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在水下复杂的海洋环境中,依托水下无人平台进行自主检测是进行目标探测的基础,具有重要的研究价值。针对水下无人平台在利用方位历程图进行目标检测过程中检测门限难以确定的问题,提出了一种基于深度学习的多方位谱融合检测方法,弱化了对检测门限的依赖。该方法首先利用不同方位谱生成方法产生方位谱,然后建立融合通道注意力的CA-ConvNext深度学习网络,采用结合仿真数据与实际海试无标签数据进行半监督策略训练,得到最终的目标检测模型。仿真实验结果表明多方位谱融合的检测概率相比于单一方法提高了10%,海上试验数据处理结果也表明本文方法比单独采用不同方法进行检测效果提升明显,验证了本文方法的正确性与有效性。 相似文献
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在水下目标特征信息缺乏、声纳阵列孔径有限的条件下,对水下宽带信号开展高分辨率、高精度的波达方位估计研究,具有明显的研究意义和应用价值。利用水下信源统计独立的特点,采用基于独立成分分析的状态一致性变换算法进行方位估计;考虑到水下加性噪声的高斯分布特性,利用小波降噪的预处理技术,消减混合信号中的高斯噪声成分;针对状态一致性变换在低频段的性能退化,提出一种空间重采样修正方法。使用上述基于空间重采样修正的状态一致性变换算法对仿真及海试数据进行处理,目标方位估计结果表明:该方法具有角度分辨率高、需要阵元数少、对先验知识依赖小、低频段性能稳定的优点,相比常规波束形成、子空间法、传统状态一致性变换3类方法更具性能优越性与实用性。 相似文献
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针对多传感器网络分布式的数据源,提出一种基于DSPASIC芯片的高速数据接口卡设计方案。该方案提供标准化传感数据源接口和网络接口,具有数据处理和网络管理控制双重功能,利用该卡可配置高可靠性环型网结构。且该接口卡具有很强的扩展性能,而模块化、微型化、低功耗等特性可满足特定应用环境。文章详细阐述了接口卡的性能、设计过程及设计关键点,并给出由该接口卡构成数据传输网的应用实例。 相似文献
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正交匹配追踪(OMP)是压缩感知领域一种经典的贪婪算法,具有实现简单、性能稳定以及计算复杂度低等优点.常规的正交匹配追踪DOA(OMP_DOA)估计方法在继承上述优点的同时,其角度分辨率受瑞利限约束,不能满足高分辨需求.针对上述缺陷,提出一种结合局部优化处理的正交匹配追踪DOA(波达方位)估计方法,其具有高精度高分辨率的优点.该算法在常规OMP_DOA结果的基础上,对估计结果依次进行局部优化.仿真数据处理结果证实了该算法的实用性,在少量计算复杂度的代价下,明显改善了DOA估计结果的精度与角度分辨率,算法表现明显优于其他方法. 相似文献
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水声目标智能识别是水声装备智能化的重要组成部分,深度学习则是实现水声目标智能识别的重要技术手段之一。当前水声目标智能识别经常面临数据集较小带来的训练样本量不足的情况,针对小数据集识别中存在的因过拟合导致模型泛化能力不足,以及输入的水声信号二维谱图样式不统一的问题,文章提出了一种基于VGGish神经网络模型的水声目标识别方法。该方法以VGGish网络作为特征提取器,并在VGGish网络前部加入了信号预处理模块,同时设计了一种基于传统机器学习算法的联合分类器,通过以上措施解决了过拟合问题和二维谱图样式不统一问题。实验结果显示,该方法应用在ShipsEar数据集上得到了94.397%的识别准确率,高于传统预训练-微调法得到的最高90.977%的准确率,并且在相同条件下该方法的模型训练耗时仅为传统预训练-微调方法的0.5%左右,有效提高了识别准确率和模型训练速度。 相似文献
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拖曳线列阵声纳以低频、大孔径等特点而受到关注。作为湿端的主要组成部分,拖线阵的发展也比较迅速。由于应用较早,液态拖线阵技术已经比较成熟。相比于液态拖线阵,固态拖线阵具有自身的特点,因此近年来对固态拖线阵的研究也逐渐增多。为了比较两种成阵工艺对拖曳线列阵性能的影响,进行了湖试,通过对湖试数据进行分析,比较两种拖线阵中阵元一致性和拖线阵波束形成性能的差异。结果表明,在阵元一致性方面,液态拖线阵和固态拖线阵的性能基本相似;在波束形成性能方面,静态时两者性能无明显的差别;在拖曳状态下,固态拖线阵对拖曳时产生的噪声敏感性低,因而具有更好的波束形成性能。 相似文献
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