基于模糊支持向量中心的水声目标识别方法

    公开(公告)号:CN118606804A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410801460.8

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 基于模糊支持向量中心的水声目标识别方法,本发明属于水声目标识别领域,具体涉及水声目标识别方法。本发明的目的是为了解决现有分类器对水声目标识别准确率低的问题。过程为:一、采集船舶辐射噪声信号数据,获得不同维度声纹切片统计量特征;将不同维度声纹切片统计量特征输入SVM分类器,获得训练好的SVM分类器,基于训练好的SVM分类器计算模糊支持向量;二、计算隶属度分配函数;基于隶属度分配函数和不同维度声纹切片统计量特征,获得新的模糊训练集;三、基于新的模糊训练集训练获得的训练好的SVM分类器,获得最终训练好的SVM分类器;四、基于获得的最终训练好的SVM分类器对待测船舶辐射噪声信号分类。

    一种基于阵形估计的海上近场目标定位方法

    公开(公告)号:CN117849712A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410018339.8

    申请日:2024-01-05

    Abstract: 一种基于阵形估计的海上近场目标定位方法,它属于海上目标定位技术领域。本发明解决了在不利用额外信息的情况下,基于拖曳阵阵形估计的现有方法对近场目标定位的精度低的问题。本发明方法具体为:步骤一、根据当前时刻拖曳阵中各水听器接收的信号,计算出当前时刻拖曳阵中各水听器的位置;步骤二、根据当前时刻拖曳阵及拖缆的力学模型和各水听器的位置,得到当前时刻拖曳阵的阵形;步骤三、根据拖曳阵阵形进行聚焦波束形成,得到目标方位;再根据目标方位和多普勒信息估计当前时刻目标的位置和速度。本发明方法可以应用于海上目标定位领域。

    一种水下垂向运动声源声场的干涉结构规律分析方法

    公开(公告)号:CN117419794A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311358243.8

    申请日:2023-10-19

    Abstract: 一种水下垂向运动声源声场的干涉结构规律分析方法,涉及水下声场特性分析领域。本发明是为了解决现有水下运动目标生成分析方法无法分析水下垂向运动特征,从而导致无法获得准确的海洋环境信息的问题。本发明包括:基于射线理论构建浅海水下垂向运动声源的多普勒多途信号声场模型,然后利用多普勒多途信号声场模型获取接收器接收信号的时频域谱图:获取接收信号的时频域谱图中波峰连续变化的位置,作为浅海多途信号间干涉条纹的轨迹;基于浅海多途信号间干涉条纹的轨迹,获取干涉条纹的干涉周期及干涉条纹宽度,从而获得干涉条纹的变化规律。本发明用于分析水下高速垂向运动声源场的干涉结构。

    多目标击水声特征关联方法

    公开(公告)号:CN116381607B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310379942.4

    申请日:2023-04-11

    Abstract: 多目标击水声特征关联方法,解决了分布式定位系统不同观测节点间同一目标的击水声信号难以正确关联的问题,属于水下定位领域。本发明包括:确定观测区域内观测节点个数N和击水目标个数M;将N个观测节点接收到的所有目标信号进行经验模态分解,得到各阶IMF,进行频谱分析,获得目标信号的线谱特征,同时,提取目标信号中的各击水声瞬态信号的特征,利用目标信号的线谱特征和各击水声瞬态信号的特征形成M×N组目标特征序列;利用模糊C均值聚类方法对M×N组目标特征序列进行聚类,确定聚类中心和隶属度矩阵,由隶属度矩阵得到每组目标特征序列隶属于每个击水目标的概率,根据概率确定各组目标特征序列的关联结果。

    基于特征能量熵重构的调制谱自适应特征净化方法

    公开(公告)号:CN116401581A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310393189.4

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 基于特征能量熵重构的调制谱自适应特征净化方法,属于水声目标识别领域。本发明为解决现有的调制谱特征提取方法未曾解决谐波干扰对于最后估计结果影响的问题。本发明方法包括如下过程:步骤一、通过预设的多种解调频带对舰船辐射噪声中的空化噪声进行解调,得到多个解调后信号,采用最小熵准则从各解调后信号所对应的解调频带中选取最优解调频带;步骤二、通过VMD算法对最优解调频带下得到的解调后信号分解,得到各阶本征模态函数信号;步骤三、计算各阶本征模态函数信号的特征能量熵,利用FEER算法对所有的特征能量熵进行重构,得到重构信号;步骤四、对重构信号进行功率谱分析,得到净化后的调制谱。本发明主要用于净化调制谱。

    一种基于SCA阵型的二阶超波束形成方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN114563760B

    公开(公告)日:2023-02-07

    申请号:CN202210115326.3

    申请日:2022-02-07

    Abstract: 本发明提出了一种基于SCA阵型的二阶超波束形成方法、设备及介质,所述SCA阵型由三个ULA穿插组成的,首先,利用常规波束形成技术对子阵1和子阵2的接收信号进行处理;其次,利用分裂波束对子阵3的接收信号进行处理;然后,利用以上结果计算二阶“和”波束以及二阶“差”波束;将二阶“和”波束以及二阶“差”波束进行高阶差运算获得二阶超波束形成输出;通过对二阶超波束方位谱的谱峰搜索即可得到波达方向的估计值。通过仿真结果验证表明,本发明所述方法能有效锐化波束、抑制旁瓣高度,且在相干多目标条件下估计精度优于最小处理器和MUSIC。

    一种基于l0范数约束的稀疏贝叶斯DOA估计方法

    公开(公告)号:CN114280533B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202111590585.3

    申请日:2021-12-23

    Abstract: 本发明是一种基于l0范数约束的稀疏贝叶斯DOA估计方法。本发明涉及水下声学探测技术领域,本发明基于水下阵列信号,构建阵列接收的空域稀疏信号模型;构建超参数概率分布模型,通过贝叶斯公式获得待恢复稀疏信号的后验概率分布;构建超参数的目标函数,并在信号功率的目标函数中引入l0范数约束,通过期望最大化算法(EM)对超参数进行迭代更新;通过收敛得到的超参数重构空域稀疏信号,进而获得DOA估计结果迭代终止后,确定空间谱。在稀疏贝叶斯学习结构中,本发明仅加快了超参数γ的收敛速度,对信号模型无特殊需求。

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