充分利用海洋环境提升声呐装备性能的研究

声呐装备的性能发挥与海洋环境密切相关。研究海洋环境对声呐装备的影响,积极推动环境适配型声呐装备的发展,对于综合利用水下探测和通信手段,提升我国水下信息化能力具有重要意义。着重分析典型海洋环境和过程对声呐性能的影响,包括不规则海底边界、海水的介质特性以及多尺度海洋动力过程, 通过算例对比说明环境效应对声呐的影响。进而,针对声呐装备的使用和发展,围绕环境适应与适配提出相关建议与措施。     

海底声学底质分类的ELM-AdaBoost方法

基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。     

巷道直流电阻率法超前探测三维数值模拟

针对巷道直流电阻率法超前探测的三维数值模拟,应用代数多重网格快速算法对二次场的有限差分问题进行求解。将均匀全空间板状体数值结果与解析解对比,最大误差不超过0.28%。模拟结果表明,巷道空腔对测量结果存在一定影响,采用比值曲线消除该影响,修正后的视电阻率极值与理论值误差为2.4%。进一步研究受旁侧影响的前方异常识别方法,可通过在不同巷道面进行定点源测量或掘进过程中的定点测量来识别旁侧影响,达到准确探测前方异常的目的。     

基于多波束前视声呐的水下静态目标的探测识别技术

基于声呐的水下目标检测是具有重要意义的研究课题.由于声呐图像质量差、对比度低、边缘模糊等,基于特征提取的识别方法在精度和速度上无法满足现有要求.鉴于此,将基于卷积神经网络的YOLOv3引入声呐图像的目标识别任务中,首先通过动态亮度分配和中值滤波对图像进行预处理建立数据集,然后对YOLOv3模型进行训练和测试,最后根据静...     

阿尔沃兰海（Alboran Sea）中碳酸盐岩丘的发现：梅利利亚海山区

本文主要研究发现在阿尔沃兰海东南边缘（摩洛哥陆缘）的一群全新世海山——梅利利亚海山区（MMF）。我们通过条带测深、浅地层声学剖面、旁侧声纳、高分辨率地震调查以及沉积物取样等手段对MMF海山区进行了研究。该海山群位于陆缘下倾部分的上陆坡至陆坡中部,西北-东南走向,覆盖面积超过20km2。     

气体水合物的地球物理识别方法

作为固态分布于岩石孔隙和裂缝之间的气体水合物,因其“胶结”作用而使岩石变得很致密,因此在水平和垂直地震剖面上、测井曲线上、钻井取心和旁侧声纳上以及海底滑坡区等均有反应。我们可以运用这些技术对气体水合物加以识别。     

基于深度学习的三维自主避障技术研究

针对自主式潜航器航行中自主规避障碍物传统算法存在的障碍物区域探测精度低、障碍物识别不准确、潜航器航路不最优等问题,采用三维成像声呐和深度学习算法开展了自主规避障碍物优化技术研究, 并通过仿真和漳河水库试验测试了本算法的有效性,可有效提高航行器规避障碍物的成功率和精度,以及 AUV 航行路径优化。     

一种侧扫声呐检测力的评价方法

侧扫声呐是海洋调查常用的探测仪器,为保证测量数据的准确性,对其实际探测性能的评价就显得尤为迫切。文中从侧扫声呐的工作原理出发,梳理了检测力和分辨力在概念上的混淆,并提出了一种评价检测力的方法;通过在海底人工放置一些已知大小的目标物,精确测量各个目标物的位置信息,并使用EdgeTech 4200MP双频侧扫声呐系统对目标物进行扫测试验以检测其检测力。结果表明,目标物和航迹线方向平行时,能够清晰地分辨直径或边长为20 cm,30 cm的物体,不能分辨出直径为10 cm的圆形物体,但能较清晰的分辨出直径为0.9 cm的长绳;目标物在垂直航迹线方向时,能够清晰地分辨直径或边长为10 cm的目标物,但是不能分辨出直径为0.9 cm的长绳;综合评价得出其纵向检测力优于1 cm,横向检测力优于10 cm。对常用声呐探测仪器的标准化体系的建立有一定的帮助。     

多波束声呐和侧扫声呐数据融合方法研究综述

多波束声呐系统与侧扫声呐系统均为海底面探测的重要工具,二者均采用声学方法,在工作原理上存在异同。本文简要介绍了二者的研究进展,分别对其数据处理进行了比对分析,认为多波束声呐处理方法侧重于数据的测量精度,而侧扫声呐则主要侧重于图像处理;归纳了当前二者主要的数据匹配融合方法,包括同名特征融合、基于SURF算法的匹配融合以及特征点融合,从数据采集原理上对数据融合方法进行了深入分析,发现在探头定位、单ping数据点分布以及ping之间的数据定位上存在一定的困难,即使经过一定的处理,二者采集的也非简单的平面图像,故二者的数据融合尚存在一定的难度。     

一种用于下放式ADCP的TVC增益补偿控制策略

讨论了下放式ADCP信号接收过程中的TVC增益补偿控制策略.结合下放式ADCP的工作特点,从能量节约的角度采取了同时测底测流的工作模式.针对此种工作模式,提出了按区间分段的TVC增益补偿控制策略.通过声呐方程和TVC距离一增益模型分析,进行了MATLAB仿真验证,并针对可能出现的问题,提出了以相关函数等效电压作为判据的解决方法.