海底小目標數(shù)據(jù)庫功能和運用方法研究
發(fā)布時間:2021-06-13 12:35
利用海底小目標數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)信息輔助探獵雷作戰(zhàn),可以擺脫傳統(tǒng)探獵雷作戰(zhàn)行動中的盲目性,優(yōu)化反水雷作戰(zhàn)流程,有效提高反水雷作戰(zhàn)效率。如何科學(xué)構(gòu)建數(shù)據(jù)庫功能,合理設(shè)計數(shù)據(jù)存儲、查詢和調(diào)用的方式方法,以充分發(fā)揮各類探測數(shù)據(jù)的潛在作用,對輔助反水雷戰(zhàn)術(shù)指揮決策具有重要意義。本文根據(jù)海底小目標對探獵雷作戰(zhàn)的影響,提出目標位置比對、聲納圖像比對、探測態(tài)勢比對和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析是海底小目標數(shù)據(jù)庫所應(yīng)具備的主要功能,結(jié)合探獵雷過程中的典型作戰(zhàn)環(huán)節(jié),闡述了各項功能的基本運用方法和實現(xiàn)手段,指出數(shù)據(jù)的"量""質(zhì)"以及采集規(guī)范和維護管理制度,均是數(shù)據(jù)庫建設(shè)的重要前提,并對建設(shè)數(shù)據(jù)庫所應(yīng)具備的保障條件進行了說明。
【文章來源】:國防科技. 2020,41(05)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
目標位置比對
為滿足一定的作戰(zhàn)效率,所發(fā)現(xiàn)目標中不少于60%的目標都應(yīng)該能夠通過位置比對這一功能直接完成篩查。該指標主要受聲納發(fā)現(xiàn)目標概率和定位精度的影響。在建立數(shù)據(jù)庫時,其影響主要表現(xiàn)為兩個方面:一是聲納發(fā)現(xiàn)目標概率偏低時,在同一海區(qū)的不同次探測結(jié)果中,所得到的目標有無和分布差別明顯,導(dǎo)致難以準確獲取區(qū)域內(nèi)的目標數(shù)量數(shù)據(jù)[1];二是因聲納定位誤差,兩次或多次定位同一目標時,目標坐標不重合,導(dǎo)致難以準確獲取區(qū)域內(nèi)的目標位置數(shù)據(jù)。為解決建立數(shù)據(jù)庫時遇到的上述問題,可以通過對海區(qū)實施多遍探測,并以某一重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)和距離偏差為門限值,對聲納觸點數(shù)據(jù)進行融合處理[2-3],來剔除因聲納虛警所記錄的假目標,并解算庫目標的準確位置,以此提高目標位置比對的有效性。如圖2所示,圖中庫目標的數(shù)量和位置是由多遍探測數(shù)據(jù)融合得出。在實際作戰(zhàn)過程中,位置判據(jù)常會處于臨界值附近。因此,對部分目標的辨別,要在位置比對的基礎(chǔ)上輔以圖像比對,以進一步提高辨識的準確性。
目標的聲納圖像是聲納職守判斷目標屬性的重要依據(jù)。對實時探測目標和庫目標的圖像進行比對時,所使用的聲納圖像應(yīng)能夠反映出目標的整體形狀、尺寸大小和基本姿態(tài)指向等三個方面的信息,為聲納職守判斷同一目標的一致性、不同目標的差異性提供數(shù)據(jù)依據(jù)[4]。在條件允許的情況下,庫目標的聲納圖像應(yīng)盡可能豐富全面,通常應(yīng)使用高頻前視聲納圖像、側(cè)掃聲納圖像和三維多波數(shù)聲納圖像等,必要時或水下能見度良好時,還應(yīng)采集水下航行器和獵雷潛水員獲取的視頻影像。如圖3所示,大多數(shù)側(cè)掃聲納和三維多波數(shù)聲納可以較為直觀地反映出目標的整體形狀和尺寸大小信息,而且聲納職守還可以結(jié)合海底的溝壑和沙脊等地貌特征,對目標間的相對位置關(guān)系做出全面的判斷,因此,通常能夠取得較好的圖像比對效果[5]。但是,對于傳統(tǒng)的二維前視聲納,為避免觀察單張圖像時的偏面性和抽象性,應(yīng)連續(xù)采集多張聲納圖像數(shù)據(jù)或視頻數(shù)據(jù),并利用數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng),同步記錄和提取目標的外形大小信息,以便于圖像在后續(xù)調(diào)用過程中的分析和判讀。如圖4所示,圖中a~d為某前視聲納圖像的連續(xù)采集,通過觀察連續(xù)的多幅圖像,聲納職守能夠掌握目標在不同探測方向下回波強弱的變化規(guī)律,而且在測量數(shù)據(jù)的輔助下,有利于對圖像的分析和判斷。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]探雷聲吶隨機觸點產(chǎn)生機理與分布[J]. 馬愛民,張琦,崔鵬. 數(shù)字海洋與水下攻防. 2019(01)
[2]反水雷編隊指控系統(tǒng)功能和運用方法研究[J]. 張琦,吳俊杰,方建平. 指揮控制與仿真. 2019(03)
[3]基于超像素聚類的側(cè)掃聲吶圖像分割算法[J]. 盛蘊霞,霍冠英,劉靜. 計算機工程. 2018(06)
[4]探雷聲納目標的概率分類技術(shù)[J]. 馬愛民. 指揮控制與仿真. 2017(03)
[5]某型聲吶探測海底目標位置的精度解析與運用[J]. 趙寶軍,馬守剛,張曉永,黎拓. 水雷戰(zhàn)與艦船防護. 2016(02)
[6]海軍指揮信息系統(tǒng)大數(shù)據(jù)策略[J]. 張新建,張媛. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2015(02)
[7]區(qū)間型符號數(shù)據(jù)的特征選擇方法[J]. 郭崇慧,劉永超. 運籌與管理. 2015(01)
[8]艦船編隊組網(wǎng)作戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 岳峰,黃驍飛. 現(xiàn)代防御技術(shù). 2014(06)
[9]基于GeoDatabase的側(cè)掃聲納數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建[J]. 韓春花,陳斐,張俊明,梁建峰. 地礦測繪. 2012(02)
[10]海洋環(huán)境要素納入戰(zhàn)場輔助決策的技術(shù)探討[J]. 方書甲. 艦船科學(xué)技術(shù). 2008(03)
本文編號:3227518
【文章來源】:國防科技. 2020,41(05)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
目標位置比對
為滿足一定的作戰(zhàn)效率,所發(fā)現(xiàn)目標中不少于60%的目標都應(yīng)該能夠通過位置比對這一功能直接完成篩查。該指標主要受聲納發(fā)現(xiàn)目標概率和定位精度的影響。在建立數(shù)據(jù)庫時,其影響主要表現(xiàn)為兩個方面:一是聲納發(fā)現(xiàn)目標概率偏低時,在同一海區(qū)的不同次探測結(jié)果中,所得到的目標有無和分布差別明顯,導(dǎo)致難以準確獲取區(qū)域內(nèi)的目標數(shù)量數(shù)據(jù)[1];二是因聲納定位誤差,兩次或多次定位同一目標時,目標坐標不重合,導(dǎo)致難以準確獲取區(qū)域內(nèi)的目標位置數(shù)據(jù)。為解決建立數(shù)據(jù)庫時遇到的上述問題,可以通過對海區(qū)實施多遍探測,并以某一重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)和距離偏差為門限值,對聲納觸點數(shù)據(jù)進行融合處理[2-3],來剔除因聲納虛警所記錄的假目標,并解算庫目標的準確位置,以此提高目標位置比對的有效性。如圖2所示,圖中庫目標的數(shù)量和位置是由多遍探測數(shù)據(jù)融合得出。在實際作戰(zhàn)過程中,位置判據(jù)常會處于臨界值附近。因此,對部分目標的辨別,要在位置比對的基礎(chǔ)上輔以圖像比對,以進一步提高辨識的準確性。
目標的聲納圖像是聲納職守判斷目標屬性的重要依據(jù)。對實時探測目標和庫目標的圖像進行比對時,所使用的聲納圖像應(yīng)能夠反映出目標的整體形狀、尺寸大小和基本姿態(tài)指向等三個方面的信息,為聲納職守判斷同一目標的一致性、不同目標的差異性提供數(shù)據(jù)依據(jù)[4]。在條件允許的情況下,庫目標的聲納圖像應(yīng)盡可能豐富全面,通常應(yīng)使用高頻前視聲納圖像、側(cè)掃聲納圖像和三維多波數(shù)聲納圖像等,必要時或水下能見度良好時,還應(yīng)采集水下航行器和獵雷潛水員獲取的視頻影像。如圖3所示,大多數(shù)側(cè)掃聲納和三維多波數(shù)聲納可以較為直觀地反映出目標的整體形狀和尺寸大小信息,而且聲納職守還可以結(jié)合海底的溝壑和沙脊等地貌特征,對目標間的相對位置關(guān)系做出全面的判斷,因此,通常能夠取得較好的圖像比對效果[5]。但是,對于傳統(tǒng)的二維前視聲納,為避免觀察單張圖像時的偏面性和抽象性,應(yīng)連續(xù)采集多張聲納圖像數(shù)據(jù)或視頻數(shù)據(jù),并利用數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng),同步記錄和提取目標的外形大小信息,以便于圖像在后續(xù)調(diào)用過程中的分析和判讀。如圖4所示,圖中a~d為某前視聲納圖像的連續(xù)采集,通過觀察連續(xù)的多幅圖像,聲納職守能夠掌握目標在不同探測方向下回波強弱的變化規(guī)律,而且在測量數(shù)據(jù)的輔助下,有利于對圖像的分析和判斷。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]探雷聲吶隨機觸點產(chǎn)生機理與分布[J]. 馬愛民,張琦,崔鵬. 數(shù)字海洋與水下攻防. 2019(01)
[2]反水雷編隊指控系統(tǒng)功能和運用方法研究[J]. 張琦,吳俊杰,方建平. 指揮控制與仿真. 2019(03)
[3]基于超像素聚類的側(cè)掃聲吶圖像分割算法[J]. 盛蘊霞,霍冠英,劉靜. 計算機工程. 2018(06)
[4]探雷聲納目標的概率分類技術(shù)[J]. 馬愛民. 指揮控制與仿真. 2017(03)
[5]某型聲吶探測海底目標位置的精度解析與運用[J]. 趙寶軍,馬守剛,張曉永,黎拓. 水雷戰(zhàn)與艦船防護. 2016(02)
[6]海軍指揮信息系統(tǒng)大數(shù)據(jù)策略[J]. 張新建,張媛. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2015(02)
[7]區(qū)間型符號數(shù)據(jù)的特征選擇方法[J]. 郭崇慧,劉永超. 運籌與管理. 2015(01)
[8]艦船編隊組網(wǎng)作戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 岳峰,黃驍飛. 現(xiàn)代防御技術(shù). 2014(06)
[9]基于GeoDatabase的側(cè)掃聲納數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建[J]. 韓春花,陳斐,張俊明,梁建峰. 地礦測繪. 2012(02)
[10]海洋環(huán)境要素納入戰(zhàn)場輔助決策的技術(shù)探討[J]. 方書甲. 艦船科學(xué)技術(shù). 2008(03)
本文編號:3227518
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