基于改进SSD的合成孔径声纳图像感兴趣小目标检测方法

轻量化目标检测模型SSD-MV3(Single Shot Detection-MobileNet V3)因输入图像尺寸限制无法直接检测高分辨率大尺寸合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)图像中感兴趣小目标.为此,本文提出了一种新的目标检测方法HRSSD(High Resolution Single Shot Detection),该方法通过冗余切割确保SSD-MV3输入图像尺寸的规范以及感兴趣小目标的完整,并利用二次非极大值抑制保证检测结果的唯一.此外,提出了一种尺度、空间和通道注意力机制联合的特征提取模块,并利用该模块重新设计了SSD-MV3的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV3P(Single Shot Detection-MobileNet V3 Pro),使得SSD-MV3P能更有效的感知感兴趣小目标特征信息.实验结果表明,在感兴趣小目标检测数据集SST(Sonar Small Targets)上,SSD-MV3P的平均检测精度(mean Average Precision,mAP)比SSD-MV3提升4.39%.HRSSD实现了高分辨率大尺寸SAS图像感兴趣小目标的检测,并且保证了同一位置上检测结果的完整性和唯一性.

多子阵合成孔径声纳距离-多普勒成像算法

基于相位中心近似(PCA)的传统多子阵合成孔径声纳(SAS)成像方法忽略了近似误差的方位空变性,使得分布式目标的聚焦结果发生畸变。为解决这个问题,该文从收发阵元空间分置采样与相位中心近似采样的几何模型出发推导了一种考虑近似误差方位空变性的双程斜距历程,并将多子阵合成孔径声纳2维频域系统函数分解为收发分置畸变项和类收发合置项。在此基础上,采用复数相乘、插值实现收发分置畸变项的补偿,并利用距离-多普勒算法进行成像处理。相对传统方法,该文方法在整个测绘带内的近似误差更小,不会带来方位向上的位置偏移,能得到与真实目标位置一致的成像结果。

多子阵SAS方位空变运动补偿子孔径算法

为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程进行近似;然后,利用子孔径运动补偿和单基等效处理,将含有方位空变的侧摆和偏航误差的多子阵回波数据转换为理想的单阵回波数据;最后,利用经典的单阵频域逐线成像算法,实现快速运动补偿和高分辨成像。仿真实验与实测数据成像结果均验证了所提算法的有效性。

基于双基模型的多接收阵合成孔径声纳CS成像算法

针对多接收阵合成孔径声纳(SAS)的传统快速成像方法较难实现高阶空变系统误差补偿的问题,将多接收阵SAS看成多个双基地声纳的组合,并利用根式的等价变换和泰勒级数方法,提出了一种充分考虑"停-走-停"近似的多接收阵SAS线频调变标成像算法。基于多接收阵SAS方位空不变和距离空变特性,在二维空域内研究了距离延迟误差,结果表明,基于双基模型的成像方法能够满足合成孔径高分辨成像。仿真和实测数据处理结果进一步验证了该方法的有效性。

基于回波信号的一种合成孔径声纳运动补偿方法

运动补偿是合成孔径声纳 (SAS)成像的关键问题 ,SAS系统一般利用多接收阵回波信号数据的互相关特性进行运动补偿 .本文提出一种基于单接收阵和强点目标回波的运动补偿方法 ,并在推导侧摆误差模型的基础上 ,进行了计算机仿真 .仿真和实测数据实验结果表明该方法的有效性 .

多子阵合成孔径声纳逐点成像算法

合成孔径声纳(SAS)中信号传播较合成孔径雷达(SAR)需要更长的时间,往往“停一走一停”近似不再有效,测绘带内不同距离回波到达基阵时,基阵存在不可忽略的运动;同时测距、测速模糊矛盾的问题较SAR更为突出。本文针对这一情况,在原有多子阵逐点成像算法的基础上,研究了基阵的运动误差,提出了多子阵合成孔径声纳带运动补偿的逐点成像算法。

浅析合成孔径声纳与干涉合成孔径声纳

介绍了合成孔径声纳SAS和干涉合成孔径声纳INSAS的基本成像原理、用途以及SAS的自动聚焦算法和INSAS的配准、解缠 ,说明了它们相对于SAR与INSAR的不同之处和难点 ,并结合国内外最新的研究成果 。

合成孔径声纳图像阴影增强方法研究

合成孔径声纳成像时,需要从不同位置采集目标的回波,从而造成目标的阴影被模糊。传统的声纳图像增强方法没有利用合成孔径声纳的成像机理,难以对阴影进行有效增强。从合成孔径声纳信号处理的角度,给出了固定焦距阴影增强(FFSE)算法的严格证明过程,导出了不同变换域下阴影增强的处理方式。对于多子阵合成孔径声纳,使用不均匀分离快速傅里叶变换(NSFFT)消除方位向的不均匀采样,然后在距离多普勒域进行阴影增强。分别对海上试验和湖上试验的数据进行了分析。处理结果表明,该方法能够显著增强合成孔径声纳图像的阴影,具有较强的实用价值,对于后续的图像分割和目标识别具有重要意义。

球面单形平方根无迹粒子滤波在拖曳合成孔径声纳组合导航中的应用

惯性导航设备修正回波数据作为合成孔径声纳(SAS)运动补偿的一种重要方法,其中的关键技术是研究和利用高精度的滤波算法以及组合导航系统为运动补偿提供导航数据信息。在标准粒子滤波算法的基础上进行改进,提出了一种球面单形平方根无迹粒子滤波算法(SS-SRUPF),并将之应用于SINS、多普勒计程仪(DVL)组成的水下组合导航系统,输出的导航数据再传输给SAS成像系统。仿真结果表明,SS-SRUPF算法可将一个合成孔径时间内的组合导航位置均方误差精度提高到0.013m,小于SAS距离向分辨力0.019 m,满足SAS运动补偿的要求。

基于非停走停及方位非均匀采样的多接收阵合成孔径声纳CS成像算法

针对采用多接收阵技术的合成孔径声纳(SAS)成像中普遍存在的不满足停走停假设和方位向采样非均匀等问题,在深入分析了停走停假设和方位向的非均匀采样对成像造成影响的基础上,给出一种可用于方位向非均匀采样多接收阵合成孔径声纳的chirpscaling(CS)成像算法,它较为精确地补偿了非停走停模式带来的相位误差,因而适用于宽测绘带远距离SAS成像。仿真和试验均证明了该方法的有效性。

干涉合成孔径声纳海试样机研制与试验

介绍了干涉合成孔径声纳海试样机的研制情况,重点阐述了其中的主要关键技术:实时干涉信号处理技术、高稳定性拖曳体设计以及高幅相一致性基阵设计,并给出了干涉合成孔径声纳的湖试和海试成像结果。结果表明:干涉合成孔径声纳海试样机系统稳定可靠,成功获取了海底的高精度数字高程图,距离分辨率达到2.5cm,方位分辨率达到5cm,高程测量精度约为0.15m。

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。

基于集群的高频合成孔径声纳并行处理方法

大测绘带下的高频合成孔径声纳需要解决的主要问题是海量数据的实时处理。该问题对数据处理的计算平台、成像处理和架构提出了很高的要求。本文利用非均匀离散快速傅里叶变换改进了成像算法,使之能够适应采用了多子阵技术的合成孔径声纳;提出了高频合成孔径声纳信号并行处理方法,在集群上实施了该方法,并进行了湖试试验。实时成像结果表明,改进的并行处理方法可以满足分辨率为距离向4cm、方位向5 cm,测绘带宽为200m的高频合成孔径声纳实时成像要求,具有较高的稳定性。

宽测绘带多阵合成孔径声纳成像的仿真研究

针对现有多接收阵合成孔径声纳算法没有考虑或低估了"停-走-停"近似在宽测绘带和高平台运动速度情况下带来的图像失真,本文在深入分析多接收阵系统误差的基础上,以距离多普勒算法为例,提出了一种有效的多接收阵合成孔径声纳成像处理方法。它舍弃了费涅耳近似,较为精确的补偿了停走停近似引入的误差,因而适用于低频宽波束宽测绘带成像。仿真证明了方法的有效性。

合成孔径声纳三维数据仿真研究

提出了一种基于声线追踪技术的合成孔径声纳三维数据仿真模型。此仿真模型包括四个部分,即三维运动轨迹下点目标回波模型、基于三角面元的声线追踪和目标阴影区域计算模型、基于棱锥的波束照射区域计算模型、发射和接收波束指向性及目标散射特性等其它因素对合成孔径声纳回波数据的影响模型。点目标和体目标数据仿真结果表明此仿真模型可行,尤其是体目标仿真结果的阴影特征逼真,可以为合成孔径声纳信号处理、图像判读和目标自动识别研究的提供有力支持。

合成孔径声纳技术以及在海底探测中的应用研究

合成孔径声纳技术逐渐成为海底探测领域的热门研究方向,其在地貌成像、沉底和掩埋小目标成像、海底管道探测等方面的应用均取得重要进展。文中系统阐述了合成孔径声纳技术的工作原理和研究现状,重点介绍了双频双侧合成孔径声纳的技术优势。结合海底管线探查案例,详细分析了该设备的应用情况,并与浅地层剖面仪实际获取的图像进行了对比,验证了双频合成孔径声纳在海底探测中的适应性和探测能力,最后对该技术的研究与应用方向进行了展望。

多接收阵合成孔径声纳线频调变标成像算法

目前,多接收阵合成孔径声纳快速成像算法一般都需要将各接收阵的回波融合成适于传统收发合置合成孔径声纳处理的数据,因此避免不了耗时的插值和空变的相位误差补偿。根据多接收阵合成孔径声纳的实际模型,将各接收阵和发射阵作为一个子系统,并采用驻相原理将其二维频域点扩展函数表示为距离向空变项和非空变项的乘积。在此基础上,运用线频调变标成像算法先完成各子系统数据的成像,然后再实现各子图像的相干叠加,以获得所需的高分辨合成孔径声纳复图像。最后,仿真实验和湖试结果验证了该方法的有效性。

基于纹理特征的合成孔径声纳图像目标检测研究

随着成像声纳技术的发展,声纳图像的目标检测与识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要研究课题。合成孔径声纳图像含有丰富的纹理特征,而灰度共生矩阵具有丰富的特征参数,可以从不同的角度对纹理进行细致刻画。采用灰度共生矩阵可以描述合成孔径声纳图像纹理方面的特征,通过计算灰度共生矩阵在方位向和距离向的能量、相关性、对比度和熵值,并构造特征向量,可以对合成孔径声纳图像中的目标进行准确检测。从实验结果可以看出,基于纹理信息可以准确实现合成孔径声纳图像的目标检测。

一种多子阵合成孔径声纳CS成像算法

由于方位向采样不均匀,已有的频域算法如CS算法(Chirp Scaling)等不能直接应用于多子阵合成孔径声纳成像,提出了一种可用于方位向不均匀采样多子阵合成孔径声纳的CS成像算法。此方法利用多子阵合成孔径声纳系统等间隔布阵和匀速直线运动的特点,将方位向不均匀采样的傅立叶变换分解为若干均匀采样的傅立叶变换,从而可以利用FFT提高计算效率。成像结果及分析表明,此方法可以很好应用于多子阵合成孔径声纳成像,并保持了标准CS算法快速高效的特点。

GPU加速下的三维快速分解后向投影SAS成像算法

后向投影(back projection,BP)算法是一种精确的时域成像算法,但BP算法的计算复杂度高,难以实现实时性成像,特别是在考虑三维成像时,BP算法的计算复杂度会进一步增加。提出一种应用在合成孔径声纳(synthetic aperture sonar,SAS)上的三维快速分解BP(fast factorized BP,FFBP)成像算法,并利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速三维FFBP算法。经过对点目标的测试,计算时间从原本的263 s降低到了2.3 s,解决了SAS中的三维成像实时性问题。同时,验证了所提算法在非理想航迹下的成像效果。结果表明,在添加幅度不超过0.1 m(一个波长以内)的正弦扰动时,所提算法对点目标仍有良好的聚焦效果。