浅海运动平台知识基空时自适应处理

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61172166
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    62.0万
  • 负责人：
    郝程鹏
  • 依托单位：
    中国科学院声学研究所
  • 学科分类：
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

在浅海环境下，混响严重地影响着主动声纳的检测性能。尤其是当声纳载体具有一定的运动速度时，混响将从不同的锥角入射，造成多普勒大幅扩展。目前抑制混响的主要方法，都只是单纯从频域处理出发，利用多普勒进行混响抑制，效果不是很理想。如何有效抑制因平台运动使多普勒谱严重展宽了的混响成为水声领域中的前沿研究课题。本项目旨在研究浅海运动声纳知识基空时二维信号处理方法基础上，最大限度地挖掘和利用探测环境、工作方式、混响空时特性和浅海地形特征等先验信息，在稳健的空时自适应处理方面取得突破，为我国各种运动声纳实现低速目标检测打下坚实的基础。搭载某运动声纳项目的南海试验，进行该方法的实验研究。该方法能显著提高运动声纳对低速弱信号的检测能力，提高其抗干扰能力，为运动声纳的检测手段提供新思路和理论依据。

结项摘要

在浅海环境下，混响严重地影响着主动声纳的检测性能。尤其是当声纳载体具有一定的运动速度时，混响将从不同的锥角入射，造成多普勒大幅扩展。如何有效抑制因平台运动使多普勒谱严重展宽了的混响成为水声领域中的前沿研究课题。本项目在研究浅海运动声纳知识基空时自适应信号处理（Space-time Adaptive Processing，STAP）方法基础上，开展了浅海运动声纳基于先验知识的STAP研究，从系统角度对该问题进行了全局最优建模，最大限度地挖掘和利用了探测环境、工作方式、阵列流形、混响空时特性和浅海地形特征信息，在稳健的空时自适应处理方面取得突破，提出了一整套适用于运动声纳STAP的基础理论和方法。提出的方法能显著提高运动声纳对低速弱信号的检测能力，提高其抗干扰能力，为运动声纳的检测手段提供新思路和理论依据。

项目成果

期刊论文数量（33）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Adaptive detection of distributed targets in partially homogeneous environment with Rao and Wald tests
利用 Rao 和 Wald 测试自适应检测部分均匀环境中的分布式目标
  • DOI：
    10.1016/j.sigpro.2011.10.005
  • 发表时间：
    2012-04
  • 期刊：
    Signal Processing
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Hao, Chengpeng;Ma, Xiaochuan;Cai, Long;Shang, Xiuqin
  • 通讯作者：
    Shang, Xiuqin
复合高斯杂波中距离扩展目标的参数化Wald检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    信号处理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许琦;马晓川;鄢社锋;郝程鹏
  • 通讯作者：
    郝程鹏
Subband adaptive echo cancellation technique in speech system
语音系统中的子带自适应回声消除技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Chinese Journal of Scientific Instrument
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Hong, Ying;Yuan, Jianping;Hou, Chaohuan;Hao, Chengpeng
  • 通讯作者：
    Hao, Chengpeng
Performance analysis of a two-stage Rao detector
两级Rao探测器的性能分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Signal Processing
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Hao;Liu;Cai;Chengpeng;Long;Bin
  • 通讯作者：
    Bin
Sequential bearings-only-tracking initiation with particle filtering method.
使用粒子过滤方法的顺序仅方位跟踪启动
  • DOI：
    10.1155/2013/489121
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    TheScientificWorldJournal
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Liu B;Hao C
  • 通讯作者：
    Hao C

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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    鄢社锋
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    声学学报(中文版)
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  • 作者：
    闫晟;郝程鹏;马慧;鄢社锋
  • 通讯作者：
    鄢社锋
高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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    2018
  • 期刊：
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  • 作者：
    施博;郝程鹏;徐达;陈栋;朱东升
  • 通讯作者：
    朱东升

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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