水声目标识别技术的现状与发展
水声探测技术的未来发展趋势研究
水声探测技术的未来发展趋势研究在人类探索海洋的征程中，水声探测技术一直扮演着至关重要的角色。
从早期简单的声纳设备到如今高度复杂和精密的系统，水声探测技术不断演进，为我们揭开海洋深处的神秘面纱。
那么，未来的水声探测技术又将朝着哪些方向发展呢？首先，多基地和分布式水声探测系统有望得到更广泛的应用。
传统的单基地水声探测系统存在探测范围有限、易受干扰等问题。
而多基地和分布式系统通过在不同位置布置多个传感器节点，可以实现对更大范围的有效监测。
这些节点相互协作，能够获取更全面、更准确的目标信息。
例如，在广阔的海洋区域进行水下目标的搜索与跟踪时，多基地和分布式系统能够通过多个角度的探测数据融合，大大提高探测的精度和可靠性。
其次，随着材料科学的不断进步，新型水声材料的研发将为水声探测技术带来新的突破。
高性能的声学换能材料能够提高声信号的发射和接收效率，从而增强探测系统的性能。
比如，具有更高压电性能的陶瓷材料以及更轻质、高强度的复合材料，将使得水声传感器更加灵敏和耐用。
同时，声学超材料的出现也为水声探测带来了新的可能性。
声学超材料具有独特的声学特性，可以实现对声波的灵活调控，如声波的聚焦、散射和隐身等，这将有助于提高探测系统的抗干扰能力和目标识别能力。
再者，智能化和自主化将成为水声探测技术发展的重要趋势。
未来的水声探测系统将具备更强的自主决策和自适应能力。
通过搭载先进的算法和人工智能技术，系统能够自动分析和处理大量的水声数据，实时识别目标特征，并根据环境变化调整探测策略。
例如，在复杂的海洋环境中，系统能够自动选择最优的工作频率和信号模式，以适应不同的传播条件。
此外，智能化的水声探测系统还能够与其他海洋监测设备和平台进行高效的协同工作，实现信息的共享和融合，从而构建更加全面和精准的海洋监测网络。
另外，高分辨率和高精度的水声成像技术也将取得显著进展。
当前的水声成像技术在分辨率和清晰度方面仍存在一定的局限性，限制了对目标细节的准确把握。
水声技术杨坤德等深海声传播信道和目标被动定位研究现状
水声技术▏杨坤德等：深海声传播信道和目标被动定位研究现状冷战结束之后，国际水声界的理论和实验研究偏重于浅海，国内水声界的工作也主要集中在我国周边近海的大陆架浅海环境。
但是最近十几年，为了争夺海洋资源，国际上的“蓝色圈地”运动深入深海。
我国海洋科技特别是深海领域起步较晚，与发达国家相比，在装备和技术体系的建设方面存在巨大差距。
《“十三五”海洋领域科技创新专项规划》将深海探测技术研究列为重点任务之一，深海环境中的目标远程探测已经成为当前的研究热点。
研究基于水声传播物理特征的信号处理技术是推动水声装备进一步创新发展的重要途径。
只有将海洋环境复杂性考虑在内，新型声呐才有可能达到最优的技术性能。
从这个角度来说，深海声呐技术取得跨越式发展的重要途径之一，在于对深海环境水声传播特性的深入挖掘。
总而言之，水声物理模型、信号处理技术与海洋环境紧密结合是水声技术发展的必然趋势。
一、深海声传播信道深海最大的特点是其独有的海洋分层现象及其产生的不同声传播模式，这些声传播模式与声呐的工作原理密切相关。
图1为低纬度地区一个典型深海声速剖面下声传播路径示意图。
声速剖面为典型的3层结构：表面等温层（形成表面波导）、温跃层和深海等温层。
在深海等温层，当某深度上的声速与海面声速相同时，该深度称为临界深度。
声线由表面波导底部出射，出射角度为0º～5º，传播路径如图1中所示。
下面分析每种深海信道及其在目标探测中的应用。
图1 低纬度地区典型深海声速剖面下声传播路径示意图⒈表面波导表面波导是由海洋表面等温层导致声速剖面微弱正梯度形成的，表面波导可实现水声的远距离传播，因此，表面波导特性及其声传播受到了广泛关注。
Baker和Schulkin基于实验数据给出了表面波导中近距离声传播损失的经验公式；Duan等分析了声呐在表面波导中主动发射和被动接收时的最优深度，以及表面波导中声波的波达角问题。
夏季的表面波导层很薄并且不稳定，存在强烈的时空变异性，是不稳定的信道。
第8章水下目标识别
第8章水下目标识别水下目标识别是指通过使用各种水下传感器和技术，对水下目标进行识别和分类的过程。
水下目标识别在水下活动和研究中具有重要的意义，它可以帮助人们更好地理解和研究海洋生态系统，保护和管理海洋资源，以及实施海洋救援、勘测和战争行动等。
水下目标的识别与在陆地上识别目标的方式有所不同，主要是由于水下环境对传感器和数据获取的限制。
水下目标识别的挑战主要体现在以下几个方面：1.水下光学特性：水下环境中，光线透明度较差，光线衰减快，因此使用光学传感器进行目标识别会面临困难。
为了解决这个问题，可以采用激光雷达、声纳等其他传感器来获取目标信息。
2.水下声音特性：声纳是水下目标识别的重要手段之一，声纳波在水中传播时会发生衍射、多次反射和散射等现象，这会导致声纳信号受到干扰和变形。
因此，研究人员需要设计合适的声纳信号处理算法，以提高目标识别的准确度和可靠性。
3.水下目标形状变化：水下目标的形状和姿态可能会随着时间和环境的变化而改变，这会对目标识别造成困难。
因此，研究人员需要开发具有鲁棒性的识别算法，能够适应不同形状和姿态的目标。
为了解决水下目标识别的问题，研究人员采用了多种技术和方法。
下面介绍几种常用的水下目标识别技术：1.声纳成像：声纳成像是通过使用声纳波来获取水下目标的图像和特征。
声纳成像技术可以采用单波束声纳、多波束声纳和合成孔径声纳等方式。
通过对声纳数据进行处理和分析，可以识别和分类水下目标。
2.激光雷达：激光雷达是使用激光束来扫描和测量水下目标的距离、形状和表面特征的技术。
激光雷达可以提供高分辨率的图像数据，能够准确地识别和分类水下目标。
3.水下图像处理：水下图像处理技术可以对水下图像进行去噪、增强、分割和特征提取等处理，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。
常用的水下图像处理方法包括自适应直方图均衡化、边缘检测和特征匹配等。
4.水声信号处理：水声信号处理技术可以对声纳数据进行滤波、降噪和特征提取等处理，以提高目标识别的性能。
水声被动定位技术及其发展趋势
水声被动定位技术及其发展趋势水声被动定位技术是利用水声信号在水中传播的特性来实现目标的定位和跟踪的一种技术。
该技术主要基于接收到的来自目标发出的声波信号、水声信道的特性以及接收器间的相对位置来确定目标的位置。
被动定位系统不需要目标进行任何操作，它可以在目标感知不到的情况下对目标进行定位。
水声被动定位技术可以应用于海洋资源勘探、军事侦察、海上安全监测等众多领域。
随着科技的发展，水声被动定位技术也在不断地发展和完善。
第一代水声被动定位技术主要依赖声目标发射的信号，通过测量信号的到达时间和方位角度，得到目标位置信息。
这种技术缺点是只能定位单个目标，定位精度受到信号质量和环境噪声的影响较大。
第二代水声被动定位技术是基于多传感器的概念，多个接收器同时接收到来自空间中多个目标的信号，通过分析信号的相位差、信号强度差等信息来定位多个目标。
这种技术可以有效地提高定位精度和目标跟踪能力，但是需要更加复杂的算法和数据处理能力。
第三代水声被动定位技术又称“自适应”水声被动定位技术，主要应用于复杂电磁环境中。
自适应算法可以根据环境信噪比和目标信号特征来调整各传感器的参数和权重，以提高定位精度和抑制环境噪声。
自适应技术还引入了目标信号的自动识别和跟踪功能，大大提高了系统的自动化程度。
未来，水声被动定位技术将面临新的挑战和机遇。
随着深海勘探的发展，需要更加精确的水声定位技术来支持深海遥控设备的操作；水下自主机器人的大规模应用也需要更加高效的目标自动识别和跟踪算法。
同时，随着水声通信技术的不断发展，水声被动定位技术也可以结合水声通信技术来实现更加智能化的水下传感器网络。
因此，水声被动定位技术在水下大数据应用、远程控制和水下通信等方面也将会得到更加广泛的应用和研究。
水声信号处理技术发展
水声信号处理技术发展水，是生命之源，覆盖了地球表面的大部分区域。
而在水下世界，声音是信息传递的重要媒介。
水声信号处理技术，就像是水下世界的“耳朵”和“大脑”，帮助我们倾听和理解水下的声音，获取宝贵的信息。
在过去，水声信号处理技术的发展面临着诸多挑战。
水下环境复杂多变，声音在水中的传播特性与在空气中大不相同。
水的阻力、温度、盐度等因素都会影响声音的传播速度和衰减程度。
这使得接收到的水声信号往往十分微弱且充满噪声，给信号的提取和分析带来了极大的困难。
早期的水声信号处理主要依赖于模拟电路和简单的滤波技术。
但这些方法的性能有限，难以满足对水下目标探测、通信等方面日益增长的需求。
随着数字技术的兴起，水声信号处理迎来了重大的变革。
数字信号处理算法的应用，使得对水声信号的分析和处理更加精确和高效。
快速傅里叶变换（FFT）是其中一项关键的技术。
它能够将时域的水声信号转换到频域，从而更容易地分辨出信号中的不同频率成分。
通过对频域信息的分析，可以提取出目标的特征，如船舶的螺旋桨转动频率等，进而实现对目标的检测和识别。
自适应滤波技术的出现也是一大突破。
它能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器的参数，从而更好地抑制噪声，增强有用信号。
例如，在复杂的海洋环境中，自适应滤波可以实时地适应环境噪声的变化，提高信号的信噪比。
波束形成技术则在水下目标的定位和跟踪方面发挥了重要作用。
通过对多个水听器接收信号的相位和幅度进行调整和合成，可以形成指向特定方向的波束，增强来自该方向的信号，同时抑制其他方向的干扰。
这就像是在水下形成了一个“聚光灯”，能够更准确地探测到目标的位置和运动轨迹。
近年来，随着计算机技术和信号处理理论的不断发展，一些新的技术和方法也逐渐应用到水声信号处理中。
多传感器融合技术就是其中之一。
它将来自不同类型传感器（如声呐、磁力计、压力传感器等）的信息进行融合和综合分析，从而获得更全面、更准确的水下目标信息。
这种多源信息的融合能够弥补单一传感器的局限性，提高系统的性能和可靠性。
水声探测技术的未来发展方向研究
水声探测技术的未来发展方向研究在人类探索海洋的进程中，水声探测技术一直扮演着至关重要的角色。
从早期简单的声纳系统到如今高度复杂的水下声学监测网络，水声探测技术不断发展和进步，为我们揭示了海洋深处的奥秘。
随着科技的飞速发展，水声探测技术正面临着新的机遇和挑战，其未来的发展方向也备受关注。
一、多传感器融合与协同探测在未来，水声探测技术将更加注重多传感器的融合与协同工作。
单一的水声传感器往往存在局限性，无法全面、准确地获取水下目标的信息。
例如，传统的声纳系统可能在分辨率、探测范围或目标识别能力方面存在不足。
通过将不同类型的传感器，如声学传感器、光学传感器、电磁传感器等进行融合，可以充分发挥各自的优势，实现更高效、更精确的探测。
多传感器融合并非简单地将不同传感器的数据叠加，而是需要进行复杂的信息处理和融合算法设计。
通过对来自多个传感器的数据进行实时分析和综合判断，可以有效降低噪声干扰，提高目标检测和定位的准确性。
同时，协同探测还可以实现对不同类型目标的全方位监测，包括潜艇、水雷、海洋生物等。
此外，多传感器融合与协同探测还可以应用于分布式水下监测网络。
多个传感器节点分布在广阔的海域，通过无线通信技术实现数据的共享和协同处理，从而构建起一个覆盖范围广、监测能力强的水下探测体系。
二、智能化与自主化随着人工智能技术的不断发展，水声探测技术也将朝着智能化和自主化的方向迈进。
智能化的水声探测系统能够自动对采集到的声学信号进行分析和处理，实现目标的自动识别、分类和跟踪。
通过机器学习算法对大量的水声数据进行训练，系统可以学习到不同目标的声学特征，从而提高目标识别的准确性和效率。
自主化则意味着水声探测系统能够在无需人工干预的情况下，根据预设的任务和环境条件自主进行探测和决策。
例如，自主水下航行器（AUV）可以携带水声探测设备，在广阔的海域自主执行探测任务，根据实时获取的信息调整探测策略和路径。
这种自主化的能力不仅可以提高探测效率，还可以降低人力成本和风险。
【精选】水下目标搜索与识别技术
水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。
当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。
一．光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。
而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。
总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。
1.光视觉系统框架水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。
(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。
1.1硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。
光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。
1.2软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。
中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。
高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。
二．声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合探测弱目标和鉴别多目标的需要。
同时它能在比较复杂的人为干扰和自然干扰下，实现对目标的自动识别和跟踪选择。
声视觉系统最终要完成的任务是目标的自动定位、分类识别以及对运动目标实现跟踪，而完成这一任务的核心和前提条件是拥有一台高分辨率水声探测设备。
水声目标识别技术现状与发展
第9卷第2期2018年&月指挥信息系统与技术Command Information System and TechnologyVol.9No.2Apr.2018•信息融合专题• doi! 10. 15908". c n k i.c is t.2018. 02. 013水声目标识别技术现状与发展"强超超王元斌(中国船舶重工集团公司第D09研究所武汉&3007&)摘要：水声目标识别是海战场情报处理的重要组成，是武器分配、反潜和鱼雷防御的前提以及现代化海洋作战的重要保障。
首先，分析了多种水声目标识别方法和特点，针对单一识别方法的局限性给出了常用目标综合识别算法模型，将多传感器和多方法的目标识别结合成一个系统，从而更高效和准确地识别水声目标；然后，介绍了水声目标识别的国内外发展历程和现状，分析了科技发展引起水声目标噪声弱化、部分特征消失和假目标多样化等特点；最后，针对传统识别方式的局限性展望了未来非声探测、特征挖掘、水下无人航行器图像识别和人工智能识别等新技术方向。
关键词：水声目标识别；目标识别算法；特征中图分类号：T P9文献标识码：A文章编号：1674-909X(2018)02-0073-06Current Situation and Development of Underwater AcousticTarget Recognition TechnologyQ IA N G Chaochao W ANG Y uanbin(The 709th Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Wuhan 430074, China)A bstract:The underw ater acoustic target recognition is an im portant part of the m aritim e battlefield intelligence processing,and it is the prerequisite for weapon distribution,anti-subm arineand torpedo defense. F irstly,the m ultiple underw ater acoustic target recognition m ethods andfeatures are analyzed. Aim ed at the lim itation of the single recognition m eth o d,th e com m on ta rget com prehensive recognition algorithm model is given. T he target recognitions of the m ultisensors and the m ulti-m ethods are organically combined into one sy stem,efficiently and accurately recognizing the underw ater acoustic t argets. T h en,the dom estic and foreign developm en tory and the current situation of the underw ater acoustic target recognition are introduced,thenoise weakening of underw ater target sound,the disappearance of some features and the diversiti-cation of the fraud targets caused by the technological developm ent are analyzed. Finally, in viewof the lim itations of traditional recognition m ethods,the new technology directions,such as nonacoustic detection,feature m ining,underw ater unm anned aerial vehicle image recognition,andartificial intelligence recognition are pointed out.Key w ords：underw ater acoustic target recognition;target recognition algorithm;characteristics〇引言近年来，随着潜艇降噪技术的进步，水下无人航*行器迅速发展，鱼雷和水雷等水下武器呈多样化趋势，海战场环境更为复杂。
基于水声通信的水下目标检测技术研究
基于水声通信的水下目标检测技术研究随着工业化和现代化的不断推进，海洋的开发和利用也越来越广泛。
水下目标检测成为了一个重要的课题。
随着科技的进步，基于水声通信的水下目标检测技术逐渐得到了广泛应用，并取得了一定的成果。
一、水下目标检测的难点水下目标检测不同于陆地上的目标检测。
首先，水下环境复杂，水质、气泡、悬浮物和海流等都会对水下目标检测造成干扰。
其次，水下环境的深度也会对目标的探测造成影响，因为深水中水声传播会受到温度、盐度、压力和声学吸收等因素的影响。
最后，水下环境对于水声的反射、散射和衍射现象也都会造成干扰，使得目标探测难以完成。
二、基于水声通信的优势基于水声通信的水下目标检测相对于其他技术，有着独特的优势。
首先，水声通信可穿透海水，传播距离远，不易受到水下环境中杂音的干扰。
其次，水声通信的频率范围广，不仅能够探测目标，还可以区分不同种类的目标。
最后，基于水声通信的水下目标检测技术操作简便，成本相对较低。
三、基于水声通信的水下目标检测技术1、聚焦声波系统聚焦声波系统是一种基于水声通信的水下目标检测技术。
该系统使用特殊设计的超声波发射器和接收器发送和接收声波信号，可以在高分辨率的情况下对水下目标进行成像。
然而，该系统在水下环境的应用存在一定的限制，因为水下环境的深度会对声波传播造成影响。
2、声纳声纳也是一种基于水声通信的水下目标检测技术。
声纳系统使用超声波在水下环境中发射和接收信号。
声纳可以探测水下障碍物和目标，并提供目标的位置、方向和距离等信息。
声纳的优点是检测范围广，可以在较大范围内对水下目标进行检测。
但是，声纳的分辨率较低，无法提供目标的细节信息。
3、侧扫声呐侧扫声呐也是一种基于水声通信的水下目标检测技术。
它使用的声波具有低频宽带，可以扫描宽广的水域，获取水下目标的形状和位置信息。
侧扫声呐还可以通过对声波信号的分析，识别不同种类的目标。
四、未来的研究方向基于水声通信的水下目标检测技术在实践中取得了不错的成果，但是仍然存在一些问题，需要在未来的研究方向中加以解决。
海洋技术研究水声目标识别技术现状与发展
海洋论坛I水声目标识别技术现状与发展近年来，诫着潜艇降噪技呆d勺建疾水下无人航行•器迅速发展, 鱼雳和水雷等水下武器呈多样化趋势，海战场环境更为复杂。
水声LI 标识别是反潜、鱼雷防御和水声对抗的前提，已成为重要研究课题。
现阶段水声U标识别主要通过提取I」标特征量区分LI标类型和种类信息。
本文针对舰船、鱼雷和干扰等目标，介绍了水声识别方法及目标综合识别的3类算法模型；阐述了国内外水声LI标识别技术发展历程与现状；基于现有技术局限和环境影响分析了水声日标识别存在问题并展望了未来技术发展方向。
一、水声目标识别近年来，水声LI标身份识别已成为水声U标研究热点。
水声LI标识别主要依据L1标特征信息。
U标特征信息是L1标原始数据中包含或可提取的一种能精确和简化表明LI标状态和身份的信息。
水声LI标主要包括噪声、运动、尾流和儿何结构等特征信息。
不同水声LI标的特征信息不同，如潜艇和鱼雷儿何结构不同，其声呐探测U标尺度特征不同；潜艇和水面舰船噪声辐射能量差异表现为U 标尾流不同。
1 •识别方法水声目标识别方法包括以下7科-⑴噪声特性：水面舰船和潜艇噪声主要包括机械、螺旋桨和水动力噪声；鱼雷和水下潜航器噪声主要是推进系统噪声，声源强度相对较弱。
通常，水声L1标辐射噪声能量主要来自螺旋桨和机械噪声，舰艇航行状态（包括深度、速度和加速度等）决定了哪种噪声起主导作用。
同类舰船的辐射噪声具有一定相似性，不同类舰船的动力系统和机械结构不同，其辐射噪声特性存在差异，故利用辐射噪声特性差异可实现水声tl标分类。
⑵运动特征：不同水声LI标的职能、工作状态和运动状态均不同。
水声LI标运动状态（包括航行速度、方位角变化率和加速度等）及突变等行为均与其使命和任务相关。
此外，水声目标的行为、状态和类型具有关联性，通过预估口标运动状态可预测LI标任务/职能，从而实现LI标分类。
水声U标运动特征物理意义明确，不易受噪声和信道干扰，可分性较好。
水声技术▏黄海宁等：基于形状特征的水声图像小目标识别方法
⽔声技术▏黄海宁等：基于形状特征的⽔声图像⼩⽬标识别⽅法近年来，⽔下成像技术的⽇渐成熟为⾼分辨率⽔声图像的获得提供了可能，⼈⼯静⽌⼩⽬标的定位与识别技术得到了⼴泛研究。
由于⽬标成像受⽔下复杂环境、⽔底地形以及⽔介质特性的影响较⼤，所获得的⽔声图像存在噪声污染、边缘模糊等问题，因此⽬标识别过程存在⼀定阻碍。
尽管如此，在声呐设备获得的⽔声图像中，⽬标的形状特征仍然⽐较明显，形状特征作为描述⽬标的⼀个关键信息，在⽬标识别过程中发挥着重要作⽤，得到了国内外学者的⼴泛重视。
形状特征识别主要是利⽤⽬标或者周边阴影形状的⼏何特性。
Dura等使⽤超椭圆曲线拟合算法，通过控制超椭圆函数的参数来拟合不同⽬标的阴影形状，从阴影部分的超椭圆函数中提取参数特征，以此实现对⽬标的分类，能够得到较⾼的准确率。
Sinai等利⽤C-V轮廓算法对⽬标及阴影区域分别进⾏分割，提取⽬标区域与阴影之间的距离、⾓度等⼏何参数作为特征，对合成孔径声呐(SAS)图像中的⽬标具有良好的识别效果。
然⽽，随着声呐获取图像的⾓度、⽅位发⽣变化，⽬标的阴影形状会存在较⼤差异甚⾄不存在，通过阴影特征进⾏⽬标识别存在⼀定局限性。
对此，Zhai等通过使⽤瑞利混合模型结合马尔科夫随机场直接对⽬标区域进⾏了分割，以此为基础得到⽬标轮廓，能够获取⽬标的形状特征。
王喜龙等利⽤⽔平集⽅法获得声呐图像中⽬标的⼤概轮廓，在此基础上使⽤⽀持向量机对⽬标进⾏识别，最终得到的识别准确率较⾼，应⽤范围较⼴，但是在相似物体的识别⽅⾯还存在⼀定的误差。
此外，深度神经⽹络在⽬标识别中也发挥了重要应⽤，Williams采⽤卷积神经⽹络对⽔下⼩⽬标进⾏识别，根据有⽆⽬标分为两类，分类效果较好。
朱可卿等使⽤深度神经⽹络的⽅法对⾼分辨率声图⼩⽬标进⾏识别分类，能够获得较⾼的准确率。
为了有效地抑制背景噪声，更好地提取⽬标的形状特征，进⼀步提⾼⽬标识别率，本⽂提出⼀种基于形状特征的⽔声图像⼩⽬标识别⽅法。
水声探测中的目标识别技术研究
水声探测中的目标识别技术研究在海洋探索和军事应用等众多领域中，水声探测中的目标识别技术一直占据着至关重要的地位。
它就像是我们在茫茫大海中的“眼睛”，帮助我们在复杂的水下环境中准确地发现和识别各种目标。
水声探测，简单来说，就是利用声波在水中传播的特性来获取信息。
而目标识别技术则是从接收到的水声信号中提取有价值的特征，并根据这些特征来判断目标的类型、位置、速度等关键信息。
要理解水声探测中的目标识别技术，首先得清楚水下环境的复杂性。
水对声波的吸收、散射以及各种海洋噪声的干扰，都给目标识别带来了巨大的挑战。
与在空气中传播的声波相比，水中的声波传播速度更快，衰减也更严重。
这意味着我们接收到的声波信号可能已经严重变形，从而增加了识别的难度。
在目标识别的过程中，特征提取是一个关键的环节。
常见的特征包括目标的声学特征，如回波的幅度、频率、相位等。
这些特征就像是目标的“指纹”，能够帮助我们区分不同类型的目标。
例如，潜艇和鱼类的回波特征就有明显的差异。
潜艇通常具有较大的体积和规则的形状，其回波会比较强且稳定；而鱼类的体型较小且形状不规则，回波相对较弱且多变。
除了声学特征，目标的运动特征也是重要的识别依据。
通过分析目标的速度、加速度、运动轨迹等信息，可以进一步提高识别的准确性。
比如说，一艘匀速直线行驶的船只和一艘频繁改变航向的船只，它们的运动特征就有很大的不同。
在实际应用中，多传感器融合技术逐渐成为一种趋势。
单一的传感器可能存在局限性，而将多个不同类型的传感器（如声纳、磁力计、压力传感器等）获取的信息进行融合，可以提供更全面、更准确的目标信息。
就好像我们通过多个角度观察一个物体，能够更清晰地了解它的全貌。
另外，模式识别算法在目标识别中也发挥着重要作用。
常见的算法有基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
基于统计的方法通过对大量样本数据的统计分析，建立目标的特征模型；而神经网络方法则通过模拟人脑的神经元网络，具有很强的学习和自适应能力。
水声信号处理与识别技术
水声信号处理与识别技术是一种在水下环境中收集、分析和利用水声信号的技术。
它可以应用于各种领域，如声纳、水下通信、海洋勘探等。
随着现代水声技术的不断发展，也受到了越来越多的关注和应用。
本文将介绍的相关概念、原理、方法及其在各领域的应用。
一、概念是一种利用水声信号进行信息采集、处理和识别的技术。
它可以通过声纳设备、水下通信系统等在水下环境中采集和传输声音信号，同时利用信号处理技术，对这些声音信号进行降噪、滤波、分析和识别等操作，最终得到有效的信息。
二、原理的基本原理是通过声纳设备、水下通信系统等采集水声信号，将其转化为电信号，然后利用数字信号处理技术对其进行处理和分析。
具体来说，一般包括以下步骤：1、水声信号采集：将水中的声音信号转化为电信号，采集到计算机或其他处理设备中。
2、信号预处理：对采集到的信号进行预处理，包括降噪、滤波、放大等操作，以提高信号质量和清晰度。
3、信号分析：对预处理后的信号进行频谱分析、时域分析等操作，得到信号的各种特征参数。
4、信号识别：将分析得到的特征参数与已知模式进行匹配或分类，以确定信号的来源或内容。
5、信息提取：将识别后的信号转化为可用的信息，以供后续的应用。
三、方法的具体方法包括滤波、频谱分析、时域分析、波形分析、自适应算法等。
1、滤波：利用滤波器对信号进行预处理，去除杂波和噪声，提高信号的清晰度和可分辨性。
2、频谱分析：根据傅里叶变换原理，将时域信号转换为频域信号，分析信号在不同频率上的特征，以提取信号的频谱特征。
3、时域分析：对信号在时间轴上的变化进行分析，如自相关、互相关、功率谱等操作，以提取信号的时域特征。
4、波形分析：利用波形特征对信号进行分类和识别，如短时波形分析、峰值检测、滑动窗口分析等方法。
5、自适应算法：根据信号的统计特征和模型，自适应地调整算法的参数，以提高算法的适应性和准确性。
四、应用可以应用于各种领域，如声纳探测、水下通信、海洋勘探、水下定位、水下机器人等。
水声通信技术的发展及特性分析
海洋面积占据着地球总面积的70.8%，因此如何在海上通信是人们很自然就会提出的问题。
原始的海上通信方式包括烽火、信号弹、旗语等，到了电气信息时代，产生了现代化的通信手段。
现在的海上通信包括水上通信和水下通信两种形式。
由于海上通信主要是船舰、潜艇等移动物体之间的通信，因此主要是无线通信，不考虑有线通信。
而水上无线通信环境完全相似与陆地的无线通信环境，因此完全可以使用无线电通信系统。
但水下无线通信却不能再使用无线电通信系统，这是因为电磁波在水这种介质中衰落特别严重，导致无线电通信系统根本无法在水下应用。
后来人们发现声波这种信号在水中的传播距离可以达到通信的要求，因此就催生出了水下声波通信技术。
作为一个通信系统，水下声波通信技术具有通信系统的一般结构，因此跟无线电通信系统相比，它们的唯一区别就是通信所使用的波的种类不同，无线电通信系统使用电磁波实现通信，而水声通信系统使用声波实现通信。
无线电通信系统使用天线发送和接收电磁波，水声通信系统使用换能器在发送端将电信号转换成声波信号，在接收端将声波信号转换成电信号。
水声通信系统如图1所示。
图1 水声通信系统一、水声通信技术的发展概述1914年英国海军部队将研制成功的水声电报系统安装在巡洋舰上，这可以看做是水声通信技术的开端。
第二次世界大战后的1945年，美国海军将研制的水下电话应用在潜艇之间的通信上。
到了20世纪70年代，随着军事和民用对水声通信技术需求的提高，并且电子信息技术也迅速发展，数字调制技术开始应用在水声通信系统中，而在此之前水声通信系统主要使用模拟调制技术。
数字通信技术的优点提高了水声通信系统的传输速率和可靠性。
20世纪90年代至今，数字信号处理技术不断发展，一些新技术也应用在水声通信系统中，包括空间分集、码分多址、扩频技术、水下多载波调制技术、多输入多输出技术、水下通信网络技术等。
因此水下通信技术已经开始从点对点的物理层通信，往多个节点之间数据交换的网络通信方向发展。
水声探测中的目标检测与跟踪技术
水声探测中的目标检测与跟踪技术在广袤的海洋世界中，水声探测就如同我们的眼睛和耳朵，帮助我们感知那神秘且深邃的水下环境。
而其中的目标检测与跟踪技术，更是在海洋探索、军事应用、资源开发等众多领域发挥着至关重要的作用。
让我们先来理解一下什么是水声探测中的目标检测。
简单来说，它就像是在一片嘈杂的海洋声音中，准确地找出那些代表着特定目标的独特“信号”。
想象一下，海洋中的声音纷繁复杂，有海浪的翻滚声、海洋生物的叫声、船只的航行声等等。
而目标检测技术的任务，就是要从这一片混乱中，识别出那些可能是潜艇、沉船、或者是海洋动物群等我们感兴趣的目标所产生的声音特征。
这可不是一件容易的事情。
海洋中的声音传播受到很多因素的影响，比如水温、水压、海水的盐度，甚至是海底的地形。
这些因素会导致声音的折射、反射和衰减，使得原本清晰的目标信号变得模糊不清，增加了检测的难度。
为了应对这些挑战，科学家们想出了各种各样的办法。
其中一种常见的方法是利用声学传感器阵列。
这些传感器就像是一群整齐排列的“耳朵”，能够同时从不同的位置接收声音信号。
通过对这些来自不同位置的信号进行分析和处理，我们可以利用信号到达各个传感器的时间差、强度差等信息，来确定目标的位置和方向。
另一种重要的技术是信号处理算法。
这些算法就像是聪明的“大脑”，能够对接收到的声音信号进行滤波、降噪、特征提取等操作。
比如说，通过滤波技术，我们可以去除掉那些与目标无关的高频或者低频噪声；通过特征提取，我们能够找出目标信号中独特的频率、幅度、相位等特征，从而将目标从背景噪声中区分出来。
说完了目标检测，我们再来说说目标跟踪。
目标跟踪就是在检测到目标之后，持续地对目标的位置、速度、运动轨迹等信息进行监测和更新。
这就像是我们在追踪一个快速移动的物体，需要不断地调整我们的视线和注意力。
在水声探测中，目标的运动往往是复杂多变的。
它们可能会突然加速、减速、转向，甚至会隐藏在复杂的海洋环境中。
为了实现准确的跟踪，我们需要结合多种信息和技术。
我国水声控制技术的现状与发展
我国水声控制技术的现状与发展摘要:在海水中,光波和无线电波的传播衰减都非常大,传播距离有限;而声波在水中的传播性能最好。
利用深海声道效应,人们可以再5000公里以外,清晰地接收到几磅tnt炸药爆炸时所辐射的声信号(1公斤=2.2磅)。
水声控制技术在我国是非常重要的。
本文对水声学、水声技术的现状和发展作了简要的分析。
关键词:水声水声控制技术水声学现状发展水声第一个回声定位方案:1912年,英国泰坦尼克号和冰山相撞海难事件发生后不久,英国人l.f.richardson提出水下回声定位方案,他本人未能实现这一方案。
水声技术始于第二次世界大战初期,海洋探测和海军的需求是水声技术发挥的两大基本推动力。
第二次世界大战后,水声技术在民用方面的应用日益广泛,海洋开发、捕鱼、海底地质测绘、导航、水下机器人研制等方面都有水声设备的应用。
1.水声学水声学主要包括两个内容。
(1)水声物理。
水声物理是水声工程应用的理论依据,为工程设计提供合适参数。
(2)水声工程。
水声工程对水声物理提供新的内容和要求,为其研究提供新的手段,并促进其发展。
1.1水声物理从水声场的物理特性分析出发,主要研究海水介质及其边界(海底、海面)的声学特性和声波在海水介质中的传播时所遵循的规律,及其对水声设备工作的影响。
水声信道(声信息的传输通道)复杂、多变的,声传播现象也是复杂、多变的。
1.2水声工程水声工程是指以声波作为信息载体,实现水下探测、定位、导航、识别、通信等技术的工程学科。
它是集物理学、电子技术、信息工程、计算机技术、传感器技术等学科为一体的综合性交叉学科,在国防建设与国民经济建设中应用十分广泛。
目前,声波是海洋中唯一能远距离传输信息的有效载体,因此水声技术作为海洋开发的主导技术之一。
2.水声控制技术的应用现状水声技术是获取和传递水下信息最有效的手段,这是无线电和光电设备等用于水下都显得无能为力的根本原因。
水声技术的工作环境是海洋,信息载体是声波,工作目标是水中目标,这使水声技术具有自己的独特之处。
水声目标探测和识别融合技术发展综述
水声目标探测和识别融合技术发展综述下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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水下目标识别调研报告
提出了一种基于分类的SAS图像水底目标检测系统中最优特征集的设计方法； 具体方法: MRF+AC分割、形状+统计特征、统计分类器
研究思路:
水底SAS图像目标检测和分类的方法主要可以分为两种： 基于模板匹配的方法；基于特征描述的方法。
文章为基于特征描述的方法，需要进行感兴趣区域的分割，完成目标高
※评价方法: (1) Speckle Level : 多个同质区域方差系数的线性组合 (2) Edge Preservation性能: (Pratt提出的Figure of Merit)
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水声图像目标检测涉及的主要科学问题
2、图像中阴影区域的识别
阴影区域 识别
声纳成像系统成像过程中，由于目标的遮挡，会在图像中出现不同程 度的阴影；
阴影区域信息是目标自动分割、分类、识别中非常重要的辅助信息；
阴影区域信息\特征主要包括几何形状信息\特征和统计信息\特征。 阴影区域识别存在的优缺点
水声图像目标检测涉及的主要科学问题
1、图像中噪声(Speckle Noise)的处理问题
斑点噪声的概率分布及统计特性问题 现有图像去噪方法中大多假设噪声服从正态分布（高斯分布），而水声 图像中斑点噪声分布是非高斯的。 海底回波统计分析表明海底声纳测量幅度分布一般可描述为瑞丽分布、 指数正态分布、威布尔分布、多变量拉普拉斯分布等； 图像去噪问题 斑点噪声为乘性噪声，传统的高斯白噪声图像去噪法不能有效去噪； 去噪过程尽可能去除噪声与尽可能保持边缘和细节信息有冲突。 图像质量评价问题 真实水声图像几乎无法获取无失真的参考图像 根据应用目的不同，图像质量的评价方法不同
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Electronic Technology •电子技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 97【关键词】水声目标识别 特点 目标识别算法1 国内外水声目标识别特点及现状分析随着科技的发展，水声目标身份识别在洋经济与军事活动中运用十分广泛。
水声目标识别技术通常是利用各类型传感器收集目标信息并对其特征进行分析，通过比对已有信息库识别目标的类型。
其工作原理主要是利用了声纳接收的被动目标辐射噪声、主动目标回波以及其他传感器信息提取目标特征并进行判断。
水声目标识别技术的现状与发展文/章业成水声目标主要包括声音、水流扰动和电磁辐射等特征信息。
不同水声目标的特征信息不同，例如舰艇和海底暗礁无论空间形态还是运动状态都有很大差异，通过差异化比对识别目标种类。
水声目标识别技术在军事上的运用主要是从20世纪60年代开始，其中以美、英、法等国为代表的军事强国，对水声目标识别技术进行了深入研究。
水声目标识别在国内起步较晚，但随着海洋经济以及军事领域的发展，水声目标识别在国内的发展开始得到重视。
多所高校及研究院均对水声目标物的甄别进行了大量探究，与此同时计算机技术、人工智能等新兴领域和前沿科技被吸收到水声目标的识别技术中，无论是识别灵敏性还是准确度都有了巨幅的提升。
2 水声目标识别的传统识别方法传统的水声目标识别方法通常包括通过以下几种方式进行：（1）通过噪声的不同特性进行识别。
螺旋桨和机械噪声通常可以作为水声目标辐射噪声能量的重要来源之一。
研究者根据对不同类舰船的辐射噪声特性差异进行分析，实现水声目标分类；（2）通过水声目标的航行速度、加速度等运动状态及急剧变化等行为，预测出目标的后续行为及目的。
此外，还可以通过对水声目标的行为、状态和类型进行分析，寻找出其内在关联，并通过模拟估计上述关联性特征预测目标的真实目的，从而实现目标分门别类；（3）根据不同目标船舰的排水量特征，通过分析不同型号的舰船在运行时，噪声强度与航速和排水量之间的关系，进行目标分类。
（4）根据目标所装备的主动声纳特征的不同来进行区别，由于不同的目标所装备的声纳型号有所差异，并且不同型号声波发射装置所发射声波的频率、强度等声波参数均不一样。
因此，根据探测目标说配备的主动声纳特征，能够判断出声纳的具体型号，排除掉不同类别的目标特征，减小鉴别难度更便于综合其他手段进行进一步的识别。
会进入区域1，并最终到达倒立平衡位置并相对静止，起摆结束。
2.2 稳摆算法采用了PID 双闭环的方法，由于速度控制对于角度的控制是一种干扰，所以角度闭环输出减去速度闭环输出作用于电机来控制摆臂，进而控制摆杆倒立，两种控制作用在程序中进行耦合2.3 角度环2.3.1 算法设计通过STM32用adc 采集角位移传感器(WDD35D-4导电塑料电位器)的值，由之前学到的PID 控制算法理论可以得出，通过控制电机的转动与PWM 的值来使倒立摆达到我们所希望的角度。
根据所需要的系统要求，只需要让其达到所期望的角度，历史的差值对其影响并不大，所以只需要PD 调节即可完成所需。
2.3.2 参数整定KP ：逐渐增大KP 的值，直到出现反向或者低频抖动的情况；KD ：微分控制，用来抑制转动惯量(即转动过猛)。
2.4 位置环单纯进行角度环的控制，会稳定一段时间，但是最终会朝一个方向运动下去，因此还必须加上位置环的控制位置环就是尽可能的让转动的轴不要移动。
3 测试方案及结果3.1 测试方案一先使摆杆静止使其保持铅锤状态，选择模式一开始同时使用STM32F407调试窗口观察旋转编码器返回的脉冲数计算其角度，看是否达到要求，并测量实际摆杆摆动角度，看是否一致。
如表1所示。
3.2 测试方案二先使摆杆静止使其保持铅锤状态，选择模式二开始同时观察实际情况下摆臂控制摆杆的摆动，摆杆是否做圆周摆。
如表2所示。
3.3 测试方案三用手将摆杆轻触到165度附近，松手。
选择模式三开始计时，观察摆杆能否在极短时间内调整到倒立状态，并观察摆臂摆动角度是否小于90度。
如表3所示。
<<上接96页4 结论从测试结果反映，整个旋转倒立摆能够完成基本要求，其能在短时间内实现摆杆摆动及圆周运动，并在受到外力的情况下迅速回到正常状态，整个旋转倒立摆稳定性好，抗干扰能力强。
参考文献[1]佟远,张莎.基于PID 双闭环的旋转倒立摆控制系统[J].测控技术,2016,35(8):85-88.[2]吴爱国,张小明,张钊.基于Lagrange方程建模的单级旋转倒立摆控制[J].中国工程科学,2005(10).[3]汤燕.基于STC89C52的简易倒立摆控制装置设计[J].现代电子技术,2014(20).作者简介邓新宇（1998-），男，四川省眉山市人。
研究方向为嵌入式软件开发、嵌入式硬件设计。
作者单位成都理工大学工程技术学院 四川省乐山市 614000电子技术• Electronic Technology98 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering3 水声目标识别的传统识别方法存在的局限性水声目标存在多种传统识别方法，但是上述识别方法在具体运用中存在诸多问题，具体有以下几方面：3.1 各目标在水中容易受到多种因素影响，且各目标的发声机理复杂，因此，在建模上存在一定困难上文中提到，各目标在水中辐射噪声源头千奇百怪，噪声不仅由目标的主动装置产生，也与其运动轨迹，外形结构密切相关。
甚至与驾驶员的驾驶习惯，辅助装备的噪音干扰，目标所处地形、水声环境有直接关系。
而且声波在触及到目标物后反射、散射，返回到接收器是其中包含的信息及其复杂，既有距离、速度等空间运动信息，也有形态大小、外部材料等特征信息，每种信息中又分门别类出更多的态势结果，仅仅是对这些信息进行分析、提取、反应成为人能够理解的有用结果就需要进行大量的工作才行。
因此，无论是完全基于纯的理论分析还是基于观测数据的统计分析，都需要完全掌握各种目标，各种信号的其产生原理和特征、准确给这些目标分类建立模型。
其需要的人力物力的投入无论是时间上还是数量上的积累都是必不可少的。
3.2 水声目标识别技术在运用上容易受到外界环境的干扰虽然可通过对不同目标的噪声特性进行识别目标，但是过高的噪声和外界强烈的干扰对于提取弱目标特征存在一定难度。
在对弱目标的特征进行提取时，提取水环境要求要比强目标的环境要求高，弱目标精度声纳在实际工作中只有在目标的信号强度在0db 以下是才能发挥作用。
然而在实际场景中，包含有效信息的声波信号的信噪比常常在−10dB 之下，此外，除了上述影响因素外，在对弱目标精度声纳进行分析时，水环境中存在的大量低价值数据同时也会干扰到被检测目标信息的提取。
3.3 水下目标的种类多种多样，不同物体的声音特性表现各异声波传播特性的干涉性，交叉影响，即使同类目标不同个体间也略有不同，不仅包括各类船只、潜艇，还包括鱼雷、无人航行器等等，单就目标的数量和类型来看，就已经形成了一个庞大的数字，这也对水下目标识别技术的运用带来了很大的困难。
此外，因水中不同目标的存在，他们的声特性分布也存在交叉重叠的情况，因此，声纳目标识别在多类型目标同时运行的情况下很难对不同功能类型的目标进行区分。
3.4 通过水声目标识别技术收集到的数据代表性弱、质量不高且获取成本高昂水声目标识别的前提是需要收集到高强度、高精度、高质量、高代表性的数据样本，但目前对水声目标识别的研究数据资源较少，无法从现有数据中得到有效的标注数。
目前，在水声目标数据收集上存在以下问题：（1）各目标的行进速率所限制，水中的声音无法在很短的时间内将信号进行传播，且其传播的范围一般较小，隐藏在各种噪声中，数据收集的难度较大，因此，想要获取高精度、高质量的数据样本，需要大规模的水声试验条件，这不仅需要成熟的识别技术，更需要投入巨额资金。
（2）一些重要的水下目标声信号往往被各国视为禁脔，其水声数据信息的测量、收集都受到严密的管制，这也是造成水下目标的数据极为有限的原因之一。
4 针对传统识别方法局限性的完善建议4.1 加强对水中目标的基础研究，收集完善基础数据，提高水声识别的准确性目前，水声目标识别技术还不是非常成熟，受到各种因素的影响，在对各目标水中特性进行分析提取数据时，准确性有限，有效性也很难得到保障。
因此，建议在后续的研究过程中，重视水声目标特性的基础研究，通过收集各目标的不同特征，不断的丰富有效数据的存储，充分掌握并挖掘水中目标水声学特征。
以现有的基础物理原理为根基，结合智能化的科研手段进行更广泛的研究和模拟，才有可能逐步提高目标识别的正确率。
4.2 不断挖掘已集到的目标特征与海洋环境信息中的深层次信息点，多角度认识目标特性，提高对各种环境的适应能力近年来，世界各海洋国家都高度重视复杂的海底环境和各种噪声对声纳装备探测与识别性能的干扰，也都意识到装备对环境自主感知和适应的水平的战略意义，由此激发了环境自适应技术的概念的提出和研究。
具备数据完整的数据库和对现场目标的适应能力，有望使声纳的性能渐入佳境，从根本上提高声纳探测与识别的环境适应性。
4.3 对于若目标信号的收集和提取能力提出更高要求，对干扰信号的屏蔽能力也应同步提高通过声纳阵列获取水中目标信号是常用的方法，但是因水中获取数据时存在不同强度的干扰，阵列处理过程中若收到海洋环境中大量目标干扰等问题，都会影响设备后续对目标的特征提取以及识别，这时就需要通过设计抗干扰的目标特征提取方法，开展自适应的波束形成技术，时空频域的多目标干扰辨识，信号特征预畸变处理等研究，才能实现对目标特征提取信息的准确性及精细化要求，以保障目标信号声特征的有效获取。
4.4 通过分析不同水声目标信号的特点，采取人工智能水声目标识别技术研究如今，人工智能逐渐发展成熟，人工智能因其具有快速、准确处理数据的优势，而水声数据因此在进行水声目标识别，处理文本、语音等数据时，可适当引入人工智能。
但是这种通过网络训练自主学习样本内在规律的前提是需要大量、完备、有代表性的样本数据，而这正是水声数据难以满足的要求。
直接的仿照处理不一定能获得视觉、语音和文本识别的理想效果，而且水声识别也往往不具备二次验证的机会。
因此，可针对水声目标信号的特点，理性开展人工智能水声目标识别技术研究，在自主学习特征和传统频谱特征的关联性，自主学习特征的可读性和可解释性等方面进一步深入探索。
参考文献[1]徐新洲,罗昕炜,方世良,等.基于听觉感知机理的水下目标识别研究进展[J].声学技术,2013,32(2):151-158.[2]禹亮,程咏梅,陈克喆,等.基于证据理论的水声多目标优选方法[J].西北工业大学学报,2014,32(3):429-433.[3]朱志峰.基于N-S 方程的舰船螺旋桨空泡噪声特征研究[D].南京:东南大学,2011.[4]穆玉涛.水声目标瞬态信号检测与识别技术研究[D].南京:东南大学,2008.[5]徐慧.水声目标被动识别相关技术研究[D].武汉:中国舰船研究院,2017.作者简介章业成（1990-），男，江苏省南通市人。