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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种管道声呐探测场景下水声信号多次回波及噪声自适应滤波检测方法，该方法采用一种联合门限滤波ThresholdFiltering,TF和模糊C均值聚类算法FuzzyC‑meansClustering，FCM以及结合CUBECombinedUncertaintyandBathymetryEstimator滤波方法，实现自适应信号识别滤波算法，去除分割结果中的孤立噪点并完成管道孔洞填充，用于在管道内壁声呐探测场景下对水声信号进行滤波检测。该方法主要利用了水声信号的实时统计特性，构造了ASRF算法，实现了管道声呐信号在多次回波噪声干扰下，统计空间的背景噪声抑制和动态识别检测；该方法对实时管道声呐信号的动态处理过程是通过ASRF函数自适应调节的，可以自适应根据门限滤波阈值进行目标信号和管道噪声的判决处理，提高管道声呐信号在时域空间的有效信噪比。
主权项：1.一种管道声呐探测场景下水声信号多次回波及噪声自适应滤波检测方法，所述方法包括以下步骤：S1：利用TF门限滤波算法得到符合管道声呐首次回波探测到的深度信息及其点云矩阵数值；对管道内声呐二次回波和多次回波进行处理，滤波剔除二次和多次回波造成的伪深度信息数值，得到声呐一次回波深度点云矩阵数值；S2：基于模糊集合理论，以管道内壁声学反射信号为聚类中心，通过FCM算法去除声呐图像中的强斑点噪声，得到一个较好的声呐图像初始分割；S3：将前两步滤波得到的声呐回声数据进行CUBE滤波处理，通过管道内径测区分成若干个深度节点，使用卡尔曼滤波计算每个深度节点的深度值和误差，使用ASRF算法作用于管道声呐信号，通过上述方法滤波处理，得到实时的管道边缘检测曲线，用于判断管道形变，管内淤积，管壁裂缝等情况；所述深度节点：将管道内壁展开成平面，在平面上规划垂直相交的网格测线，测线相交的节点即为深度节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种管道声呐探测场景下水声信号多次回波及噪声自适应滤波检测方法
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