本文是一篇机械论文，本文的研究为水下小目标探测技术的发展提供思路和方法。通过结合反卷积技术和深度学习目标检测算法，有效提升了水下声纳图像的质量和小目标的检测性能，为水下小目标探测优化与应用提供技术支持。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
随着全球安全形势的日益复杂和海洋安全需求的不断增加，海上及水下战场已经成为现代军事战略中至关重要的一部分。然而水下环境复杂，水下目标探测技术和设备发展相对滞后。以往的水下探测主要集中于大型目标，如舰船和潜艇等，而现阶段，各种高速小型船只、无人艇、蛙人等新型小目标逐渐成为重要的水下作战平台。这些小目标主要在浅水环境中活动，能够利用水体进行掩护，具有极强的突袭性和破坏力，可以执行常规力量难以完成的任务，已经成为港口和近岸水域的一大威胁[1-5]。对小目标的有效探测和识别直接关系到海军作战的成败。2023年10月7日凌晨，仅由6名巴勒斯坦蛙人组成的小队奇袭了以色列军事基地并成功撤退，打破了以军强势崛起的神话；2024年2月1日，乌克兰海军用6艘“马古拉V5”无人艇攻击了俄罗斯海军黑海舰队“伊万诺维茨”号导弹艇，致其沉没，无人艇的应用取得了惊人的战绩。未来，随着科学技术的不断发展，海战格局将更加复杂多变，因此需要加强技术研发和战略布局以确保海上安全。由此可见，水下小目标的探测技术研究对于海洋工程以及军事防御等领域具有重要的战略价值。
代写机械硕士论文声纳图像图
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 声纳成像算法研究现状
成像声纳通常用于水下近距离目标探测，它能够直观地呈现水下场景信息，为水下目标检测与识别提供有力支持，根据探测范围和系统构成类型可分为前视声纳、侧扫声纳、多波束测深声纳等[16]。对于二维前视声纳，通常使用均匀线性阵列和线性调频信号，并采用常规波束形成器和匹配滤波器来产生二维图像。常规波束形成和匹配滤波对阵列流形矢量误差和回波失真误差等非理想条件具有很强的鲁棒性，然而，它们存在主瓣较宽，旁瓣较高的缺点。常规波束形成和匹配滤波的输出包络旁瓣约为-13dB，但在实际工程中，旁瓣需要低于-40dB时才能获得高质量的声纳图像[17]。尤其是对于距离相近的目标，强目标回波的高旁瓣电平会削弱甚至完全掩盖小目标回波的主瓣。
为了提高声纳图像的角度和距离分辨率，可以使用更大的水听器阵列和信号带宽，然而，由于尺寸、重量和成本等实际限制，孔径和带宽很难增加。因此，改善声纳成像效果主要从旁瓣抑制算法的角度进行，诸多学者对此进行了深入研究。窗函数法得到了广泛应用，通过在阵列的接收信号上进行窗函数加权，如切比雪夫窗函数(Chebyshev Window)等，以此来降低旁瓣。然而传统的幅度加权会导致角度和距离分辨率的下降，因为有效孔径和带宽会降低[18,20]。阵列设计方面的创新也为降低旁瓣做出了贡献，通过物理上的改进设计，例如不规则排列传感器，在设计阶段就有效减少了旁瓣的生成。但这不仅增加了成本，也限制了它们在不同条件下的通用性和灵活性[21,22]。
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第2章 基于二维反卷积的小目标声纳成像
2.1 传统声纳成像
在实际应用中，由于声纳的使用场景和需求各异，接收阵列的类型也呈现多样化。典型的接收阵列形式包括均匀线阵、圆阵、矢量阵等，此外还有非均匀线阵和面阵等不同类型的阵列[69]。本文的主要研究目标是降低多波束前视声纳中旁瓣对小目标声纳成像的影响。因此，本文仅考虑水下目标场景的窄带远场成像问题，忽略多径传播、声学通道失真以及相对运动等非理想条件。假设各个水听器之间的互耦效应可以忽略不计，阵元间距为声源信号的半波长。信号传播距离远大于阵列大小，信号在介质中以平面波的形式到达阵列，接收机各个通道具有完全相同的特性。
。在方位上，对于单个目标来说，方位回波的时间切面可以看成是经过平移后的波束指向图。而当存在多个目标且相距较近时，对应的波束指向图之间会产生重叠，在叠加的方位图中，较高的旁瓣导致无法有效的分辨出各个点目标，只有降低各个维度的旁瓣才能得到更好的成像效果。由于声纳图像中波束指向图和目标方位已知，因此利用反卷积技术，可以从传统声纳图像中恢复真实的目标分布情况，距离维度亦是如此。
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2.2 声纳图像的二维反卷积
一幅图像可以看成是二维函数f (x, y)，其中x和y是平面坐标，f的幅值就是图像在点(x, y)处的灰度值，x、y 和f都是有限的离散值。因此，一幅图像就可以看成一个矩阵，对图像进行处理就是对该矩阵进行的处理。
代写机械硕士论文图像卷积图
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第3章 小目标声纳成像实验 ......................... 31
3.1 实验方案设计 ......................... 31
3.2 实验数据处理 ............................ 32
第4章 基于深度学习的声纳目标检测 .......................... 40
4.1 YOLOv10 简介 ........................... 40
4.2 YOLO算法改进 .............................. 42
第5章 总结与展望 ..................... 65
5.1 论文工作总结 ............................. 65
5.2 后续研究及展望 ............................. 65
第4章 基于深度学习的声纳目标检测
4.1 YOLOv10简介
在YOLOv1被提出之前，目标检测领域主要由基于候选区域的二阶段方法R-CNN系列算法主导。虽然该系列的检测精度高，但由于其采用二阶段结构，检测速度较慢，难以满足实时性要求。2015年，Joseph Redmon[85]提出了一种基于一阶段的目标检测网络YOLO（ You Only Look Once），它是一种实时目标检测算法。YOLO系列的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，将整张图片作为网络模型输入，通过单次前向传递就能预测图中目标位置及其所属的类别[86]。与二阶段的目标检测方法相比，一阶段的目标检测不用经过显式的目标区域提取，而是完全由端到端的卷积神经网络和全连接网络完成，因此检测速度普遍较快。
代写机械硕士论文YOLO发展史图
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第5章 总结与展望
5.1 论文工作总结
水下小目标的探测技术研究对于海洋工程以及军事防御等领域具有重要的战略价值。本文针对小目标在复杂水下环境中的有效探测需求，从理论分析、算法设计到实验验证等多个层面开展了系统性研究。首先建立了水下小目标声纳成像的数学模型，分析了常规波束形成和匹配滤波等关键技术的特点与局限性。在此基础上，利用了基于二维反卷积的图像重建方法，有效的解决了传统声纳成像中存在的旁瓣干扰和分辨率不足等问题。通过设计水下探测实验，验证了该方法在复杂环境下具有良好的适应性和鲁棒性。最后，通过引入深度学习技术，对YOLOv10网络结构进行改进，实现了声纳图像中小目标的高效检测。本文研究工作总结如下：
1.本文针对原始声纳图像中旁瓣较高的问题，引入二维反卷积技术并通过仿真分析验证了其在降低旁瓣，提升成像分辨率方面的有效性。仿真结果表明，二维反卷积方法在单、多目标与低信噪比环境下能够显著减少旁瓣干扰，主瓣大幅缩短，旁瓣能够降低至-60dB以下，显著改善了成像质量；
2.本文设计了水声信号采集实验，并对其进行高分辨率声纳成像，验证了二维反卷积方法在水下小目标声纳成像中的提升效果。单、多目标成像实验结果表明，反卷积技术能够在复杂水下环境下有效改善声纳图像的质量，与仿真结果一致；
3.本文对YOLOv10网络模型进行改进，针对声纳图像中的小目标检测问题，增加了检测头部网络，并进行了轻量化设计。通过对比实验，改进后的YOLOv10模型在目标检测精度、推理速度及计算效率方面表现出色，模型平均精度为85.2%，参数量为7.5M，FPS达到98。此外，论文还通过对不同模型的对比分析，证明了改进后的YOLOv10模型在各项评价指标上的良好表现，展现出良好的综合性能。
参考文献（略）