在复杂的声学环境中使用无人驾驶水下车辆运动检测目标的方法

科学领域:

• 水下声学 水下声学
• 信号处理 信号处理
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• 平台自身噪声和环境噪声显著限制无人潜艇 (UUV) 声学目标检测性能.
• 复杂的声学环境具有重叠的频谱和空间特征的流动噪声,螺旋噪声和环境噪声与目标信号,降低噪声抑制.
• 现有的方法在没有事先信息或损害目标信号完整性的情况下,难以有效抑制噪音.

研究的目的:

• 调查UUV运动期间的信号和噪声特征,以改进声学目标检测.
• 开发一种新的复杂噪声抑制方法,利用信号发生角度相对于UUV的方向角度的变化.
• 为了提高在具有挑战性的水下条件下弱声目标的检测性能.

主要方法:

• 在UUV操作过程中分析信号和噪声特征,包括平台自身噪声,环境噪声以及它们的光谱/空间特性.
• 利用可变的信号冲击角度与UUV的方向角度进行信号噪声分离.
• 开发一种噪声抑制技术,利用最小的预先信息来实现信号噪声分离.

主要成果:

• 提出的方法有效地抑制复杂的噪音,包括流量,螺旋和环境噪音.
• 该技术表现出了强度,需要很少的预先信息才能运行.
• 实验结果证实,在噪声抑制过程中,目标信号的完整性得到保护.

结论:

• 开发的方法为在复杂的噪声环境中运行的UUV在声学目标检测方面取得了重大进展.
• 利用信号发生角和UUV方向之间的动态关系为信号噪声分离提供了有效的策略.
• 这种方法提高了检测弱目标的能力,提高了UUV的整体声学传感性能.