特征提取置前的主动目标检测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11874109
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2302.水声和空气动力声学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Due to the influence of the complex underwater acoustic channel, the interference of the serious background noise, and the improvement of the underwater target stealth, the conventional detection methods based on the beam forming and match filtering cannot satisfy the function requirement of the active sonar. In order to enhance the performance of the match filtering in the target detection, the matching of the target characteristics should be added in the processing besides the matching of the transmitting signal and the underwater acoustic channel, i.e., the traditional workflow which contains Detection, Location, Classification and Tracking (DLCT) should be broken, and the material characteristic, the geometry characteristic and the motion characteristic of the target should be applied in the target detection. In the detection method for active target based on the target characteristics, the target characteristics are extracted from the echo signals in the preliminary detection, and then they will be applied in the improvement of the match filtering and other target detection methods. Finally, the process of the active target detection based on the target characteristics is proposed, to obtain more accurate detection result.
由于复杂的信道影响、严重的背景干扰等原因,且近年来水下目标的声隐身能力有了长足进步,以波束形成和匹配滤波为基础的常规检测方法已不能满足主动声纳的功能要求。为最大限度的提高匹配滤波处理在目标检测中的效果,除发射信号、水声信道的匹配以外,还需进一步增加目标特征的匹配,即应突破声纳系统中检测、定位、分类和跟踪(DLCT)依次进行的传统工作流程,将回波信号中的目标材料特征、几何特征、运动特征等都用于检测。本课题提出的“特征提取置前的主动目标检测方法研究”着眼于从初步检测的回波信号中提取所需的目标特征,将该特征应用于匹配滤波处理的改进,并发展新的目标检测方法,以获得更准确的目标检测结果,最终形成特征提取置前的主动目标检测流程。

结项摘要

近年来,水下目标的声隐身能力有了长足进步,对主动声纳探测信号的散射越来越弱,且由于复杂的信道影响、严重的背景干扰等原因,以波束形成和匹配滤波为基础的常规检测方法已不能满足主动声纳的功能要求。为最大限度地提高匹配滤波处理在目标检测中的效果,本项目从初步检测的回波信号中提取所需的目标特征,将该特征应用于匹配滤波处理的改进,并发展新的目标检测方法,以获得更准确的目标检测结果,最终形成特征提取置前的主动目标检测流程。在目标特征分析、目标特征提取、基于目标特征的目标检测、方法验证与流程设计的研究过程中,建立了主动目标检测的新方法和新思路,并基于高速信号处理机平台设计实现了主动目标检测实验系统,其中的“匹配滤波回波检测”模块融合了多种检测方法,针对不同的应用场景或者目标进行合理选择。同时,在以上湖试数据验证、海试数据验证等的过程中,积累了重要的主动声纳湖试、海试数据,能够为今后围绕该方向进一步开展的研究工作和主动声纳目标检测或特征提取相关领域的方法验证等提供数据支持。通过以上工作的开展,实现了本项目的研究目标:分析各目标特征影响回波信号检测效果的物理机理,建立两者的定量关系,从初步检测的回波信号中提取能够增强匹配滤波性能的目标特征;利用目标的材料、几何、运动特征改善匹配滤波效果、提高目标检测能力,形成特征提取置前的主动目标检测流程。其中前者体现了重要的科学意义,后者体现了广阔的应用前景,包括提高现有主动声纳装备的目标检测性能,且其中的目标特征提取相关研究,也对主动声纳的目标分类与识别功能模块的性能提升有积极作用。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(7)
An improved signal-dependent quadratic time-frequency distribution using regional compact kernels for analysis of nonstationary multicomponent LFM signals
使用区域紧凑核改进信号相关二次时频分布来分析非平稳多分量 LFM 信号
  • DOI:
    10.1016/j.dsp.2021.103131
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Digital Signal Processing
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    ShuaiYao;YuhanLiu;YuxuanJiang;YinjiaLiu
  • 通讯作者:
    YinjiaLiu
Parameter Estimation of Delay-Doppler Underwater Acoustic Multi-Path Channel Based on Iterative Fractional Fourier Transform
基于迭代分数阶傅立叶变换的延迟多普勒水声多径信道参数估计
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2890578
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Huang Shuxia;Fang Shiliang;Han Ning
  • 通讯作者:
    Han Ning
An Underwater Acoustic Target Recognition Method Based on Restricted Boltzmann Machine.
一种基于受限玻尔兹曼机的水声目标识别方法
  • DOI:
    10.3390/s20185399
  • 发表时间:
    2020-09-21
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Luo X;Feng Y
  • 通讯作者:
    Feng Y
Discrimination of the active submerged/bottom target based on the total scintillation index
基于总闪烁指数区分主动水下/底部目标
  • DOI:
    10.1016/j.apacoust.2020.107646
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    Applied Acoustics
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Ning Han;Shuai Yao
  • 通讯作者:
    Shuai Yao
A Time-Frequency Joint Time-Delay Difference Estimation Method for Signal Enhancement in the Distorted towed Hydrophone Array
畸变拖曳式水听器阵列信号增强时频联合时滞差值估计方法
  • DOI:
    10.3390/rs13224586
  • 发表时间:
    2021-11-01
  • 期刊:
    REMOTE SENSING
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zhu, Chuanqi;Fang, Shiliang;Cao, Hongli
  • 通讯作者:
    Cao, Hongli

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其他文献

基于多核DSP的SIFT角点匹配系统设计
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    --
  • 作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    柴晓珂
两串列方柱局部脉动风压干扰研究:第1部分 迎风面效应
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    --
  • 发表时间:
    --
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  • 作者:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    毕美华

其他文献

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基于换能器阵列的单向声边界的研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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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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