水下目标的前向散射探测及性能分析

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水下光电成像探测系统的性能建模分析

水下光电成像探测系统的性能建模分析
的作 用距 离方程 。 关 键词 : 下成像 ; 水 系统设 计 ; 比度 模 型 ; 用距 离方程 对 作
中图分类 号 : 4 , N 2 1 P3 1 T 4
文章 编号 :0 5— 8 0 2 0 ) 3—0 3 0 10 9 3 ( 0 7 0 3 2— 5
An l ss o r o m a c o e l g o d r t r I a i g a y i fPe f r n e M d l n n Un e wa e m g n i De e to y t m t cin S se
数、 系统 中的信 号模 型和 成像 系统性 能评 估模 型 。考虑 发 射 系统和接 受 系统 间的 距 离, 立 了 建
激 光水 下光 电成像探 测 系统 的 一般 理 论模 型 ; 导 了信 号辐 射 、 向散 射 、 向散 射 的 计 算 方 推 后 前
法 ; 出 了考虑 前 向散 射 和背 向散射 作 用下 的成 像 对 比度 计 算 方法 ; 给 最后 导 出 了水 下成像 系统
V0 I No 3 l31 .
Jn 0 7 u e2 0
水 下光 电成像 探 测 系统 的性 能建 模 分 析
孔 捷, 张保 民
( 京 理 l 大 学 电 子 工 程 与 光 电 学 院 , 苏 南 京 2 09 ) 南 丁 江 104

要: 分析 并讨论 了水下光 电成像 探 测 系统 设 计 应 考虑 的几 个 问题 , 包括 系统 设 计 的0 0 7年 6月
南 京 理 工 大 学 学 报 J u n l f nigUnv ri f c n ea dT c n lg o r a j ies y o i c n eh oo y o Na n t S e

水下光谱探测技术

水下光谱探测技术

水下光谱探测技术
水下光谱探测技术是一种用于获取水下环境中物质光谱信息的技术方法。

它通过测量和分析水下物质对不同波长的光的吸收、散射和透射特性,从而获取水下环境中物质的种类、浓度、分布等信息。

这项技术主要应用于海洋科学、环境监测、水质评估、海洋生态保护等领域。

具体来说,水下光谱探测技术可以用于以下几方面:
1. 海洋科学研究:通过测量水下光谱,可以获得海水中的溶解有机物、悬浮物、叶绿素等的浓度,从而研究海洋生物和生态系统的变化、营养盐循环等重要过程。

2. 环境监测:水下光谱探测技术可以用于监测海洋和淡水环境中的水质污染物,如油污、重金属等,帮助及早发现环境问题并采取相应的防治措施。

3. 水质评估:通过水下光谱分析,可以评估水体的透明度、浊度、叶绿素含量等指标,为水质评价提供科学依据,帮助保护和管理水资源。

4. 海洋生态保护:水下光谱技术可以用于监测珊瑚礁、海草床等海洋生态系统的健康状态,评估生物多样性变化,并为保护和管理海洋生态系统提供数据支持。

水下光谱探测技术的实现主要依靠水下光谱仪器和相关的数据处理方法。

常见的水下光谱仪器包括激光诱导荧光光谱仪、
多光谱成像仪、高光谱仪等。

数据处理方法则包括基于光谱反射率的定量分析、基于光学模型的反演方法等。

总之,水下光谱探测技术在海洋科学和环境监测领域具有重要的应用价值,可以为理解水下环境的变化和保护水生态系统提供科学依据。

海底掩埋目标的散射特性分析

海底掩埋目标的散射特性分析
总 第 1 5期 9 21 0 0年第 9 期
舰 船 电 子 工 程
Shi e tonc En ne rng p Elc r i gi e i
Vo . O No 9 13 .
l 5O
海 底 掩 埋 目标 的 散 射 特 性 分 析
刘千 里 陈志浩
武汉 406) 30 4 ( 海军驻武汉 四三八厂军事代表室
wh c w r q e c n d a d,i s i t ee ta d r c g i u id t r e si e i e tb h c u t v t o ih i l fe u n y a d wi eb n so s u t o d tc n e o n z b re a g t s dm n y t ea o s i wa ewi l w e n c h
析 和进一 步的 目标特性 探索 打下基 础 。
但很多现 代水雷 的作 战半径都 有 几百 米 , 了保 持 为

水 下 目标声 散 射 问题 是 讨 论 目标 在入 射 声 场
作用下 , 其反 射声场 和 由内部 弹性 引起 的 弹性 波 再
定 的安 全距离 , 舰艇上 的声 纳在 近海 探测 掩埋 目
Ki h of r h f 近似 , c 应用 回波计 算 的有 限元 法 ( 图像 或 学 方法 ) 和海 水 与沉 积 层 界 面 的单 元 散 射模 型 , 得
到掩 埋物体 的散 射 回波 。利 用这 种方 法 , 能计算 出
转 向了小 掠射 角 下 的探 测 理论 和实 验 研 究 。所 谓
的小 掠射 角 , 是指 小于全 反射 临界 掠角 的掠 角 。对
于通 常的泥沙 海底 , 声波从 水面 向海底 相距 2 水 倍 深 的距 离处入 射时 , 在海底 界面处 的掠角 就 已经差 不多是 临界掠 角 了 , 近 海水 深 常 常 只有 几 十米 , 而

水下目标物探测手段的研究

水下目标物探测手段的研究

水下目标物探测手段的研究摘要:水下目标物探测是海洋资源开发利用和海洋国防安全保障的重要技术保障,本文从载体、调查设备及数据管理等方面对水下目标探测各种相关技术手段进行研究,提出了一种水下目标物探测能力的建设方案,为解决水下目标物探测问题提供参考。

关键词:水下目标物;探测手段;能力建设0 引言近年来,伴随着海洋战略的实施,我国海洋事业得到了迅猛发展。

开发和利用海洋资源方面,水下目标物探测在港口检测、航道疏浚、海底管道监测等民用领域应用广泛。

另一方面,水下目标的探测与识别在水下反恐、水域安全保障、海洋环境安全等领域具有重要的军事意义和战略意义,水下可疑物探测、排查水下监听设备、搜巡失事卫星飞机等军事活动中,水下目标物探测技术的应用需求也越来越强。

因此,开展水下目标物探测手段的研究,是发展海洋勘探事业和军事应用的技术保障。

随着科学技术的飞速发展和对海洋认识的不断加深,水下空间已成为国际战略竞争的新焦点,各军事强国竞相制定以经略水下为重点的海洋强国战略,纷纷研发新技术、拓展新空间、谋取新利益、抢占制高点,争夺水下军事优势的斗争愈演愈烈,我水下面临的安全威胁日趋严峻。

近年来,我渔民打捞出多套水下监听、监测设备的辅助设施,打捞区域涉及东海、南海及我潜艇港口、航道周边海域,设施类型包括潜标、浮标、无人水下航行器(UUV)等,证实了在我重要海域存在美、日等国布设的水下监听、监测设备,对我水上、水下兵力活动构成极大威胁,严重削弱了我潜艇等战略性武器平台威慑能力,针对军用水下监测、监听目标的搜索、探查和水下战场环境保障能力建设已成为事关国家“经略海洋”的战略布局和维护我国海洋战略利益的重大问题。

1水下目标物探测研究的意义1.1海洋开发与管理伴随着社会和科技的进步,人们对海洋资源开发不断深入,海洋资源的开发活动日益增多。

无论是海洋管理,还是海上工程建设等开发活动,都对水下目标物的探测提出了更高的需求。

海洋资源的开发与管理活动,离不开水下目标物的有效探测。

饱和潜水系统中的水下光学观测和探测

饱和潜水系统中的水下光学观测和探测

饱和潜水系统中的水下光学观测和探测水下光学观测和探测是饱和潜水系统中的重要环节和任务之一。

在深海中,光的传播受到水的吸收、散射和折射等因素的影响,使得可见光的传输距离有限。

然而,水下光学观测和探测在许多应用领域中至关重要,如海洋科学研究、水下工程、资源勘探和环境监测等。

因此,为了满足这些需求,饱和潜水系统采用了一系列先进的水下光学观测和探测技术。

一、水下光学观测技术1. 主动光学观测技术主动光学观测技术是指通过发送光源,利用相机或激光扫描来观测和记录水下目标的信息。

其中,相机是最常用的水下观测工具之一。

近年来,随着数码相机和高清晰度相机的发展,相机观测技术在水下光学观测领域得到了广泛应用。

此外,激光扫描技术通过激光束的扫描,可以获取更详细的三维形态信息,对于水下地形的观测和测量有着重要的应用价值。

2. 被动光学观测技术被动光学观测技术是指通过接收自然光或他物体发出的光来观测和记录水下目标的信息。

最常用的被动光学观测技术包括水下摄影和水下望远镜。

水下摄影利用自然光来观测水下景观,可以获得真实而清晰的图像。

水下望远镜则通过光学放大系统来观察水下目标,可以获得更加清晰和详细的观测结果。

另外,红外探测技术也被广泛应用于水下光学观测中,其可以通过探测红外热辐射来获取水下目标的信息。

二、水下光学探测技术1. 激光雷达技术激光雷达技术是对水下目标进行高精度远距离测量的一种先进技术。

激光雷达利用脉冲激光束发射与接收,通过测量激光束传播的时间差来计算水下目标的距离。

激光雷达具有高分辨率、高测量精度和高数据获取速率的优点,广泛应用于水下地形测绘、目标探测和导航定位等领域。

2. 声呐技术声呐技术是使用声波进行水下目标探测和测量的一种常用方法。

声呐利用声波的传播速度和回波的时间来测量水下目标的距离。

声呐具有远距离传播、可穿透性强、适应复杂水域环境等优点,被广泛应用于水下地质勘探、声纳图像生成和水下声学通信等领域。

三、水下光学观测和探测的挑战和发展方向虽然水下光学观测和探测技术在一定程度上满足了饱和潜水系统的需求,但仍然存在一些挑战和问题。

水下目标偏振成像探测技术研究

水下目标偏振成像探测技术研究

水下目标偏振成像探测技术研究水下目标偏振成像探测技术研究目前,随着科学技术的快速发展,人们对于水下目标的探测与成像技术提出了更高的要求。

传统的成像技术在水下存在着许多限制与挑战,例如水质影响、光线衰减等,导致成像质量较低。

而近年来,水下目标偏振成像探测技术逐渐崭露头角,并在水下探测领域取得了显著的成果。

本文将重点研究水下目标偏振成像探测技术的原理、方法以及应用前景。

水下目标偏振成像探测技术是利用光的偏振特性进行目标探测和成像的一种新兴技术。

光波传播时会受到水介质的吸收、散射以及反射等因素的影响,而波长较长的红外光波在水中的传输损失相对较小,因此我们可以选择合适波长的红外光进行水下目标的探测与成像。

偏振成像探测技术的基本原理是通过采集目标表面反射光的偏振信息,借此获取目标特征并进行成像。

在水下环境中,利用偏振成像技术可以有效地抑制散射光与背景噪声,提高成像质量和目标的对比度。

因此,水下目标偏振成像技术在海洋勘探、水下生态环境监测以及水下遗址考古等领域具有广阔的应用前景。

水下目标偏振成像探测技术的方法主要有两种,分别是直接法和间接法。

直接法是通过直接测量目标表面反射光的偏振状态,然后根据偏振光的传输特性进行成像。

这种方法可以获得较高的成像分辨率和目标对比度,但在实际应用中存在困难,由于水下环境中的大气湍流、光散射等因素,导致目标偏振信息容易受到干扰。

间接法是通过分析目标散射光与背景光的偏振差异来确定目标位置与形态,然后进行成像。

这种方法相对直接法更为稳定可靠,但成像分辨率相对较低。

未来的研究方向主要集中在两个方面:一是完善水下目标偏振成像探测技术的理论基础,探究光波在水中的传播规律和散射特性,以提高成像质量和目标对比度;二是开发更高效、更精确的探测设备与算法,以提升水下目标偏振成像的实际应用能力。

这些研究对于加深我们对水下世界的了解,保护海洋环境,促进水下资源开发与利用等方面具有重要的意义。

综上所述,水下目标偏振成像探测技术是一项具有广阔应用前景的水下探测技术。

基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究

基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究

基于深度学习的水下目标检测与识别技术研究深度学习在近年来取得了巨大的成功,尤其在计算机视觉领域。

然而,由于水下环境的复杂性和特殊性,水下目标检测与识别一直是一个具有挑战性的问题。

基于深度学习的水下目标检测与识别技术的研究成为了水下机器人、海洋勘探、水下工程等领域的热门话题。

本文将探讨水下目标检测与识别的挑战、深度学习在水下目标检测与识别中的应用以及未来的发展方向。

首先,水下环境的复杂性给水下目标检测与识别带来了许多挑战。

在水下环境中,光的衰减、散射和吸收使得图像质量较差,水下目标目标通常处于模糊、低对比度的状态,导致目标物体的边界不清晰。

此外,水下环境中常常存在水草、沉积物等干扰物体,进一步增加了水下目标的检测和识别难度。

同时,水下环境中的流动、波浪和不均匀的光照条件等因素也会导致目标的形状和外观的变化。

所有这些因素使得传统的计算机视觉算法在水下环境下的应用受到了限制。

然而,深度学习的出现为水下目标检测与识别带来了新的机遇。

深度学习基于神经网络模型,具有学习能力强、自适应性高等特点,可以从大量的数据中学习出适用于水下环境的目标检测和识别模型。

目前,基于深度学习的水下目标检测与识别技术主要包括两个方面:一是基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法,二是基于循环神经网络(RNN)的目标识别方法。

在目标检测方面,基于CNN的方法已经取得了很多研究进展。

常见的基于CNN的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO(You Only Look Once)和SSD(Single Shot MultiBox Detector)。

这些方法可以有效地在水下环境中定位和识别目标物体,并且具有较高的准确率和实时性能。

此外,还可以通过迁移学习和数据增强等技术提升在水下环境下的目标检测性能。

在目标识别方面,基于RNN的方法主要应用于水下图像中的目标分类和识别。

通过对水下目标的特征提取和序列建模,RNN可以学习到目标的时序信息,提高目标的识别准确率。

【精选】水下目标搜索与识别技术

【精选】水下目标搜索与识别技术

水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统,当距离物体十米以内,一般采用光视觉系统,当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。

当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。

一.光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。

而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求,还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。

总之,只能水下机器人中光视觉系统的使命是:快速、准确德获取水下目标的相关信息,并对信息进行实时处理,将处理结果反馈给计算机,从而指导机器人进行正确的作业。

1.光视觉系统框架水下光视觉系统主要分为三大块:(1)底层模块:图像采集系统,包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡,这部分属于硬件部分;(2)中层模块:图像处理,包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习,形成知识库和逻辑推理机制,得到单幅图像的初步理解和评价。

(3)高层模块:分类是水下目标识别最为核心的技术,也是最终实现部分。

1.1硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。

光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯,实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。

1.2软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分:中层模块和高层模块。

中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。

高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分,一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。

二.声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备,应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点,能适合探测弱目标和鉴别多目标的需要。

同时它能在比较复杂的人为干扰和自然干扰下,实现对目标的自动识别和跟踪选择。

声视觉系统最终要完成的任务是目标的自动定位、分类识别以及对运动目标实现跟踪,而完成这一任务的核心和前提条件是拥有一台高分辨率水声探测设备。

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图 3 Fig.3
前向散射信号检测结果。 (a)单个水听器的匹配滤波器输 The results of forward scattering signal detection.
出, ( b)10 个水听器的匹配滤波器输出 (a) the output of matched filter for single hydrophone.(b) the output of matched filter for all ten hydrophones
根据巴宾奈特原理,前向散射目标强度比其它 方向上的目标强度高出 15dB 左右, 当目标接近或穿 过发射源和接收机之间的连接线时可能实现对目标
Pd Ad S d (t tc )
S d (t ) (t Td )e it
2
(7)
2
前向散射探测系统性能
对于运动物体,回波信号的多普勒频移可以用 [2] 下式估计 f d 2V cos cos( / 2) (1) 当物体运动方向垂直于基线时,δ=0o ,此时回 波信号的多普勒频移最大,但仍然要小于单基地情 况下的多普勒频移 2V/λ。物体的前向散射信号占据 着一定的扇区,当物体向靠近基线附近运动时,接 收点接收到由前向散射主瓣区域散射的信号,其观 测角度
Lei Bo, Yang Kun-de, Niu Ting-ting, Zhang Tong-wei
( Institute of Acoustic Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi¡an, 710072)
1 引 言
前向散射声纳是与收发合置、收发分置探测方 式都不相同的另一种探测方式,只有在目标接近或 穿过发射源和接收机之间的连接线时才能探测到目 [1] 标。研究发现 ,当目标靠近基线(收发连线)时, 物体对声场产生扰动,在物体前方分布的声场产生 散射作用,在该扇区内,对声场的扰动进行处理, 可以探测出目标的存在。本文首先对浅海信道中的 物体散射声场进行建模分析,提出前向散射探测的 思想,然后分析前向散射探测系统的性能以及检测 方法,仿真实验中,在背景噪声环境下对单个水听 器和水听器阵的处理结果进行比较,说明了方法的 可行性。
[2]
M. Cherniakov, R.S.A.R. Abudullah, P. Jancovic, M. Salous, V. Chapursky. Automatic ground target classification using forward scattering radar[C]. IEE Proc.-Radar Sonar Navig., 2006, Vol. 153(5):427-437
T0 L V 2d R V d R lV
(5)
物体在基线附近匀速运动, 回波信号带宽为[-fdmax, fdmax]。脉冲压缩以后,系统增益为
P BT d R l 2
(6)
如果物体偏离基线,目标强度减弱,此时应该 考虑用前向散射旁瓣进行探测,目标强度对应旁瓣 的强度。对于简单的目标,假设切面为矩形,前向 [3] 散射信号近似表示为
图 1 为信道中存在运动球体时引起的声场起 伏,球体在靠近基线附近垂直基线运动,此时,声 场的起伏可以看作是待检测的信号,该信号的在穿 过基线的时刻强度最大,如果能从包含直达波和噪 声的声场起伏中提取出物体运动引起的声场起伏, 那么便可以检测出物体的存在。
3
物体前向散射探测
前向散射总声场分布是前向散射波和直达波的 总和,因此对于前向散射信号的检测,受到直达波 的强干扰,检测方法如图 2 所示。接收信号通过带 通滤波器后进行幅度检测,提取出前向散射信号, 此时的前向散射信号比噪声弱很多,需要采用匹配 滤波器对各个水听器的信号进行匹配滤波,输出为 匹配滤波器输出的总和,用来提高输出信噪比。输 出信号进入后置处理系统,用来分析目标特性和模 式识别。
-800
-600
-400
-200
0
200
400
600
800
1000
距离 /m
强度 /dB
-60.9 -61 -61.1 -61.2 -1000 -31.97 -800 -600 -400 -200 0 200 400 600 800 1000
f d max 2V sin 2V V l
5
结 论
[3]
V. A. Zverev, P. I. Korotin, A. L. Matveev, et.al. Experimental Studies of Sound Diffraction by Moving Inhomogeneities under Shallow-Water Conditions[J]. Acoustical Physics. 2001, Vol47(2): 184-193.
的探测,可以对双基地声纳在大分置角的情况下的 探测区域进行补充,提高探测能力。散射声场在水 平面内能量很强,占据着一定的扇区,当物体穿过 基线时,前向散射信号对声场产生扰动。基于虚源 方法,文章对水下大目标体散射声场进行建模分 析,讨论了前向散射系统的探测性能,提出了前向 散射信号的检测方法。仿真表明,基于该方法的水 听器阵可以实现噪声背景下的信号检测。
v V cos , l ls cos 。k 为波数,在波导中
存在多阶模态, 当距离较远时, 高阶模态衰减较大, 近似于平面波传播,式(7)近似成立。
-36.46
强度 /dB
/(2l )
因此,散射信号能够具有的最大多普勒频移
(2) (3)
-36.48 -36.5 -1000
声 学 技 术 Technical Acoustics
水下目标的前向散射探测及性能分析
雷波, 杨坤德,牛婷婷,张同伟
(西北工业大学声学工程研究所,西安,710072)
Forward scattering detection of underwater target and its performance analysis
而物体的位移由下式表示
距离 /m
强 度 /dB
L 2d R l d R
因此,物体的观测时间(-3dB 宽度)为
-31.98 -31.99 -1000
(4)
-800
-600
-400
-200
0
200
400
600
800
1000
距离 /m
图 1 前向散射声场幅度起伏 Fig.1 the field fluctutation of forward scattering
基金项目 : 国家自然科学基金(10774119, 10734030) ,声场声信息国家重点实验室基金(200808) 作者简介 : 雷波(1982.4-),男,陕西高陵人,博士研究生,研究方向为散射声场计算,散射信号检测; 通信作者 :雷波,lei.bo.thunder@.
雷波等:水下目标的前向散射探测及性能分析
0
50
100
150
200 时间 /s
250
300
350
400
(b)
假设前向散射声纳的基线长度为 20km, 物体的 长度为 50m, 运动速度为 5m/s, 垂直穿过基线中心, 即 δ=0o。声源的频率为 500Hz。根据式(3) ,主瓣 上散射信号的最大多普勒频移为 0.1Hz,也就是说 需要提高散射信号长度才能提高匹配滤波后的增 益。假设观测时间由距离基线 1km 开始,也就是说 有部分信号位于前向散射的旁瓣区域。水听器阵采 用 10 元垂直阵,间隔为 1.5m,假设到达的信号为 近似看作是平面波,噪声为高斯白噪声,信噪比为 -27dB,散射信号比直达波弱 40dB。图 3 为经过系 统处理后的结果。由图 3 可以看出,采用单个水听 器接收信号,匹配滤波后,由于噪声干扰的作用, 输出有多个旁瓣,系统虚警概率很高。而如果采用 10 个水听器接收,则旁瓣大幅度降低,散射信号被 检测出来,物体穿越了基线,如图 3(b)所示。
Ad 为信号的幅度,正比于入射信号的强度。tc 为物体穿过基线的时间,函数 Ф(x)=sin(πx)/ πx。Td 为散射信号长度,γ 表示信号的多普勒变化速率, 用下式表示:
2h kv 2 klv 2h (8) h d d / d d d d R T T R 为基线长度, 其中 , Td
参考文献:
[1]
雷波, 杨坤德, 牛婷婷, 张同伟. 水下目标的前向散射 探测[J]. 电声技术. 2009. 待发表. LEI Bo, YANG Kun-de , NIU Ting-ting , ZHANG Tong-wei. Forward Scattering Detection of Underwater Target[J].Audio Engineering, 2009; Accepted.
1 0.9 0.8 0.7
归一化输出
0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 50 100 150 200 时间 /s 250 300 350 400
(a)
1 0.9 0.8 0.7
归一化输出
0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
图2
前向散射信号检测方法框图
0
Fig. 2 The sketch of forward scattering detection method
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