基于Blob分析和贝叶斯决策的水下目标提取方法

由于水下环境复杂多变,造成目标与伪目标的高混合度,某种单一的分割方法通常不能提取出理想的目标区域,因此提出一种基于Blob分析和贝叶斯决策的水下目标提取方法。首先,利用改进的二维OTSU算法计算出最佳阈值,并根据该阈值对图像进行阈值分割,经过连通性分析得到闭合的初始分割区域;然后,采用7种Blob算子对闭合区域进行7维向量描述,并基于贝叶斯决策准则剔除伪目标区域;最后,利用数学形态学算子去除目标区域边界的毛刺和干扰,得到理想的目标区域。通过对水池实验抓取的水下图像进行处理,结果表明该方法能够准确、有效地提取出真目标区域。

基于UUV动力学模型的实时海流估计方法研究

提出了一种基于UUV模型的海流估计方法。结合UUV的动力学模型,根据实际系统状态与模型系统状态得到UUV航行环境的海流信息,避免了海流估计对开环操纵性试验的依赖。此外,针对模型与各个传感器间的时间、空间异步问题,采用了数据融合理论中常用的插值法进行时空配准。最后,通过多次UUV试验数据验证了该方法的有效性,并与用最小二乘法得到的海流信息作对比。结果表明,该方法具有较强的工程意义。

基于ADCP水层跟踪的无人水下航行器航位推算算法研究

针对UUV水下定位时DVL对地速度信息失效或定位系统无DVL传感器,而不能满足水下长时间定位需要的问题,基于ADCP水层跟踪特性研究了改进的航位推算算法。为降低随机误差对ADCP测量数据的影响,引入Mallat算法来分解和重建速度信号,还原UUV真实的速度信息。为验证本文所提航位推算算法的有效性,对某湖试数据进行后处理,结果表明,基于该航位推算算法的定位方案不仅提高了定位系统的完整性和鲁棒性,而且满足定位精度要求。