水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.

水下声信道仿真

此作品采用POV和AUV双模式操作，可自动进行目标探测与定位，然后操作人员遥控完成精准排雷工作。

水下声学传感器网络仿真方法研究，相云，蒋挺，水下声学传感器网络作为当今信息社会新的研究热点，涉及多学科交叉的研究领域，有许多关键技术有待发现和研究。通过仿真分析陆地

基于色彩补偿与暗通道的水下图像复原，林森，白莹，水下与雾天图像成像机理相似，但由于水下光学衰减特性，传统去雾算法针对水下颜色退化问题基本无效，因此本文提出基于色彩补偿与

水下声传感器网络中基于RSS的传感器定位

自己编写的神经网络，对四类水下图像的特征值进行分类，只有一个隐含层的

水下图像增强matlab代码水下图像增强 这包含了增强水下图像的代码，这是我课程的一部分，我在以下研究论文的帮助下执行了该任务：Codruta O. Ancuti 的 Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement，Cosmin Ancuti， Christophe De Vleeschouwer 和 Philippe Bekaert 在 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 上发表。 27，没有。 2018 年 1 月 1 日。相同的代码使用 MATLAB 完成，并在名为 code.m 的文件中，用于测试的图像包含在图像文件夹中。

近来，部分快速傅里叶变换（PFFT）已经成为一种有前途的解调方案，用于水下声（UWA）信道上的正交频分复用（OFDM）。 但是，由于UWA信道下的时间变化显着，载波间干扰（ICI）削弱了接收机中OFDM的有效性。 在这封信中，我们考虑了基于加权类型分数阶傅里叶变换（WFRFT）的具有PFFT解调的混合载波（HC）调制系统，用于UWA通信。 经过PFFT解调和权重补偿后，残留ICI可以在WFRFT域中得到进一步抑制。 数值结果表明，在非常复杂的情况下，采用PFFT解调的HC方案优于单载波（SC）和采用PFFT解调的OFDM方案。

以势场方法的思想为出发点,提出一种基于速度势场的AUV局部避碰仿真方法. 根据 AUV的特点建立了空间碰撞危险区域和由水平面速度势场和垂直面速度势场组成的三维速度势 场. 该方法较好地利用了相对速度的信息. 仿真实验证明此方法可以使AUV在水下多运动障碍物 的环境中得到较好的局部避碰效果,为今后的海试打下了很好的基础.