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采用被动声监测方法识别波弗特海区域海洋水声环境
被引量:
1
1
作者
谢志敏
徐全军
+1 位作者
李晟昊
卫翀华
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第4期792-803,共12页
为了研究北冰洋冰下水声环境的噪声特性,对2016年中国第七次北极科考期间在波弗特海进行的声学观测实验获取的数据集,采用时间统计分析和频域谱分析方法进行了处理,讨论了处理结果与同时期获取的海洋、大气之间的联系。针对冰下噪声长...
为了研究北冰洋冰下水声环境的噪声特性,对2016年中国第七次北极科考期间在波弗特海进行的声学观测实验获取的数据集,采用时间统计分析和频域谱分析方法进行了处理,讨论了处理结果与同时期获取的海洋、大气之间的联系。针对冰下噪声长期监测和北冰洋水声环境特性的准实时观测,确定了描述冰下水声环境特性的参数组,给出了处理方法和流程,用于基于被动声监测的水声环境识别,指导研究设计和硬件选择。回传的实测结果可以与已发表的结论进行比较,从而确切描述和理解北冰洋水声环境的变化。
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关键词
北冰洋
被动监测
低频
海洋环境噪声
背景噪声
噪声特性
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职称材料
基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法
2
作者
刘伟陆
周天
+1 位作者
闫振宇
杜伟东
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期101-108,共8页
图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的...
图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。
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关键词
声呐图像配准
尺度不变特征变换
偏微分方程
相位一致性
快速样本一致性
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职称材料
基于空间变换预处理的噪声子空间投影法
3
作者
陆典
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4382-4390,共9页
针对基于噪声子空间投影的空间谱合成技术对输入信噪比(SNR)要求较高的问题,该文提出一种基于空间变换预处理的改进噪声子空间投影法。在子阵维度上,对阵列数据进行拆分处理,得到空间-空间-频率3维数据;利用空间投影变换,将其重新投影...
针对基于噪声子空间投影的空间谱合成技术对输入信噪比(SNR)要求较高的问题,该文提出一种基于空间变换预处理的改进噪声子空间投影法。在子阵维度上,对阵列数据进行拆分处理,得到空间-空间-频率3维数据;利用空间投影变换,将其重新投影为空间-频率2维数据,实现子阵维度相干累积,提高空间变换后输入信噪比;采用噪声子空间投影法,对变换后数据进行处理,实现空间谱合成。数值仿真和实测数据处理结果表明:相比噪声子空间投影法,在保持方位分辨率不变的前提下,所提方法对输入信噪比的最低要求降低约6 dB,有效提升了噪声子空间投影法的弱信源检测性能。
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关键词
空间谱合成
噪声子空间投影
子阵维度
空间变换
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职称材料
采用GAF-D3Net深度学习网络的水下目标有源识别方法
4
作者
周天
司吉坤
+1 位作者
杜伟东
于晓阳
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期950-958,共9页
提出一种基于格拉姆角场(GAF)和卷积神经网络(CNN)的水下目标有源识别方法。该方法利用GAF将目标回波信号编码为二维图像,使用空洞卷积构建轻量级的卷积神经网络GAF-D3Net实现对目标的特征提取与分类识别。实验表明,与基于传统图像特征...
提出一种基于格拉姆角场(GAF)和卷积神经网络(CNN)的水下目标有源识别方法。该方法利用GAF将目标回波信号编码为二维图像,使用空洞卷积构建轻量级的卷积神经网络GAF-D3Net实现对目标的特征提取与分类识别。实验表明,与基于传统图像特征的分类方法相比,所提方法的分类精度有显著提高,达到99.65%。在泛化性测试中,对比了经典CNN使用声呐图像的迁移学习方法,本文方法的曲线下面积(AUC)达到89%,具有更好的泛化性能以及抗干扰能力,为实现水下目标有源识别提供了一种可靠方法。
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关键词
水下目标识别
单波束
格拉姆角场
卷积神经网络
深度学习
原文传递
题名
采用被动声监测方法识别波弗特海区域海洋水声环境
被引量:
1
1
作者
谢志敏
徐全军
李晟昊
卫翀华
机构
哈尔滨工程大学水声工程学院
海军参谋部军事
海洋
环境建设办公室
中国科学院
声学
研究所
哈尔滨工程大学
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第4期792-803,共12页
文摘
为了研究北冰洋冰下水声环境的噪声特性,对2016年中国第七次北极科考期间在波弗特海进行的声学观测实验获取的数据集,采用时间统计分析和频域谱分析方法进行了处理,讨论了处理结果与同时期获取的海洋、大气之间的联系。针对冰下噪声长期监测和北冰洋水声环境特性的准实时观测,确定了描述冰下水声环境特性的参数组,给出了处理方法和流程,用于基于被动声监测的水声环境识别,指导研究设计和硬件选择。回传的实测结果可以与已发表的结论进行比较,从而确切描述和理解北冰洋水声环境的变化。
关键词
北冰洋
被动监测
低频
海洋环境噪声
背景噪声
噪声特性
Keywords
Arctic Ocean
Passive monitoring
Low frequency
Ocean ambient noise
Background noise
Noise characteristic
分类号
P71 [天文地球—海洋科学]
下载PDF
职称材料
题名
基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法
2
作者
刘伟陆
周天
闫振宇
杜伟东
机构
哈尔滨工程大学水声
技术
全国
重点
实验室
海洋
信息获取与安全工信部
重点
实验室
(哈尔滨工程大学)工业和信息化部
哈尔滨工程大学水声工程学院
极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期101-108,共8页
基金
国家自然科学基金(42176192,41976176,42176188,52001097)。
文摘
图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。
关键词
声呐图像配准
尺度不变特征变换
偏微分方程
相位一致性
快速样本一致性
Keywords
Sonar image registration
Scale-invariant feature transform
Partial differential equation
Phase congruency
Fast sample consensus
分类号
TN929.3 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
基于空间变换预处理的噪声子空间投影法
3
作者
陆典
机构
哈尔滨工程大学水声
技术
全国
重点
实验室
教育部
极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室
(哈尔滨工程大学)
哈尔滨工程大学水声工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4382-4390,共9页
文摘
针对基于噪声子空间投影的空间谱合成技术对输入信噪比(SNR)要求较高的问题,该文提出一种基于空间变换预处理的改进噪声子空间投影法。在子阵维度上,对阵列数据进行拆分处理,得到空间-空间-频率3维数据;利用空间投影变换,将其重新投影为空间-频率2维数据,实现子阵维度相干累积,提高空间变换后输入信噪比;采用噪声子空间投影法,对变换后数据进行处理,实现空间谱合成。数值仿真和实测数据处理结果表明:相比噪声子空间投影法,在保持方位分辨率不变的前提下,所提方法对输入信噪比的最低要求降低约6 dB,有效提升了噪声子空间投影法的弱信源检测性能。
关键词
空间谱合成
噪声子空间投影
子阵维度
空间变换
Keywords
Spatial spectrum synthesis
Noise subspace projection
Sub-array dimension
Spatial transformation
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
采用GAF-D3Net深度学习网络的水下目标有源识别方法
4
作者
周天
司吉坤
杜伟东
于晓阳
机构
哈尔滨工程大学水声
技术
全国
重点
实验室
工业和信息化部
海洋
信息获取与安全工信部
重点
实验室
(哈尔滨工程大学)
哈尔滨工程大学水声工程学院
哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室
出处
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期950-958,共9页
基金
国家自然科学基金项目(42176188,41976176,52001097)
水声技术重点实验室稳定支持课题(JCKYS2021604SSJS007)资助。
文摘
提出一种基于格拉姆角场(GAF)和卷积神经网络(CNN)的水下目标有源识别方法。该方法利用GAF将目标回波信号编码为二维图像,使用空洞卷积构建轻量级的卷积神经网络GAF-D3Net实现对目标的特征提取与分类识别。实验表明,与基于传统图像特征的分类方法相比,所提方法的分类精度有显著提高,达到99.65%。在泛化性测试中,对比了经典CNN使用声呐图像的迁移学习方法,本文方法的曲线下面积(AUC)达到89%,具有更好的泛化性能以及抗干扰能力,为实现水下目标有源识别提供了一种可靠方法。
关键词
水下目标识别
单波束
格拉姆角场
卷积神经网络
深度学习
Keywords
Underwater target recognition
Single beam
Gramian angular field
Convolutional neural networks
Deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用被动声监测方法识别波弗特海区域海洋水声环境
谢志敏
徐全军
李晟昊
卫翀华
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法
刘伟陆
周天
闫振宇
杜伟东
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于空间变换预处理的噪声子空间投影法
陆典
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
4
采用GAF-D3Net深度学习网络的水下目标有源识别方法
周天
司吉坤
杜伟东
于晓阳
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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