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渔业资源调查和评估工作是合理开发海洋渔业资源的重要基础,这就迫切地需要具备对鱼的种类进行快速识别的能力。与传统的拖网捕捞等方法相比,声学方法具有快速方便、不损坏生物资源以及可持续观测等优点,因此受到国内外学者的高度重视。声学方法中的被动方法对于不发声的鱼类不具备识别能力,具有一定的局限性;而主动方法通过提取鱼类的回波特征来进行识别,具有识别种类多、有效作用距离远等优点,因此具有更好的实用价值。本文以单体鱼为研究对象,围绕“基于主动声学方法的鱼类识别技术”这一主题,开展了以下几方面的工作:
1.选用基尔霍夫射线模型对单体鱼进行建模,分析了单体鱼的声散射特性。该模型根据鱼鳔和鱼体的实际形态,将鱼鳔等效为一系列充气圆柱体的组合,将鱼体等效为一系列充液柱体的组合。对武昌鱼和鲫鱼的建模结果表明,两种鱼的目标强度随频率表现出不同的变化规律;另一方面,等比例放大鱼鳔的尺寸后,目标强度与频率的关系曲线出现规律性的变化。基于此,利用回波的频域特性不仅能对鱼的种类进行识别,甚至可能对鱼的大小进行估计。
2.分析了几种不同鱼类的回波波形特点,开展了基于回波波形特征的鱼类识别技术研究:
(1)提出了基于小波分析和双谱分析的多种特征组合的鱼类识别方法。该方法将不同的特征量进行组合,从多方面提取单体鱼回波包络信号的特征。实验结果表明,利用组合特征量可得到比单一特征量更高的识别率。
(2)提出了基于心理声学参量的鱼类识别方法。该方法采用Zwicker模型对单体鱼回波包络进行心理声学参量的提取,构建特征量。实验结果表明,利用心理声学参量对鱼类进行识别,可得到较高的识别率。在此基础上,分析了影响识别效果的因素,即临界频带的划分和特性响度的计算。最后,提出两种改进方法:1)修改临界频带的划分;2)对包络信号进行频率搬移,使其差异段频谱主要落在低频段。经验证,两种改进方法均能在原算法的基础上进一步提高识别率。
(3)提出了基于自适应分段时域质心特征的鱼类识别方法。该方法将单体鱼的回波信号分为若干个子段,并提取各个子段的时域质心特征作为特征量。其特点在于,它以时域质心为依据对回波信号进行分段,在新划分的各个子段内计算时域质心,并将其作为下一层划分的分割点,这种分段方法对信号能量集中的区域划分较为精细,有利于区分能量分布的细微差异。实验结果表明,利用自适应分段时域质心特征对不同的鱼类进行识别可以得到较高的识别率。