本文選題：聲吶 + 水下目標(biāo)探測��； 參考：《電子測量與儀器學(xué)報》2017年11期

【摘要】：針對水下聲吶目標(biāo)搜尋過程中環(huán)境復(fù)雜、成像分別率低、人工識別目標(biāo)困難等實(shí)際問題,提出基于雙樹雙密度復(fù)小波子帶模型匹配的方法自動判別水下目標(biāo)有無。首先利用雙樹雙密度復(fù)小波對所傳回待測聲圖進(jìn)行分解得到不同方向子帶,接著采用三參數(shù)廣義Γ函數(shù)對不同方向子帶系數(shù)分布擬合作為特征項(xiàng),最后利用含有目標(biāo)聲圖與背景聲圖在分布特征上存在差異性,根據(jù)計算兩者間KL距離進(jìn)行相似度匹配并通過設(shè)定最優(yōu)門限對聲圖目標(biāo)有無自動判別。實(shí)驗(yàn)證明,利用所提出方法對含有多目標(biāo)聲吶圖像判別,其檢測品質(zhì)因子達(dá)97.2%,并在不同噪聲水平下其檢測品質(zhì)因子對比其他方式平均高出10%,具有較高的檢出率和一定魯棒性。
[Abstract]:In order to solve the practical problems in underwater sonar target search, such as complex environment, low imaging rate and difficulty in identifying targets manually, a method based on double tree and dual density complex wavelet subband model matching is proposed to automatically identify underwater targets. In this paper, we first decompose the acoustic images to different directions by using double tree and double density complex wavelets, and then use three parameter generalized 螕 function to fit the distribution of coefficients in different directions. Finally, based on the difference of the distribution characteristics between the sonogram with the target and the background, the KL distance between the two is calculated to match the similarity, and the optimal threshold is set to determine whether there is an automatic recognition of the target in the acoustic image. The experimental results show that the detection quality factor of sonar images with multiple targets is 97.2 by using the proposed method. The detection quality factor of sonar images with different noise levels is 10 times higher than that of other methods, so it has a high detection rate and a certain robustness.
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)江蘇省氣象探測與信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京信息工程大學(xué)江蘇省氣象傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)工程中心;南京郵電大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省第11批六大高峰人才項(xiàng)目(2014-XXRJ-006) 江蘇省重點(diǎn)研發(fā)計劃社會發(fā)展項(xiàng)目(BE201569) 國家自然科學(xué)基金(41075115) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科Ⅱ期建設(shè)工程項(xiàng)目資助
【分類號】：TB56;TP391.41

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本文編號：2030210