刘佳
- 作品数：61 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国科学院声学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防基础科研计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术交通运输工程天文地球更多>>
- 基于盲源分离的蛙人目标被动检测技术
- 水下蛙人被动探测是水下安保技术领域的一个非常重要而且有价值的研究内容。水下干扰源众多主要包括海洋环境噪声、船舶辐射噪声、以及各种水下潜器产生的机械噪声。针对这样一个多干扰源背景下的弱信号被动探测问题，文中采用盲源分离算法...
- 刘佳许枫杨娟安旭东
- 关键词：水下声学盲源分离性能评价
- 文献传递
- 一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法
- 本发明属于水下目标分类与识别技术领域，具体地说，涉及一种基于避碰声纳的水下障碍物分类识别方法，包括：潜航器驶入某一目标水域后，潜航器上设置的水听器阵列发射多个声信号；每个水下疑似目标在声信号的激发下，产生回波，得到多个水...
- 刘佳蒋立军逄岩许枫
- 文献传递
- 用于多波束测深系统的自适应底检测方法
- 本发明涉及一种用于多波束测深系统的自适应底检测方法，包括：在一帧内，由历史底检测结果预测当前帧的中间波束底检测跟踪门限，根据该中间波束底检测跟踪门限实现中间波束底检测，然后对底检测所得到的测深结果进行评估；由中间波束底检...
- 刘佳许枫蒋立军
- 文献传递
- 联合特征选择与改进集成学习模型的海底底质分类被引量：1
- 2023年
- 针对侧扫声呐获取类型复杂的海底底质数据分类问题,提出联合特征选择与改进Stacking模型的数据自驱动分类方法。该方法首先在海底散射数据多域态特征的基础上采用ReliefF算法提取有效的低维度特征,然后将人工鱼群算法与Stacking模型结合形成改进集成学习分类器,完成海底底质分类。海上数据处理结果表明该方法可对多种海底底质类型进行分类,分类准确率、Kappa系数和F1-score分别达到85.55%,0.857和0.887,证明了该方法的有效性。
- 逄岩许枫刘佳李益丞赵越
- 关键词：人工鱼群算法分类准确率数据分类学习分类器海底底质分类
- 一种浅海磁性源瞬变电磁探测装置及探测方法
- 本发明公开了一种浅海磁性源瞬变电磁探测装置及探测方法，所述装置包括：共同固定于一个刚性硬架上的发射源和接收模块；所述发射源为利用拖船拖曳或者搭载在水下无人设备上的磁性源发射线圈；所述接收模块，用于接收水下目标因电磁感应效...
- 赵越许枫刘佳蒋立军
- 文献传递
- 一种船舶吃水深度测量中自适应船体检测方法及系统
- 本发明提供一种船舶吃水深度测量中自适应船体检测方法及系统，所述方法包含：步骤101)对阵元回波数据进行近场聚焦波束形成处理，形成多个平行波束；步骤102)采用能量收敛区间检测方法计算每个波束的能量收敛区间，估计出波束的起...
- 闫路许枫刘佳温涛
- 文献传递
- 声学图像的水下小目标三维形状恢复
- 2025年
- 基于二维声呐图像的三维场景恢复在水下救援等应用场景中具有重要意义。单一的三维重构算法难以同时实现图像细节信息的恢复与背景噪声的抑制,使得目标恢复精度较低。针对这一问题,提出了一种数据融合的三维重构方法。该方法首先利用C均值模糊聚类算法提取图像的目标区域与背景区域,然后针对目标区域采用细节恢复较好的三维重构算法,背景区域选取噪声抑制能力较强的恢复算法,并将二者恢复结果进行融合,从而得到图像细节信息恢复较好及抑制背景噪声的能力较强的重构结果,提升三维恢复结果的精度。实验数据处理表明,该方法与传统方法相比,其重构结果的整体平均误差从24.3%下降至10%,说明该方法能更精准地重构声呐图像的三维形状。
- 易兵蒋立军刘佳许枫
- 关键词：声呐图像图像分割数据融合
- 浅水多波束测深系统
- 多波束测深系统为水上测量高端设备,本系统研制了一款浅水多波束测深设备。系统由发射换能器及电子舱、接收换能器及电子舱、连接缆、信号处理机和显控计算机以及辅助传感器等组成。本文介绍了设计技术指标要求及系统整体方案设计,分模块...
- 张奎刘佳
- 关键词：多波束测深BDI
- 文献传递
- 一种侧扫声呐的水下目标多模式成像方法
- 本发明属于水下目标探测与定位技术领域，具体地说，涉及一种侧扫声呐的水下目标多模式成像方法，包括：将侧扫声呐接收阵划分为多个基元，每个基元接收单波束信号；在船的航行过程中，侧扫声呐对准某一海域进行扫测，发射不同角度的多波束...
- 刘佳许枫苏仁聪安旭东
- 一种基于平行多波束声纳的船舶吃水检测方法
- 本发明涉及一种基于平行多波束声纳的船舶吃水检测方法，所述平行多波束声纳在河岸两侧分别安装有一套；该方法包括：根据所述平行多波束声纳的探测距离与测量精度，为所述平行多波束声纳设定参数，所述参数包括波束宽度、基阵的孔径长度；...
- 许枫闫路刘佳
- 文献传递
