GIS和多目标决策技术在海岸带管理中的整合应用模式

ＧＩＳ和多目标决策技术在海岸带管理中的整合应用模式刘欣宋波（中国上海华东师范大学河口海岸国家重点实验室）海岸带作为一个调整运行的、开放的生态系统，由于其所具有的突出的经济优势和区位优势，关于它的规划和管理，正成为近年来研究的热点。本文在讨论和分析了海...     

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。     

激光-声联合探测中水表面声波检测方法进展

激光-声联合探测技术在空基-水下通信、水下目标探测及海洋环境检测等领域具有巨大的应用潜力,对于国家安全、资源勘探和海洋监测等具有重大意义。其中,水表面波检测技术是激光-声探测的关键技术。系统研究了水表面波检测技术中常用的激光衍射法、光通量法、激光多普勒测振法和激光干涉法等方法,系统阐述和分析了其技术原理、发展现状及存在的问题,结合我国当前的现状和迫切需求,给出了水表面波检测技术的发展趋势,对该技术的研究和发展具有很好的参考价值。     

基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

作为体积目标的舰船辐射噪声建模

舰船辐射噪声是由舰船上机械运转和舰船运动产生并辐射到水中的噪声,是水下目标探测系统对运动舰船进行探测、识别的基础,亦是扫雷装备需重构的重要物理场信息,具有重要的理论和应用价值。 基于舰船辐射噪声的来源和时频空域特点,将作为体积目标的舰船辐射噪声源简化为 3 个主要噪声辐射源,建立了“三亮点” 的体积目标辐射噪声模型,在保留目标主要特征的基础上,简化了重构算法的复杂性,提高了模型的实用性,可以为实验室目标探测、识别研究和扫雷装备提供较为逼真的目标数据来源。     

水中目标信息智能识别方法研究

提出了基于判定准则的海洋环境下目标关系识别方法。通过HBACA算法查找或识别不同元素关系能力强的特性,提取目标信息数据的关系,之后在信息数据关系中计算每个信息节点的点度中心度、紧致中心度和节点活跃度,根据信息数据在目标事件中的重要或关键程度,将信息数据划分为关键目标信息、重要目标信息和一般目标信息。仿真结果显示:能够明确地获得关键的信息数据坐标,并与其所处事件的重要程度能够匹配,同时相关信息数据的关系非常明显,很容易提炼出所处目标事件中重要目标信息数据之间的关联。     

磁性目标跟踪的多模型自适应滤波方法

针对非协作磁性目标定位中初始条件难以确定的问题,提出一种基于静态多模型滤波思想的自适应跟踪方法。 首先对磁场观测模型进行分析,设计了一种磁性目标初始参数估算方法,通过该方法得到不同假设条件下的磁性目标状态初值及其误差矩阵,在此基础上起始多个扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF) 进行求解,根据各个滤波器的求解结果利用最大似然准则选取最佳解作为当前时刻估计结果。 通过仿真实验验证了方法的有效性,结果表明,方法可在目标源及位置等先验信息完全未知条件下准确估计出真实目标状态,对磁性目标实际应用具有参考价值。     

面向海上目标搜索任务的多无人机协同航路优化

提出了一种面向多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同搜索海上目标任务的航路优化方法。首先,分析多无人机协同航路优化问题的基本要素模型。然后,在对各UAV独立维护的目标概率图信息进行探测更新的基础上,采用状态预测一致性算法实现目标概率图信息的快速融合。最后,同时考虑局部搜索收益与未来搜索收益,采用分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)方法优化各UAV的搜索航路。仿真结果表明,本研究提出的方法具有较高的搜索效率,可有效应用于海上目标的快速搜索任务,具有重要的应用价值。     

基于连续帧间差分的抛弃式探头三维下沉运动处理方法研究

抛弃式探头由无人机装载,能够在较远目标区域和危险海域开展海洋水文环境剖面参数的测量。通过安装不同传感器,可以实现对温度、盐度的剖面测量,其深度的测量采用数学方法计算得到。针对双摄像机水箱实验获得的5个不同攻角实验结果,分析了常用的运动目标的检测方法,最终选择基于连续帧间差分法,确定探头的三维坐标位置,进而得到探头下沉运动的三维运动轨迹和速度曲线等信息。探头从水面释放后攻角在下沉过程中不断调整,改变运动姿态,同时伴随自身的旋转,抵消水平方向阻力作用,初始攻角产生的深度测量误差主要体现在加速过程,探头达到匀速运动后测量误差不变,在不考虑横流的情况下,探头最后以匀速垂直下落运动。