基于超声阵列声场仿真平台的目标识别方法研究

发布时间：2017-09-27 13:32

  本文关键词：基于超声阵列声场仿真平台的目标识别方法研究

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【摘要】：针对传统光电探测装置在地震、强辐射、烟雾等特殊环境下难以正常工作或效果不理想的情况,设计了一种基于超声传感器阵列的目标识别技术方案。针对超声检测测试过程繁琐、耗时过长,成本较高的局限性,开发了一个基于超声阵列声场仿真的实验仿真平台,在该平台上进行了目标识别算法的研究。在VS2010平台上,利用Open GL和CAD图形设计软件相结合构建目标,Open GL和3DSMax相结合实现三维场景构建。CAD图形设计软件绘制目标保存为ASCII格式的STL格式文件,实现目标表面三角剖分,读取三角面片数据信息将目标导入到构建的三维场景中;Open GL绘制两个圆柱体,侧面的圆分别表示发射和接收阵元;遍历搜索目标表面三角面片重心,根据超声波在空气中的传播模型、声线跟踪法、反射定律确定发射和反射声线。根据空气中超声波换能器辐射声场指向性对超声波发射阵元声场建模;利用示波器采集单发射单接收时接收阵元回波信号,用Matlab工具箱拟合回波信号得到回波信号函数,采用标定的方法获得超声波发射阵元基元信号;考虑超声波在空气中的衰减和目标吸收衰减,由基元信号和辐射声场指向性,获取发射声线和接收声线上的声压信号;接收阵元声线声压叠加求取平均值,获得仿真平台中接收阵元上的回波响应信号。分别对仿真平台中获取的超声波回波信号和实际场景中采集的回波信号进行分析,对比频域7个一定间隔的幅值点,其相对误差均在5%以内,表明该仿真平台是有效的。分别对仿真回波信号和实际回波信号进行快速傅里叶变换,提取幅值和相位特征并作归一化处理,求取特征谱距离;采用遗传算法搜索目标在平移、旋转过程中特征谱距离的最小值,实现目标识别。经多次实验和分析表明,该方法可以实现对圆柱体、四棱锥、圆锥体的识别,识别率达到90%以上。
【关键词】：Open GL 声场仿真 FFT 遗传算法 目标识别
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 研究背景与研究意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 声场仿真的国内外研究现状11-13
• 1.2.2 目标识别方法的国内外研究现状13-15
• 1.3 论文组织结构15-18
• 1.3.1 研究思路15-17
• 1.3.2 论文结构17-18
• 2 基于Open GL的三维场景建模及可视化18-27
• 2.1 基于Open GL的三维场景建模关键技术实现18-21
• 2.1.1 Open GL三维建模18
• 2.1.2 Open GL的绘图原理18-19
• 2.1.3 三维图形几何变换19-20
• 2.1.4 三维模型显示20-21
• 2.2 基于MFC的Open GL的编程环境设置21-22
• 2.3 基于Open GL的目标和三维场景可视化实现22-26
• 2.3.1 CAD绘制目标22-23
• 2.3.2 STL文件格式23
• 2.3.3 3DS文件格式23-24
• 2.3.4 STL和 3DSMax模型文件的读取和显示24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 超声阵列声场仿真平台建模27-45
• 3.1 声场仿真方法27-28
• 3.2 超声阵列的确定28-30
• 3.3 基于声线跟踪法的超声波声线路径计算30-34
• 3.3.1 超声波的传播模型31
• 3.3.2 超声波声线传播路径计算31-33
• 3.3.3 递归剖分算法33-34
• 3.4 空气中超声波的衰减34-36
• 3.5 标定信号的获取36-39
• 3.6 超声波接收阵元回波信号计算39-44
• 3.6.1 超声波换能器的声场特性39-42
• 3.6.2 仿真平台中接收阵元回波信号的获取42-43
• 3.6.3 距离反比加权插值算法求取接收阵元声压43-44
• 3.7 本章小结44-45
• 4 超声阵列声场仿真平台设计与实现45-51
• 4.1 仿真平台整体方案设计45-46
• 4.2 仿真平台界面设计46
• 4.3 仿真平台各模块功能设计与实现46-50
• 4.3.1 三维场景构建和目标模块设计与实现47-48
• 4.3.2 计算模块设计与实现48-50
• 4.4 本章小结50-51
• 5 基于超声阵列仿真平台的目标识别分析51-75
• 5.1 标定回波信号分析51
• 5.2 实际数据的获取51-52
• 5.3 接收阵元回波信号结果分析52-61
• 5.3.1 实际场景中接收阵元回波信号的获取52-54
• 5.3.2 仿真平台中接收阵元回波信号的获取54-56
• 5.3.3 仿真平台中回波信号和实际回波信号频域对比分析56-61
• 5.4 超声回波信号的特征提取61-62
• 5.5 基于遗传算法的目标识别方法62-69
• 5.5.1 目标识别模型及原理63-65
• 5.5.2 遗传算法步骤65-67
• 5.5.3 遗传算法实验结果分析67-69
• 5.6 目标识别结果分析69-74
• 5.7 本章小结74-75
• 结论75-77
• 致谢77-78
• 参考文献78-82
• 攻读硕士学位期间发表的论文及研究结果82

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本文编号：929990