冰下单载波水声通信试验研究

北极地区战略地位的提高促进了极区各种应用的快速发展，冰下水声通信成为其中一个热点问题。为了研究冰下单载波水声通信性能，在黄海冰区开展冰下试验。重点分析了内嵌锁相环的多通道判决反馈均衡(Multi-channelDecision Feedback Equalization, M-DFE)技术在冰下水声通信中抗多途时延的能力，研究比较了改进比例归一化最小均方(Improved Proportional normalized Least Mean Square, IPNLMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的均衡性能。试验结果表明IPNLMS和RLS都能克服信道多途效应带来的影响。在牺牲计算复杂度的前提下，RLS具有更好的均衡效果，M-DFE在冰下环境中能够有效消除码间干扰。     

改进的CAGAN在虚拟试衣中的应用

针对CAGAN（Conditional Analogy GAN）换衣后效果模糊，在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般，相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进，提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果，由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask，接下来利用mask对目标衣服进行变形，综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明，该方法解决了前面存在的问题，而且取得了非常好的效果。     

基于生成对抗网络的产品色彩智能设计方法

针对产品色彩智能设计系统生成方案创新性不足的问题,提出一种应用生成对抗网络来实现产品色彩智能设计的方法。以市场调查获得的优秀产品色彩设计方案作为学习样本,通过训练建立产品色彩方案生成器;利用BP神经网络建立产品色彩设计方案评价器;运用生成器和评价器搭建产品色彩设计运行系统,获得符合意象需求的色彩设计方案。以纺织机械并条机色彩设计为例进行验证,试验结果表明该方法具有可行性与适用性。     

基于CQT和梅尔频谱的带有人声的音乐风格转换方法

近年来,生成对抗网络在图像风格迁移领域中表现优秀,然而其在音乐领域表现一般.现有的音乐风格迁移对带有人声的音乐的风格迁移效果不佳.为了解决这些问题,首先提取音乐的CQT特征和梅尔频谱特征,然后采用CycleGAN对CQT特征和梅尔频谱的联合特征做风格迁移,再通过WaveNet声码器来对迁移后的谱图进行解码,最终实现了带有人声的音乐的风格迁移.在公开数据集FMA上对所提模型进行评估,符合要求的音乐的平均风格迁移率达到了94.07％.与其他算法相比,该方法所产生的音乐的风格迁移率和音频质量都优于其他算法.     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

针对MEMS水声传感器封装的声振耦合仿真技术研究

提出了一种针对MEMS矢量水声传感器封装结构的声振耦合仿真技术，以揭示传感器封装对带宽、灵敏度等关键性能的影响和规律以及传感器在水下的声场分布情况， 建立传感器封装水下仿真模型，分析封装结构对传感器带宽及灵敏度的影响，并研究封装内外的声场空间分布规律，得到声源信号透过封装后的衰减损失约为0.5ｄＢ，比较封装材料对传感器性能的影响，得出传感器的带宽和灵敏度为一对固有矛盾的结论，为优化传感器封装设计提供理论指导。     

水声协作通信中的多分支变抽头长度多用户检测器

针对水声协作通信中水声信道特点带给链路可靠性的影响,提出一种多分支变抽头长度多用户检测(Multi-Branch Variable Tap-length Multi-User Detection,MBVT-MUD)方法,中继节点工作于放大转发模式(Amplify-and-Forward,AF)。该方法联合实现了自适应合并和抽头长度的自适应调整。仿真结果表明,MBVT-MUD能够根据各个分支的信道环境自适应调整抽头长度到最优,且相对于现有的方法,能获得更好的误码率(Bit Error Rate,BER)性能。