基于多传感器的水下目标探测技术

论文摘要

海洋目标探测对维护海上安全起着重要监视作用,本文通过设计一种微型浮标,采用目标探测识别的被动技术,实现对环境信息采集,整个识别算法主要由三个部分组成,即噪声信号预处理、特征向量提取、目标分类。本文主要围绕以下四个方面展开研究。首先根据水下目标探测需求进行总体设计,进行子系统划分,随后对数据采集子系统的硬件平台进行了设计与实现,设计包括了定位与AD模块以及SD卡与传感器前置电路,并在本章最后进行了PCB设计与实现。其次对数据采集子系统的软件进行设计与实现,除了实现子系统内各模块的初始化配置,还对采集到的数据包括GPS数据、MPU6050还有AD转换结果进行存储,同时还进行了传感器的数据处理,包括磁传感器的姿态角、能量检测,水听器的方位角以及功率谱、LOFAR谱图等。随后进行了水下目标探测模型的构建,探测模型整体包括去噪、特征选择和分类三部分。对适两种自适应去噪算法LMS和RLS进行了对比分析,采用Relief算法进行特征选择将样本降维处理,选择最优样本子集后,对最优子集进行LVQ2神经网络分类的训练。最后,给出子系统测试与仿真验证结果,结果表明,系统各模块均满足设计需求,能够实现对信息的采集与存储与处理;通过分类算法来对目标特征进行分类识别,并给出最终得到的识别结果。仿真结果表明,本文设计的海洋目标探测识别算法达到了预定设计的目标,具有一定的应用价值。

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摘要

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第1章绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 浮标研究现状

1.2.2 水下目标分类算法研究现状

1.3 本文研究内容

第2章数据采集子系统设计与硬件实现

2.1 设计方案

2.1.1 浮标总体设计方案

2.1.2 数据采集子系统设计方案

2.2 硬件设计与实现

2.2.1 定位与AD模块

2.2.2 SD卡与传感器前置电路

2.2.3 PCB实物

2.3 本章小结

第3章数据采集软件设计

3.1 初始化配置

3.2 数据存储

3.2.1 GPS数据

3.2.2 MPU6050 数据

3.2.3 AD转换数据

3.3 磁传感器数据处理

3.3.1 能量检测器

3.3.2 方位角

3.4 矢量水听器数据处理

3.4.1 功率谱

3.4.2 LOFAR谱图

3.4.3 方位角

3.5 本章小结

第4章水下目标探测算法

4.1 去噪算法

4.1.1 预备知识

4.1.2 最小均方误差（LMS）算法

4.1.3 递归最小二乘（RLS）算法

4.1.4 两种算法仿真对比

4.2 特征选择算法

4.3 分类算法

4.4 本章小结

第5章系统功能测试与仿真实验

5.1 数据采集存储测试

5.1.1 数据采集功能测试

5.1.2 数据存储功能测试

5.1.3 数据处理功能测试

5.2 水下目标探测算法的实验仿真与结果分析

5.2.1 基于RLS算法的自适应对消去噪结果

5.2.2 基于标准欧氏距离的Relief特征选择结果

5.2.3 水下目标分类算法的仿真结果

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张如月

导师: 王蔚

关键词: 水下目标探测,多传感器,特征选择,神经网络

来源: 哈尔滨工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 海洋学,自动化技术

单位: 哈尔滨工业大学

分类号: TP212;P714

DOI: 10.27061/d.cnki.ghgdu.2019.002422

总页数: 63

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