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题名圆周合成孔径声呐技术综述
被引量：3
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作者
杜选民
曾赛
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机构
上海船舶电子设备研究所
水声对抗技术重点实验室
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2022年第3期323-333,共11页
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基金
基础科研项目(JCKY2020206B034)
预研项目(3020202070102)支持项目。
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文摘
圆周合成孔径声呐(Circular Synthetic Aperture Sonar,CSAS)具有亚波长量级的二维分辨率、三维成像能力和全方位观测能力,在水下威胁目标查证、战场环境侦察等领域具有广阔的应用前景。文章分析了CSAS成像原理及分辨率,对国内外CSAS试验研究进展进行了综述,对CSAS成像算法、运动补偿、三维成像和后置处理等关键技术进行了分析,总结归纳了CSAS成像技术存在的问题,并对CSAS未来的发展进行了展望。
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关键词
圆周合成孔径声呐(csas)
层析成像
运动补偿
三维成像
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Keywords
circular synthetic aperture sonar
tomography
motion compensation
three-dimensional imaging
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于隐式神经表示的圆周合成孔径声呐图像增强算法
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作者
李博文
杜选民
曾赛
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机构
上海船舶电子设备研究所
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出处
《声学技术》
2025年第4期610-619,共10页
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基金
基础科研项目(JCKY2020206B034)
预研项目(3020202070102)。
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文摘
使用时域反投影算法的圆周合成孔径声呐图像重建会在远离成像场景中心位置的脉冲响应中引入不对称性,从而导致圆周合成孔径声呐的成像分辨率降低。理论上可以通过成像系统点扩散函数与圆周合成孔径声呐成像结果的反卷积运算来修正图像模糊。由于圆周合成孔径声呐的点扩散函数具有空变性,且反卷积是一个不适定逆问题,对噪声很敏感,导致模糊修正效果不佳。针对点扩散函空变性问题,文章利用隐式神经表示神经网络方法对水中圆周合成孔径声呐图像进行反卷积处理,可以纠正重建图像的高阶相位误差,并通过改进隐式神经表示网络提高算法的鲁棒性。计算机仿真和湖上试验结果表明,该方法比传统反卷积方法具有更好的图像增强效果。
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关键词
圆周合成孔径声呐
点扩散函数
反卷积
图像增强
隐式神经表示
神经网络
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Keywords
circular synthetic aperture sonar
point spread function
deconvolution
image enhancement
implicit neural representations
neural network
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分类号
TB566
[交通运输工程]
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