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多波束探鱼声纳关键技术研究

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多波束探鱼声纳关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-29页
  1.1 引言第13-14页
  1.2 探鱼技术及探鱼声纳研究现状第14-19页
    1.2.1 探鱼技术研究进展第14-16页
    1.2.2 探鱼声纳国内外发展现状第16-19页
  1.3 鱼声散射建模方法研究进展第19-21页
    1.3.1 单条鱼声散射建模研究第19-20页
    1.3.2 鱼群声散射建模研究第20-21页
  1.4 鱼类特征量提取方法与分类技术研究第21-26页
    1.4.1 基于声纳图像的特征提取与分类方法第21-23页
    1.4.2 基于声散射信号的特征提取与分类方法第23-25页
    1.4.3 多方位声散射数据融合与分类方法第25-26页
    1.4.4 其他方法第26页
  1.5 论文主要内容结构第26-29页
第2章 有鳔鱼声散射模型与特性分析第29-53页
  2.1 引言第29-30页
  2.2 单条鳔鱼基尔霍夫声散射模型第30-35页
    2.2.1 鱼类声散射特性分析第30页
    2.2.2 基尔霍夫模式模型第30-32页
    2.2.3 建模及仿真第32-35页
  2.3 单条鳔鱼保角变换声散射模型第35-43页
    2.3.1 基于保角变换的鱼声散射建模第35-39页
    2.3.2 软边界定解条件第39-40页
    2.3.3 模型数值实现方法第40-41页
    2.3.4 数据处理及建模方法特性分析第41-43页
  2.4 游动鱼群多普勒现象声散射建模第43-50页
    2.4.1 鱼群声散射信号合成方法第43-45页
    2.4.2 鱼群多普勒声散射建模第45-48页
    2.4.3 鱼群回波信号仿真与分析第48-50页
  2.5 本章小结第50-53页
第3章 多波束鱼群信息获取技术研究第53-81页
  3.1 引言第53页
  3.2 多波束探鱼声纳工作原理第53-55页
  3.3 相控阵五波束探鱼声纳相控方法第55-61页
    3.3.1 平面相控阵相控原理第55-56页
    3.3.2 五波束相控方法第56-59页
    3.3.3 五波束相控发射水池测试第59-61页
  3.4 基于预测滤波技术的鱼群信息估计方法第61-67页
    3.4.1 鱼群声阻抗特性分析第61页
    3.4.2 鱼群冲激响应估计第61-64页
    3.4.3 预测滤波模型第64页
    3.4.4 结果及分析第64-67页
  3.5 基于编码脉冲对的鱼群游动速度探测方法第67-79页
    3.5.1 鱼群游动速度探测基本原理及条件第68-69页
    3.5.2 鱼群测速复自相关算法第69-71页
    3.5.3 非相干与相干鱼群测速方法第71-75页
    3.5.4 低自相关旁瓣编码脉冲对鱼群测速方法第75-79页
  3.6 本章小结第79-81页
第4章 鱼声散射多源特征提取及其分类特性第81-101页
  4.1 引言第81页
  4.2 基于小波包的鱼声散射特征提取第81-83页
    4.2.1 小波包系奇异值特征第82-83页
    4.2.2 小波包子带能量特征第83页
  4.3 时域及频域质心鱼声散射特征提取第83-85页
    4.3.1 时域质心第83-84页
    4.3.2 频域质心第84-85页
  4.4 基于离散余弦变换的鱼声散射特征提取第85-86页
  4.5 鱼声散射特征分类性能评估及测试方法第86-89页
    4.5.1 Fisher判别函数第86-87页
    4.5.2 SOM神经网络及其学习方法第87-89页
  4.6 分类特征的试验数据处理与分析第89-99页
    4.6.1 测试鱼种及声散射数据获取方法第89-90页
    4.6.2 鱼多源特征提取及分类性能分析第90-96页
    4.6.3 分类性能测试第96-99页
    4.6.4 频带宽度对鱼分类性能影响的分析第99页
  4.7 本章小结第99-101页
第5章 多方位声散射数据融合鱼分类技术研究第101-119页
  5.1 引言第101页
  5.2 SVM分类原理第101-104页
    5.2.1 线性SVM分类器第101-103页
    5.2.2 非线性SVM分类器第103-104页
    5.2.3 多分类SVM分类器第104页
  5.3 基于合成核SVM的鱼分类方法第104-108页
    5.3.1 合成核函数的构造第104-105页
    5.3.2 特征向量的分组第105-106页
    5.3.3 分类器参数的搜索方法第106-107页
    5.3.4 合成核SVM分类正确率与单核SVM的比较第107-108页
  5.4 多方位声散射数据融合鱼分类方法第108-112页
    5.4.1 鱼多方位声散射特性理论分析第108-109页
    5.4.2 特征层融合方法第109页
    5.4.3 决策层融合方法第109-110页
    5.4.4 协作融合方法第110-112页
  5.5 试验数据处理与分析第112-118页
    5.5.1 鱼多方位声散射数据获取方法第112-114页
    5.5.2 分类结果对比分析第114-118页
  5.6 本章小结第118-119页
结论第119-123页
参考文献第123-139页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第139-141页
致谢第141页

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