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为解决多传感器水下目标纯方位跟踪中的传感器测量衰减问题,建立水下目标静态多传感器纯方位跟踪模型,将传感器测量衰减建模为统计特性已知的随机变量,基于融合中心接收到的各水声传感器的原始测量值,设计了一种集中式状态估计器结构,利用最小方差方法推导出最优的集中式目标状态估计增益。通过算例仿真可以得出,所提出的算法能够在水声传感器不做机动的前提下跟踪目标,弥补了单个水声传感器观测性不足的缺点,对比传统的集中式Kalman估计器,具有更高的精度,能够有效解决传感器测量衰减问题。 相似文献
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水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分，是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题，研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先，介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后，对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析，并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后，指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约，此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
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由于水声通信媒介(声波)速度远远小于陆地通信媒介(无线电波)速度,水声通信多普勒频移比陆地无线通信多普勒频移要大几个数量级,因此多普勒频移估计是水声通信的一个重要问题。文中提出了一种水声通信系统中基于训练序列的多普勒频移估计方法。在接收端先由已知训练符号构造无噪声干扰下的理论接收信号;再根据理论接收信号与实际接收信号之间的误差平方和最小,得到含有信道衰减因子A和多普勒因子Δ的双变量目标函数,根据此目标函数的曲面图以及对其的分析,发现A的不同取值基本不影响Δ的寻优,从而可将双变量目标函数变成单变量目标函数;然后利用全局优化理论中求解有限区间内多峰值函数最值的区间斜率算法,求解多普勒因子的最小二乘估计值,从而得到多普勒频移的估计值。文中还分析了区间斜率算法的收敛性,且仿真结果显示所提算法优于现有算法。 相似文献
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水声导航、定位技术发展趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
水声导航、定位技术在海洋科学和海洋工程中有着广泛的应用,近年来已逐渐向高精度、多传感器、多手段融合的方向发展.本文以导航、定位声纳的发展为关注对象,概述了水声导航、定位技术在技术前沿上的发展状况,提炼出其技术发展趋势,并介绍了水声导航、定位技术的应用前景. 相似文献
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针对 UUV 任务结束或能源不足时自主回收的需求,深入研究了 UUV 中远程水声定位与遥测遥控导引技术,完成了水声定位与遥测遥控导引系统方案设计,重点研究了 MFSK、OFDM、扩频等水声遥测遥控调制方式。 通过分析和对比,设计了一种正交混合扩频调制方式,并采用相干二维搜索技术,提高扩频技术多普勒补偿能力。 开展了湖上静态与动态跑船试验,试验数据结果表明:水声水平定位精度优于 0. 5%,水声遥测遥控系统解算误码率达到了 10-3 数量级,可有效引导 UUV 回收作业。 相似文献
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复杂海洋环境导致水声信道呈现随机时-空-频变特性,特别是浅海信道受界面、人为干扰的严重影响,对水声通信造成极大困难。近年来人工智能领域机器学习等技术飞速发展,为提高复杂环境下水声通信可靠性提供了新思路。但是,由于水声信道复杂多变、缺乏普适模型,从机器学习角度而言水声通信数据样本严重不足,传统单次、短时水声通信实验采集的数据无法充分表征水声信道空间、时间特性。通过长期部署水声通信及信号采集设备,可望在一定程度上丰富通信数据,为典型海域下人工智能水声通信研究提供数据支持。 设计并实现了一种浅海水声通信浮标,搭载水声通信系统可实现长时浅海水声通信数据采集、性能评估,同时依托北斗系统具备远程状态显示、功能控制功能。厦门港海域实验表明,依托浮标采集的长时水声通信数据可开展水声通信性能评估、信道特性与通信性能关联度分析,为下一步工作打下了良好的基础。 相似文献
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本文提出一种针对非平稳水声信号的改进WOA-VMD小波阈值去噪方法,首先,引入余弦收敛因子和自适应权值提升鲸鱼优化算法(WOA)的精度,然后利用WOA选取水声信号变分模态分解(VMD)的最佳参数组合。引入一种可调阈值函数克服传统阈值函数量化过程的缺陷,考虑到不同分解尺度下噪声小波系数的衰减特性,采用分层阈值法对有效信号分量进行去噪处理。通过仿真实验和实测数据的降噪分析,证明了该方法的有效性和应用价值,新方法的去噪性能优于其他方法。 相似文献