水面舰船目标检测识别系统设计
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样分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米之内，一样采纳光视觉系统，当距离物体大于十米以上时那么用声视觉系统。
当前流行的趋势是采纳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、照明等设备用来知足获取光学图像和视频信息等大体的要求。
而此刻的光视觉系统不仅要求知足上述要求，还要求具有对图像和视频信息进行处置、特点提取和分类识别的功能。
总之，只能水下机械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置，将处置结果反馈给运算机，从而指导机械人进行正确的作业。
1.光视觉系统框架水下光视觉系统要紧分为三大块：(1)底层模块:图像搜集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像搜集卡，这部份属于硬件部份；(2)中层模块：图像处置，包括图像预处置、图像分割、特点提取、依照目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，取得单幅图像的初步明白得和评判。
(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部份。
硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉运算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。
光视觉运算机完成视觉建模、高层视觉信息处置和明白得、与机械人主控运算机的网络通信，实时监控系统每一个时刻节拍的运行状态与处置参数。
软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部份：中层模块和高层模块。
中层模块要紧负责图像处置工作(图像处置一样包括图像预处置、图像分割和特点提取三方面)。
高层模块是水下目标识别系统的最终实现部份，一样采纳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械人的传感设备，应该具有灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调剂和全天候作业等特点，能适合探测弱目标和辨别多目标的需要。
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、分类识别和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。
复杂海况下的海上船舶目标检测算法
复杂海况下的海上船舶目标检测算法在浩瀚的海洋中，船舶如同星辰点缀夜空，时而明亮、时而隐没。
面对波涛汹涌的大海，如何准确快速地检测到这些“星辰”，成为航海安全的关键所在。
今天，让我们一同探索复杂海况下海上船舶目标检测算法这一科技领域的璀璨明珠。
首先，我们必须认识到，海上船舶目标检测算法就如同一位经验丰富的船长，在风高浪急的海面上寻找航向。
这位“船长”需要具备敏锐的洞察力，能在茫茫海域中迅速锁定目标。
然而，复杂的海况往往给这位“船长”带来了巨大的挑战。
海浪的翻滚、云雾的缭绕，甚至是夜晚的黑暗，都可能让目标瞬间消失无踪。
在这样的背景下，海上船舶目标检测算法的研究者们就像是一群勇敢的探险家，他们不断深入未知的领域，寻找着破解难题的钥匙。
他们运用雷达、红外、光学等多种传感器，捕捉海上目标的微弱信号。
这些信号在算法的加工下，逐渐变得清晰起来，就像是在浓雾中点亮了一盏盏明灯。
然而，仅仅依靠传感器的信号还远远不够。
海上船舶目标检测算法还需要具备强大的数据处理能力，这就像是给“船长”配备了一台高性能的导航仪。
通过深度学习等先进技术的应用，算法能够从海量的数据中筛选出有用信息，排除干扰，提高检测的准确性和速度。
在这个过程中，研究者们面临着诸多挑战。
例如，如何确保算法在极端天气条件下的稳定性和可靠性？如何避免误报和漏报的情况发生？这些问题就像是海上的暗礁和冰山，时刻考验着“船长”的智慧和勇气。
尽管如此，海上船舶目标检测算法的研究仍在不断取得突破。
一些先进的算法已经能够在复杂的海况下实现高精度的目标检测，它们就像是在黑夜中航行的船只，凭借着精准的导航系统，稳稳地驶向目的地。
当然，我们也必须看到，尽管取得了显著的进步，但海上船舶目标检测算法仍有很大的提升空间。
未来的研究需要更加注重算法的实时性、鲁棒性和泛化能力，以适应更加多样化和复杂化的海况条件。
总之，复杂海况下的海上船舶目标检测算法是一项充满挑战和机遇的研究领域。
它要求研究者具备深厚的理论基础和丰富的实践经验，同时也需要不断地探索和创新。
一种低功耗水下目标识别系统设计
一种低功耗水下目标识别系统设计刘义海;张效民;赵延安;邵剑锋【摘要】In order to satisfy the needs for the new generation passive underwater target recognition system which must be of great ultra - low power for long-time working, real -time working, accuracy, the paper presents a design of hardware platform based on ultra-low power devices MSP430F5438, TMS320VC5509A and large dynamic range preprocessing module. Benefiting from the energy feature and the module maximum feature in some wavelet transform band and shaft frequency feature extracted by a fuzzy model, the whole system holds the capacity of high accuracy while the system is real time working. The results of experiments show that the designed system provides a good performance of low power consumption (less than 70mw when it works in a full speed operation mode), real time computation, and accuracy. The detection and recognition Probability of the system reached 83%, which matches the factors that the new generation passive underwater target recognition system expects, and has a good application prospect.%针对新一代水下长期值更的被动目标识别系统的开发需求,研究并开发了一种低功耗、识别实时、准确的目标识别系统,该系统以低功耗芯片MSP430F5438与TMS320C5509A处理器为核心,配合大动态范围的模拟预处理系统,构建硬件平台,利用目标信号的小波变换域特征和轴频特征,实现了对舰船目标信号的识别和大小船分类；湖上和海上实验识别结果表明设计的系统平均正确检测概率达到83％,满足实际应用要求；由于采用周期性上电识别模式和超低功耗设计理论,设计的系统工作功耗低,识别算法全速运行时仍小于70 mW,满足水下长期值更工作的特殊要求,有很好的开发应用前景.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)002【总页数】4页(P470-473)【关键词】低功耗系统;目标识别;小波变换;基频;数字信号处理器【作者】刘义海;张效民;赵延安;邵剑锋【作者单位】西北工业大学航海学院,陕西西安710072;西北工业大学航海学院,陕西西安710072;西北工业大学航海学院,陕西西安710072;西北工业大学航海学院,陕西西安710072【正文语种】中文【中图分类】TP181;V240 引言随着水下装备智能化的客观需求急剧增加，对水下自主式无人自动目标识别系统在功能复杂性、算法实时性、可长时间工作性等方面的要求也越来越高。
基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法
基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法在现代科技的海洋中，人工智能犹如一艘破浪前行的巨轮，其上的雷达——合成孔径雷达（SAR）技术，则是这艘巨轮上不可或缺的导航系统。
SAR图像以其独特的成像机制和全天候、全天时的观测能力，成为了海洋监控与舰船目标检测的重要工具。
然而，传统的SAR图像舰船目标检测方法往往受限于算法效率和准确性的双重挑战，如同航海者在茫茫大海中寻找灯塔，既需要精准的指引，又需避免误入歧途。
在这样的背景下，基于深度学习的YOLOv7算法应运而生，它如同一位经验丰富的船长，凭借其快速、准确的目标检测能力，在SAR图像舰船目标检测的海域中乘风破浪。
然而，即便是这位“船长”，也面临着复杂海况的考验——SAR图像中的噪声干扰、舰船目标的多样性以及不同尺度下的目标检测问题，都如同暗礁和风暴，威胁着航行的安全。
为了应对这些挑战，研究人员提出了一种基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法。
这种方法不仅保留了YOLOv7原有的速度优势，更在其基础上进行了针对性的优化。
首先，通过引入注意力机制，使得模型能够更加聚焦于舰船目标的特征，就如同为船长配备了一副能够穿透迷雾的望远镜，使其在复杂的海况中也能洞察目标的细节。
其次，针对SAR图像的特点，对YOLOv7的网络结构进行了调整，增强了模型对噪声的鲁棒性，就如同为船只加固了船体，使其在风浪中更加稳健。
最后，通过多尺度训练策略，提升了模型对不同尺度舰船目标的检测能力，就如同为船长提供了一张详尽的海图，使其能够从容应对各种规模的航行任务。
经过这样的改进后，基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法如同一艘升级后的探险船，不仅速度更快，而且更加坚固耐用。
在实验中，这种方法展现出了令人瞩目的性能提升：检测准确率显著提高，同时保持了较快的检测速度，充分证明了其在实际应用中的潜力。
然而，尽管取得了显著的进步，我们仍需警惕潜在的风险。
深度学习模型的训练需要大量的数据支持，而SAR图像的获取成本较高，数据的稀缺性可能会成为制约模型性能的瓶颈。
基于深度学习的水面无人清理船目标检测综述
0引言水面无人艇（Unmanned Surface Vehicles ，USV ）作为一种无人操作的水面舰艇，具有体积小、航速快、机动性强、模块化等特点，可用于执行危险以及不适于有人船执行的任务[1]。
其中，水面无人清理船（Unmanned Surface Cleaning Vessels ，USCV ）是水面无人艇的其中一个任务分支。
相较于传统清理水面垃圾需要耗费大量的人力，水面无人清理船的应运而生不仅可以节省人工成本，同时提高清理效率。
目前国内USCV 尚未进行大规模应用，一个重要的原因就是水面目标检测算法性能不足，而精准检测目标是USCV 自主导航、智能避障、高效作业等需求的基础。
如何在保障目标检测速度的前提下提高目标检测的精度以适应复杂的水面场景，以及扩充检测目标的类别，都是水面目标识别中需要解决的问题。
USCV 用于目标检的设备主要有激光雷达和可见光相机，相较于激光雷达造价高、缺少纹理及色彩信息、能耗高等缺陷，可见光相机在目标检测领域的研究更为广泛。
———————————————————————作者简介:沈靖夫（1999-），男，辽宁鞍山人，硕士研究生，研究方向为水面图像处理技术。
基于深度学习的水面无人清理船目标检测综述A Review of Target Detection for Unmanned Surface Cleaning Ships Based on Deep Learning沈靖夫①SHEN Jing-fu ;张元良②ZHANG Yuan-liang ;刘飞跃①LIU Fei-yue ;柳淳①LIU Chun（①江苏海洋大学海洋工程学院，连云港222005；②江苏海洋大学机械工程学院，连云港222005）（①School of Ocean Engineering ，Jiangsu Ocean University ，Lianyungang 222005，China ；②School of Mechanical Engineering ，Jiangsu Ocean University ，Lianyungang 222005，China ）摘要:水面目标识别对水资源环境具有重要意义。
基于深度学习的海面舰船目标识别技术研究
基于深度学习的海面舰船目标识别技术研究随着科技的不断发展，舰船目标识别技术也得到了越来越广泛的应用。
目前，基于深度学习的海面舰船目标识别技术有着较高的准确率和鲁棒性。
本文将介绍这种技术的原理、应用和未来发展方向。
一、深度学习的海面舰船目标识别技术原理深度学习是一种机器学习的方法，其核心理念是通过对大量数据的学习，发掘数据内部的规律和特征，从而实现对新数据的识别和分类。
在海面舰船目标识别中，深度学习可以实现对舰船的自动检测、分类和跟踪。
具体来说，深度学习模型可以分为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）两类。
其中，CNN是一种用于图像处理的神经网络模型，可以识别出图像中的特征，并进行分类。
在海面舰船目标识别中，CNN可以通过对舰船图像进行卷积操作，提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。
而RNN则是一种可以处理序列数据的神经网络模型。
在舰船目标跟踪中，RNN可以通过对时间序列数据的学习，实现对舰船的跟踪和预测。
此外，利用卷积神经网络和循环神经网络的组合，可以实现更加精确和稳定的海面舰船目标识别技术。
二、基于深度学习的海面舰船目标识别技术应用基于深度学习的海面舰船目标识别技术，已经被广泛应用于海事、港口、海事巡逻等领域。
例如，在海事领域，该技术可用于对违法渔船、非法船只等进行识别和打击；在港口领域，该技术可用于对港口内进出口的船只进行识别和追踪；在海事巡逻领域，该技术可用于对海上目标进行监控和管理。
此外，基于深度学习的海面舰船目标识别技术也被应用于海上交通管理、海洋环境监测等区域。
其优良的准确性和稳定性，使得该技术的应用范围不断扩大，未来将有更广泛的应用领域。
三、基于深度学习的海面舰船目标识别技术未来发展方向随着深度学习技术的不断进步和完善，未来基于深度学习的海面舰船目标识别技术将有更广泛的应用和更高的准确性。
《2024年海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》范文
《海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》篇一一、引言随着全球贸易的日益繁荣和海洋经济的持续发展，海上交通流量不断增大，对海上船只的探测和态势感知技术提出了更高的要求。
准确、及时地获取海上船只信息，对于保障航行安全、提高交通效率、预防海上事故具有重要意义。
本文旨在研究海上船只目标融合探测及态势感知方法，以提高海上交通管理的智能化水平。
二、海上船只目标融合探测技术2.1 多传感器数据融合多传感器数据融合技术是海上船只目标融合探测的核心。
通过集成雷达、红外、可见光、声纳等多种传感器，实现信息互补和优化处理，从而提高探测的准确性和可靠性。
各种传感器获取的数据在中央处理单元中进行融合，形成完整、连续的目标轨迹和状态信息。
2.2 目标检测与跟踪算法目标检测与跟踪算法是融合探测技术的关键。
通过分析传感器数据，提取出潜在的目标信息，并利用算法对目标进行持续跟踪和识别。
现代跟踪算法结合了机器学习和人工智能技术，能够适应复杂多变的海洋环境，提高目标检测的准确性和实时性。
三、态势感知方法研究3.1 动态数据分析动态数据分析是态势感知的基础。
通过对融合探测获得的海上船只数据进行实时分析，提取出目标的运动轨迹、速度、航向等关键信息。
结合海洋气象数据，评估船舶航行的安全性和潜在风险。
3.2 智能决策支持系统智能决策支持系统是态势感知方法的重要环节。
该系统利用人工智能和机器学习技术，对动态数据进行深度分析和挖掘，为决策者提供支持。
系统能够根据船舶的航行状态和环境因素，预测船舶的行动意图和可能的变化趋势，为航行规划、避碰决策等提供依据。
四、方法应用与挑战4.1 方法应用海上船只目标融合探测及态势感知方法的应用，可以显著提高海上交通管理的效率和安全性。
通过实时监测和预测船舶动态，可以提前发现潜在的安全隐患，采取有效的避碰措施，减少海上事故的发生。
同时，该方法还可以为海上搜救、海洋环境保护等提供支持。
4.2 挑战与展望尽管海上船只目标融合探测及态势感知方法取得了显著成果，但仍面临一些挑战。
基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术
基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术遥感技术在海洋领域的应用日益广泛，尤其是在海洋航行、海上资源管理和海上安全等领域。
舰船目标检测及特征提取技术是遥感技术的一个重要应用领域，本文将重点介绍这一方面的研究进展，以及未来的发展趋势。
舰船目标检测及特征提取技术是指利用遥感图像中的舰船目标进行识别和分类，并获取船舶相关信息的技术。
传统的舰船目标检测方法主要基于像元或区域的特征提取和分类，其中最常用的是基于像元的检测方法。
但是，这种方法需要进行阈值选取和区域合并等操作，容易受到光照和噪声的影响，精度有限。
因此，近年来，基于深度学习的舰船目标检测方法受到了越来越多的关注。
深度学习是一种通过神经网络来实现特征自动提取和分类的方法，有着较高的准确性和强大的泛化能力。
在舰船目标检测中，深度学习方法主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行目标检测和特征提取。
基于CNN的舰船目标检测方法主要包括两个步骤：图像区域提取和目标分类。
其中图像区域提取方法主要有滑动窗口方法和区域建议方法。
滑动窗口方法是一种基于像素的全局搜索方法，将图像分为相同大小的正方形区域进行分类。
而区域建议方法则是根据预测目标在图像中的位置提出候选区域，然后对这些候选区域进行检测分类。
这两种方法都需要对图像进行多次块处理，计算量大，效率低。
但是，研究表明，通过引入卷积层、池化层、ReLU激活函数等来提高CNN的效率，可以有效地减少计算量和处理时间。
基于RNN的舰船目标检测方法则是针对序列数据的特点进行设计的，主要应用于视频或雷达数据的检测。
这种方法通过循环神经网络的结构来建立时间序列模型，从而提取数据的动态时间特征，进而进行目标检测和识别。
在应用中，RNN可以与CNN结合使用，形成CNN-RNN网络，以实现更好的检测效果。
总体而言，基于深度学习的舰船目标检测方法具有准确率高、泛化能力强、对目标的适应性好等优点，是目前研究的热点和趋势。
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水面舰船目标检测识别系统设计
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在我国近海岸输油、气管道常常会因为不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为而造成破坏，为了更好的保护海底管道，因而需要在沿管道附近的水域建立一套安防系统，检测过往船只航行状态，对危险目标进行实时预警，并把报警信息实时传送给上位机系统进行处理，以便安防管理人员快速响应报警情况，从而有效保护海底管道的安全。
目前，国内外有许多使用图像和视频的方法来检测舰船，但在功耗、硬件实现等方面受到制约。
鉴于此，通过结合水声技术，提出了采用水声与雷达、视频联合自动监测方案，利用水声被动测量可长期工作的特点，实现对海管沿线水面、水下目标的前期声学预警，再利用岸基雷达的短期主动扫描，获取水面可疑目标的准确参数，而视频监测设备则用于雷达近端监测盲区的补充测量，以实现对海底管道附近水域进行全天候无死角的全方位监测。
文中主要论述水声监测分系统的信号处理软硬件设计，即基于浮标的海上舰船目标预警系统设计。
其
主要功能包括：实现海上目标声学监测和自动识别，判断目标有无及目标状态;根据船只航行和作业等不同的频谱特性判断监测点附近是否有船只长时间停留或作业等危险存在;如有危险存在，通过北斗数据传输设备向指控中心机房传送报警信息。
此外该预警系统还具有位置、电池电压等信息读取和发送功能以及对北斗模块的控制功能。
舰船目标检测及识别分系统结合其它的监测系统，可有效降低海管被外部不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为造成破坏的风险，具有明显的经济效益和社会意义。
1 系统总体设计
舰船目标检测及识别系统的设计思想是由浮标系统阵来完成对目标信号的初步监测，并将结果以无线通信的方式上传至岸基显控系统，岸基系统对结果进行评估，以决定是否开启雷达扫描。
系统工作原理为：首先在海上沿管道走向布放浮标阵，每个浮标上安装水听器，通过将水听器接收到的声信号传送到信号处理系统(模拟和数字)处理，实现对目标信号的检测和识别，当发现危险目标时通过北斗模块上传报警信息。
整个系统由基阵、浮标系统、显控系统3 部分组成。
2 系统硬件设计
信号处理机设计
信号处理机是舰船目标检测及识别系统的一个重要组成部分，其的主要功能包括：进行信号的实时采集、处理，并完成目标的检测和作业状态识别;在设定时间开启北斗模块电源，完成电池电压测量，并将电压信息、北斗位置信息以及报警信息等传回; 定时或在收到新指令时关闭北斗模块电源;通过串口(或其它)可对工作中的设备在线调整识别门限、选择识别准则，以保证设备工作的状态最佳。
根据上述功能要求，硬件系统框图。
DSP 与FPGA 外设接口设计
TMS320C5535 提供的外设接口有两个SD 外设、4 个I2SBusTM 模块、一个具有多达4 种芯片选择的SPI 接口、一个I2C 接口、一个通用异步收发器(UART) 以及多达20 个通用I/O (GPIO) 引脚(与其他器件功能多路复用)。
对于本系统，DSP 通过FPGA 与外设进行数据的交互，而DSP 接口多为串行接口与FPGA 连接方便扩展。
包括DSP 给FPGA 进行参数设定和将FPGA 完成简单处理的数据传送给DSP。
DSP 与FPGA 的外部接口电路。
本次设计在DSP 提供的众多外设IO 中，我们最主要用到了UART 接口、I2S 接口以及GPIO 来与FPGA 进行交互。
其中，
UART 接口用来与北斗模块进行基于RS232 的串口通信;I2S 接口用来与FPGA 进行数据交互;GPIO 则用来控制北斗模块电源的开关以及AGC 增益的输出。
其他没有用到的GPIO 引脚都将它连至FPGA 的IO 上，方便系统以后的扩展与修改。
而SPI 接口和I2C 接口作为片外存储器接口，也通过零电阻连至FPGA，在不使用时不焊接零电阻即可，增加了系统的灵活性与扩展性。
3 LOFAR 分析
利用高阶统计量可以证明舰船辐射噪声信号是非平稳、非高斯的。
因此，单纯地依靠时域或频谱分析方法来提取辐射噪声的特征在很多时候可能会掩盖目标的某些局部时频特征。
而且由于舰船噪声主要集中于低频端，轴频及其倍频等低频端谱特征可能淹没在海洋噪声背景中，而无法直接获取。
LOFAR 谱图是根据水声目标辐射噪声的局部平稳特性，通过信号短时傅立叶变换获得的时变功率谱在时间、频率平面上投影形成的，反映了信号的非平稳特性，能够提取信号中的线谱分布特征。
LOFAR 谱图分析实际上就是短时傅立叶后，在频谱图上进行目标检测的一种方法。
对舰船目标进行LOFAR 谱图分析时，一个关键问题就是如何进行数
据的分段处理。
数据的分段大小与需要进行的任务密切相关，当需要进行目标的种类或者更精细的目标特征分析时，希望LOFAR 谱图的分辨率越高越好，但是分辨率高需要付出较高的硬件代价。
如果仅仅是检测目标大小或者有无目标，LOFAR 图的频率分辨率可以适当降低以适应相应的硬件条件。
4 系统软件设计
软件总体设计
舰船目标检测及识别系统的硬件构成是DSP+FPGA 的经典方式，因此，系统软件也由两大部分组成，即FPGA 的软件设计和DSP 的软件设计。
FPGA 负责数据的AD 采集与预处理。
DSP 则负责系统的数据流程控制、信号处理算法的实时实现，以及与上位机的通信交互。
舰船目标检测及识别系统的程序流程图。
基于线谱的目标检测及识别
线谱特征是运动舰船的固有特征，通过检测舰船的线谱特征可以进行有无运动舰船的判别及其目标状态的识别。
给出了基于线谱的目标检测及识别流程图。
通过舰船线谱特征，首先通过检测线谱幅度，判断是否有目标出现，然后根据线谱的数目和频率，进一步区别不同的目标，最后通过目标出现时间和目标消失
的时间，判断目标船只是否停航抛锚、作业等危险情况，或是目标船只航行远离监测区域。
5 试验结果分析
为了验证LOFAR 方法的检测性能，进行了湖上试验验证。
在试验中，湖况为三级，并将接收系统置于位于湖中的测量船上，接收水听器入水4 m，接收系统的放大倍数2 500倍，接收频带50 Hz～5 kHz。
目标船从A 点启动，沿AB 段规划路径航行。
对该段航行的水声数据进行短时傅立叶分析，得到其LOFAR 图所示。
在250 Hz 以下，主要表现为连续谱噪声，而从250 Hz到800 Hz，辐射噪声以线谱为主，比较明显的线谱有10 余根常，随着目标接近，线谱的越来越大，随着目标渐远，线谱也慢慢消失。
目标船从B 点转弯，沿BD 段规划路径航行，在C 点停车。
整个航行过程的LOFAR 图所示，其辐射噪声的频率分布清晰可见，由于目标船在航行点(C 点)停车，图示可知，在约1 010 秒附近，舰船辐射噪声突然消失，尤其是线谱，其主要线谱变成6 根，通过AB 段航行辐射噪声与C 停车的线谱对比分析，线谱的频率不完全一致，说明舰船的速度有急剧变化，由此可判断A 点到D 点航行过程中，C 点停车。
目标船从D 点加速、转弯，沿DF 段规划路径航行，在约
2 km 处的E 点停车。
目标船的加速。
由LOFAR 图可以明显看出，目标船开始航行进行了比较大加速、转弯，其线谱变成一条连续变化的曲线。
综上所述，通过对研制样机的试验，基于LOFAR 的目标线谱检测和状态识别系统能够很好的反应目标船的运动状态和距离，通过海上现场调试、试验和运行，系统运行状态良好，稳定、可靠，最终本系统通过了工程验收。
6 结束语
系统样机首先通过湖上试验，通过LOFAR 分析，能够很好检测目标船只，并判断目标的运动状态，随后在海上进行了系统联调，经过多次测试，能较好的检测和识别目标船只的航行状态，并对危险情况实时上传海岸监控中心，系统检测概率达到90%以上，现场实际应用效果良好，系统运行稳定、可靠，系统经测试功耗约150 mW，可以长时间工作，满足系统技术设计要求，并通过了最后工程验收，具有较高的工程应用价值。
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