOS)分析方法,对目标的HOS空间表示展开深入的研究。
  第二层将子块截断策略应用于声图像的ROI检测,并采用基于积分图像的算法提高运算效率,通过实测声图像数据评估这种快速子块截断恒虚警率(Subset Censored-Constant False Alarm Rate,SC-CFAR)检测方法的有效性。并研究了在局部HOS空间执行SC-CFAR算法进行ROI检测的问题,通过匹配滤波能够尽量还原ROI的实际样貌,在目标大小和数量未知时,使用不确定目标理论模型能取得更好的ROI聚焦效果。
  第三层将检测到的每个ROI都看做是一个或多个潜在目标。分两个步骤展开研究,第一步是寻找适合于表示这些潜在目标的局部不变特征,第二步是通过对局部不变特征的追踪对潜在目标进行鉴别。首先将常用的关键点检测算法应用于声图像,并对比不同算法的检测性能。接着将常用的特征描述算法将检测到的关键点生成特征描述子,并对比不同描述子的匹配性能。然后将初步筛选出的关键点检测算法和特征描述子组成不同的局部不变特征,采用检测前追踪的策略(Track Before Detect,TBD)在声图像序列ROI中执行局部特征追踪,利用追踪统计信息判断潜在目标是属于真实目标还是虚警。
  最后以水下蛙人为潜入威胁目标展开目标感知的试验研究。为了模拟实际声学区域警戒可能会遇到的多种情况,设计了定点下视、定点平视和移动侧视三组不同的视场下潜入目标多种运动方式的试验,验证了在水下目标感知框架下进行目标辨别的有效性。

著录项

  • 作者

    高珏;

  • 作者单位

    哈尔滨工程大学;

  • 授予单位 哈尔滨工程大学;
  • 学科 信息与通信工程
  • 授予学位 博士
  • 导师姓名 李海森;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    声图像; 目标感知; 特征描述; 检测前追踪;

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