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利用MATLAB实现主动声纳系统的水下目标检测

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简介:
本研究运用MATLAB软件开发了针对主动声纳系统中水下目标检测的应用程序,通过优化算法提高目标识别精度和效率。 一、前言 本示例展示如何模拟一个具有两个目标的主动单基地声纳系统。该系统包含各向同性发射阵列与单一水听器元件,并且该发射阵列为球形,反向散射信号由水听器接收。接收到的数据包括直接路径和多条反射路径贡献。 二、水下环境 在浅海环境中,声音从声源传播到目标时会通过多种途径到达目的地。本示例假定在一个深度为100米且声速恒定于每秒1520米的通道中存在五种不同的传播方式。为了突出多路径的影响,底部损耗设定为0.5dB。 定义水下环境的具体参数包括:通道的深度、可能存在的传播路径数量、声音在水中传播的速度以及海底对声波吸收的程度(即底部损失)。随后,我们分别为每个目标建立一个多路径通道模型,这一过程类似于设计一个滤波器并利用其系数来处理信号的过程。 三、声纳目标 该方案包含两个目标。第一个目标距离较远但反射强度较大;第二个则靠近一些但是反射能力稍弱些。这两个目标相对于发射系统而言都是静止不动的,并且在各个方向上的特性是相同的(即各向同性)。每个目标的位置以及通道的相关属性共同决定了声波传播的具体路径。 接下来,我们绘制了从声纳装置到每一个目标之间的水下路径图示,其中z坐标表示深度值——零代表水面位置;而x-y平面上的距离则展示为源与接收器之间的真实距离。

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  • MATLAB
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    本研究运用MATLAB软件开发了针对主动声纳系统中水下目标检测的应用程序,通过优化算法提高目标识别精度和效率。 一、前言 本示例展示如何模拟一个具有两个目标的主动单基地声纳系统。该系统包含各向同性发射阵列与单一水听器元件,并且该发射阵列为球形,反向散射信号由水听器接收。接收到的数据包括直接路径和多条反射路径贡献。 二、水下环境 在浅海环境中,声音从声源传播到目标时会通过多种途径到达目的地。本示例假定在一个深度为100米且声速恒定于每秒1520米的通道中存在五种不同的传播方式。为了突出多路径的影响,底部损耗设定为0.5dB。 定义水下环境的具体参数包括:通道的深度、可能存在的传播路径数量、声音在水中传播的速度以及海底对声波吸收的程度(即底部损失)。随后,我们分别为每个目标建立一个多路径通道模型,这一过程类似于设计一个滤波器并利用其系数来处理信号的过程。 三、声纳目标 该方案包含两个目标。第一个目标距离较远但反射强度较大;第二个则靠近一些但是反射能力稍弱些。这两个目标相对于发射系统而言都是静止不动的,并且在各个方向上的特性是相同的(即各向同性)。每个目标的位置以及通道的相关属性共同决定了声波传播的具体路径。 接下来,我们绘制了从声纳装置到每一个目标之间的水下路径图示,其中z坐标表示深度值——零代表水面位置;而x-y平面上的距离则展示为源与接收器之间的真实距离。
  • MATLAB进行被定位学信分析
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    本研究运用MATLAB软件深入分析被动声纳系统对水下声学信标的定位技术,探讨优化算法与提高定位精度的方法。 一、引言 本示例展示了如何模拟被动声纳系统的工作原理。在一个浅水通道中,一个固定的水下信标被拖曳的无源阵列检测并定位。该信标以每秒10.37千赫兹的速度发送5毫秒宽的脉冲信号,并被视为各向同性的光源。为了追踪这个声学信标的信号,系统在水面下方拖动一个由五个元件组成的均匀线性无源阵列(间距为半波长),该阵列以每秒1米的速度沿y轴移动。一旦接收到信标发出的脉冲信号,到达方向估计器将用于确定其位置。 二、定义水下通道 在本示例中,声学信标被放置于浅水环境底部上方1米的位置,深度为200米处。无源阵列则在水面下方拖曳以定位该信标。首先创建一个包含多条传播路径的模型来模拟信号从信标传送到无源阵列的过程,包括直接传输以及顶部和底部表面反射产生的间接路径。 三、定义声学信标及被动拖曳阵列 3.1 声波形定义 设定声学信标的脉冲形式为每秒一次重复的矩形信号,每次持续时间为10毫秒。 3.2 声学信标描述 该声学信标被建模成各向同性的光源,并放置在水下通道底部上方一米处。它会将定义好的波形以远场辐射的方式发送出去。 3.3 被动拖曳阵列说明 无源的拖曳式线性阵列由五个元件组成,用于检测和定位信标发出的声音信号。该阵列在y方向上移动的速度为1米/秒,并且具有半波长间距的设计以优化其性能。 以上就是对被动声纳系统中涉及的主要元素及工作流程的基本介绍与定义。
  • 呐在潜艇侦范围(MATLAB
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    本文探讨了主动声纳和主动声呐技术在现代潜艇侦测中的应用范围,并利用MATLAB进行相关数据模拟和分析。 主动声纳是水下探测技术的重要组成部分,主要用于潜艇及其他水下目标的侦查与定位。在水声学领域内,主动声纳系统通过发射特定频率的声波,并接收由目标反射回来的回波来判断目标的位置、速度及形状等信息。 本项目将深入探讨主动声纳对潜艇的探测范围,并利用MATLAB进行相关计算和分析。在水下探测中,声纳的作用距离是关键性能指标之一,它受多种因素影响,包括声波频率、发射功率、水质特性以及目标反射特性的差异。 通常情况下,声纳作用距离用公式R = sqrt((P4πσ)^2 (K²G²))来表示。其中P代表声纳的发射功率;σ是声源强度;K为水中的衰减系数;而G则是接收系统的增益值。 选择合适的操作频率对主动声纳至关重要,因为不同的工作频段会影响探测范围及分辨率:低频声波具有更好的穿透力,在较远距离上仍可有效检测目标,但其空间分辨能力较低。相反地,高频声波虽然拥有更高的解析度,却难以在长距离内保持有效的传播。 MATLAB是一款强大的数学和工程计算软件,广泛应用于信号处理、数据分析等领域。通过编写代码(例如ActiveSonar.m文件),我们可以在本项目中模拟不同频率下的主动声纳作用范围,并分析其与频率的关系。此外,构建模型来研究声波在水中的传播行为以及不同频段下对应的衰减情况将有助于确定实际的探测距离。 通常情况下,在特定图表上可以直观地看到随着工作频率增加,声纳的最大探测范围会先上升至某一峰值后下降的趋势变化规律。 总而言之,主动声纳技术的应用需要结合声学原理、信号处理及计算方法进行深入探讨。借助MATLAB等软件工具的支持,我们可以进一步优化现有系统性能,并提高其在复杂水下环境中的侦查效率。同时研究潜艇对不同频率声波的反射特性也是提升探测准确度的关键因素之一。通过分析与模拟实验,可以找到最佳工作策略以实现更高效的水下目标识别功能。
  • TensorFlow.jsYOLOv5
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    本项目采用TensorFlow.js框架实现了YOLOv5模型,并应用于浏览器端的实时目标检测,提供高效、便捷的对象识别解决方案。 基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目支持自定义模型,具有轻量级安装、使用方便以及良好的可移植性。
  • hblxjm.rar_hblxjm_回波模型分析_识别
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    本研究提出了一种针对水下环境的气泡目标自动检测算法,利用先进的图像处理技术有效识别和定位水下气泡,提升海洋探测与科学研究效率。 使用MATLAB编写程序可以检测水中气泡,并自动计算出气泡的数量及位置,在软件界面用小十字图标标示每个气泡。该算法采用机器视觉技术实现,操作简便实用。
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    本项目运用OpenCV库实现了YOLOv3算法进行图像中的物体识别与定位,结合了深度学习技术在计算机视觉领域的应用。 YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,在计算机视觉领域有着广泛应用。2018年,Joseph Redmon、Ali Farhadi等人提出了YOLOV3,它是YOLO系列的第三版,在速度与准确性上有了显著提升,尤其在小目标检测方面表现出色。 **YOLOV3的主要改进** 1. **多尺度预测**: YOLOV3引入了不同尺寸特征图上的预测机制,能够捕获各种大小的目标,提高了对小目标的检测精度。 2. **Darknet-53网络结构**: 使用了一个包含53个卷积层的复杂神经网络——Darknet-53,增强了特征提取能力,提升了整体性能。 3. **Anchor Boxes**: 采用Faster R-CNN中的预定义参考框概念(Anchor Boxes),以适应不同形状的目标,减少了定位误差。 4. **新损失函数**: YOLOV3使用了结合分类和边界坐标预测的联合损失函数,包括交叉熵损失及平方差损失。 5. **Spatial Pyramid Pooling (SPP)**: 采用了允许输入图像具有不同尺寸的技术(Spatial Pyramid Pooling),提高了模型灵活性。 **OpenCV与YOLOV3的集成** 作为跨平台计算机视觉库,OpenCV支持多种算法和操作。将YOLOV3整合到OpenCV中可以实现快速、高效的实时目标检测应用。 1. **加载预训练模型**: 需要下载并使用OpenCV dnn模块加载预训练的YOLOV3权重文件。 2. **图像预处理**: 对输入图像进行缩放和归一化等操作,以满足模型要求。 3. **前向传播**: 通过调用`dnn::Net::forward()`函数执行模型计算,并获取目标检测结果。 4. **解析输出数据**: YOLOV3的预测包含边界框坐标及置信度分数,需要对此信息进行分析来确定图像中的对象及其位置。 5. **绘制检测框**: 使用OpenCV绘图功能在原图片上标记出被识别的目标和标签。 实际应用时可以调整YOLOV3配置文件优化模型性能,并结合视频处理、图像增强等功能进一步开发。将OpenCV与YOLOV3结合起来,能够构建一个强大的实时目标检测系统适用于智能安防、自动驾驶等场景中使用。
  • 匹配滤波峰值及阵列信号仿真分析
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    本资源提供了一种基于背景差分法的目标检测Matlab代码,适用于车辆等移动物体的识别与跟踪研究。 擅长使用Matlab进行智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的仿真。
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