国家自然科学基金(10904159)
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 相关作者：许枫杨娟张伟豪苏瑞文张纯更多>>
- 相关机构：中国科学院中国科学院大学中国电子科技集团第十研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信理学交通运输工程一般工业技术更多>>
- 浅海环境下的单-双基地联合声探测研究被引量：1
- 2011年
- 浅海水域的高频声纳探测是近年来发展迅速、研究活跃的水声技术领域之一,它的研究为实现小目标的有效探测提供了重要的技术支撑。浅海声场存在多途干扰,会影响声纳探测的效果。本文介绍了一种单-双基地联合探测方法,并分析了浅海多途干扰对单-双基地联合探测的影响,最后用MATLAB进行仿真和分析。
- 陈旸杨娟许枫
- 基于运动特征的水下蛙人目标识别方法
- 运动行为分析能够较好的反映水下运行目标的运动特征,本文利用水下运动小目标的速度、加速度、速度波动率等,运动方向波动率,威胁因子等运动特征,对水下目标蛙人、小型机器人和快艇进行分类识别研究,试验结果表明:目标的综合运动特征...
- 张纯许枫
- 关键词：目标识别
- 文献传递
- 基于重采样的水下小目标多基地量测融合
- 2015年
- 针对干扰量测对水下小目标多基地量测融合的影响,提出了基于重采样的多基地量测融合算法。重采样的随机样本近似概率密度分布,经随机样本的融合,最终得到多基地等效量测。对算法进行了仿真验证和性能分析,干扰量测密度的增加导致融合精度的下降、运行时间的增加,栅格数目的增加导致融合精度的提高、运行时间的增加。并将算法用于实验数据处理。结果表明,相比于单基地声纳的观测,经基于重采样的量测融合算法求得的等效量测的均方根误差在统计意义上最小,为水下小目标的融合跟踪提供可靠的数据。
- 许枫纪永强杨娟温涛宋宏健
- 关键词：重采样
- 双阈值Ostu算法的侧扫声纳图像分割被引量：3
- 2015年
- 为了利用侧扫声纳进行水下目标的探测和识别,首先必须将声纳图像分为亮点、阴影和背景三部分。由于多数侧扫声纳图像各部分灰度对比较明显,所以适合采用阈值分割的方法进行图像分割。本文针对基本的Ostu阈值提取算法,提出了改进的双阈值Ostu算法,从而满足将图像分为三部分的需求,得到分割阈值。在Ostu算法中,除了使用灰度均值,还使用了灰度方差作为特征量对阈值进行了自动提取。然后根据侧扫声纳图像的特征提出了一种快速分割的算法,将提取的阈值应用到该算法中,成功地将侧扫声纳的亮点和阴影在复杂的背景噪声中分割提取出来。并且发现方差比均值更适合用于Ostu算法进行图像分割,得到的分割效果更好,提高了算法的正确性和合理性。
- 许枫苏瑞文张纯安旭东
- 关键词：图像分割OSTU快速分割算法
- 水下蛙人被动探测技术实验研究被引量：13
- 2012年
- 为了探测携带呼吸器的水下蛙人目标,实验研究了蛙人呼吸辐射声信号的基本原理,提出了基于蛙人呼吸周期性特征的水下蛙人被动检测方法。水池实验获得了蛙人呼吸的周期性声信号,论证了被动探测的可行性。由于蛙人呼吸声信号所具有的显著频带,所以分别利用了带通滤波法和匹配滤波法获取周期信号的包络,并提取包络信号频谱的四类特征用于判决。三亚湖试结果表明:四类特征对蛙人的探测距离存在差异,最远能在40 m附近检测到蛙人,并且匹配滤波法的检测性能明显优于带通滤波法。结论:受限于辐射源的能量级,被动方法对蛙人的探测距离有限。
- 张伟豪许枫
- 关键词：蛙人水下带通滤波法
