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CV-CNN与稀疏贝叶斯学习结合的声源定位方法研究

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云南民族大学学报(自然科学版) 2024年

作者：邢传玺崔晶魏光春董赛蒙云南民族大学电气信息工程学院

针对现有水下目标定位算法多数是在声源数目已知的情况下对目标进行定位，而当声源数目未知或估计错误时会出现目标定位不准确甚至无法定位的问题。本文采用复数卷积神经网络（Complex-Valued Convolutional Neural Networks，CV-CNN）... 详细信息

针对现有水下目标定位算法多数是在声源数目已知的情况下对目标进行定位，而当声源数目未知或估计错误时会出现目标定位不准确甚至无法定位的问题。本文采用复数卷积神经网络（Complex-Valued Convolutional Neural Networks，CV-CNN）与稀疏贝叶斯学习相结合的声源定位方法。首先在声源数目预测阶段，利用神经网络学习传感器接收数据与声源数目之间的关系，估计未知声源的数目。然后在声源定位阶段，在估计出声源数目的基础上采用离格稀疏贝叶斯学习方法对目标进行定位。仿真结果表明，采用CV-CNN的网络模型对传感器在不同信噪比下混合数据集的声源数量估计准确率达到99.16%，在估计出声源数目的基础上，本文方法在信噪比为-5dB时的均方根误差在1°以内，在快拍数为100时的均方根误差也保持在1°以内。

关键词：阵列信号处理深度学习离格稀疏贝叶斯学习 DOA估计

利用船舶噪声线谱的TDOA和FDOA定位方法研究

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云南民族大学学报(自然科学版) 2024年

作者：赵雨佳邢传玺姜佳圆许奕云南民族大学电气信息工程学院

船舶辐射噪声作为海洋环境噪声的主要来源，是众多噪声源综合作用的结果。船舶辐射噪声中含有丰富的特征信息，是对目标进行跟踪、定位的重要依据。针对两阶段加权最小二乘法（TSWLS）在第一阶段引入多余变量引起的定位不准确的问题，... 详细信息

船舶辐射噪声作为海洋环境噪声的主要来源，是众多噪声源综合作用的结果。船舶辐射噪声中含有丰富的特征信息，是对目标进行跟踪、定位的重要依据。针对两阶段加权最小二乘法（TSWLS）在第一阶段引入多余变量引起的定位不准确的问题，本文将船舶辐射噪声线谱作为信号源，提出了利用入侵杂草优化算法（IWO）和加权最小二乘算法（WLS）的水下到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）联合定位的方法。仿真结果表明，噪声方差在-40dB到0dB时，本文所提方法的速度以及位置的偏差和均方根误差均低于传统的两阶段加权最小二乘法（TSWLS）和迭代加权最小二乘法（ICWLS）。所以浅海环境下利用船舶辐射噪声线谱对其进行定位对军事和安全保障方面都具有重要意义。

关键词：船舶辐射噪声线谱最小二乘入侵杂草优化算法到达时间差到达频率差

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不同DOA算法在水声信号中的应用对比分析

云南民族大学学报(自然科学版) 2024年

作者：陆虹宇李晓曼陈鸿运邢传玺江苏科技大学海洋学院云南民族大学电气信息工程学院

波达方向估计(DOA)是阵列信号处理领域一个探究的重点，也是水声领域常用的定位方法之一。其中最为经典的就是常规波束形成算法(CBF)、多重信号分类算法（MUSIC）和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等。基于水声信道的特殊性，不同DOA估计方... 详细信息

波达方向估计(DOA)是阵列信号处理领域一个探究的重点，也是水声领域常用的定位方法之一。其中最为经典的就是常规波束形成算法(CBF)、多重信号分类算法（MUSIC）和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等。基于水声信道的特殊性，不同DOA估计方法的应用领域和适用条件不同，本文针对水声信号，对已有的多种DOA估计方法的理论和应用性能进行比较，通过仿真分析，确定不同DOA估计方法在水声信号分析中的最佳应用环境，为后续水下声源的定位和探测等应用提供基础。

关键词： DOA估计水声信号 CBF MUSIC ESPRIT

基于KSVD的改进TMSBL水声信道估计方法

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云南民族大学学报(自然科学版) 2024年

作者：冉艳玲邢传玺孟强卢茂谈光枝云南民族大学电气信息工程学院云南省无人自主系统重点实验室

针对浅海环境下时序多重稀疏贝叶斯学习（temporally multiple sparse Bayesian learning，TMSBL）算法复杂度高和算法性能受噪声影响较大的问题，提出了一种基于K-奇异值分解算法(K-singular value decomposition， KSVD)的改进TMSBL... 详细信息

针对浅海环境下时序多重稀疏贝叶斯学习（temporally multiple sparse Bayesian learning，TMSBL）算法复杂度高和算法性能受噪声影响较大的问题，提出了一种基于K-奇异值分解算法(K-singular value decomposition， KSVD)的改进TMSBL信道估计方法。首先对不同的导频符号按列排布构建多测量矩阵，采用KSVD算法对接收导频信号矩阵进行降噪处理，以降低噪声对信号的影响；然后利用最小二乘（least squares，LS）算法得到时域信道冲激响应，获取TMSBL信道估计的感知矩阵、超参数矩阵等先验信息，以降低算法复杂度；最后采用TMSBL信道估计方法对不同符号的水声信道进行联合估计。仿真结果表明，该方法能够有效的降低TMSBL算法的复杂度，提升信道估计的准确度。

关键词： KSVD TMSBL 水声信道估计 OFDM通信系统

利用同步码字优化和正则化相结合的声呐图像降噪方法

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云南民族大学学报（自然科学版） 2024年第2期33卷 225-231页

作者：魏光春邢传玺崔晶董赛蒙云南民族大学电气信息工程学院昆明650500

针对海底混响中的乘性斑点噪声使侧扫声呐图像中的目标无法准确识别的问题,提出了1种利用同步码字优化字典学习法与相关正则化相结合的降噪方法.该方法利用侧扫声呐图像(side-scan sonar image,SSI)的稀疏性,同时更新任意一组码字和相... 详细信息

针对海底混响中的乘性斑点噪声使侧扫声呐图像中的目标无法准确识别的问题,提出了1种利用同步码字优化字典学习法与相关正则化相结合的降噪方法.该方法利用侧扫声呐图像(side-scan sonar image,SSI)的稀疏性,同时更新任意一组码字和相应的稀疏系数,即同步码字优化(simultaneous codeword optimization,SimCO),得到合适的字典;并将乘性噪声对数变换成加性噪声,利用斑点噪声的伽马分布特性,构造出相应对数似然函数;最后利用正则化减少过拟合化特性,采用最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)法估计出待恢复图像,实现声呐图像降噪.仿真结果表明,该方法降噪后图像可保持好的边缘信息,并且能有效降低降噪前后图像的平均绝对误差(mean absolute-deviation error,MAE),与传统MOD与K-SVD降噪法相比,等效视数(equivalent number of looks,ENL)可以提高40.17%,MAE值可以降低23.43%,降噪后声呐图像视觉效果有明显提升.

关键词：侧扫声呐图像乘性噪声同步码字优化正则化图像降噪

基于CKF-SLAM改进的无人水下航行器动态目标跟踪算法研究

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云南民族大学学报（自然科学版） 2024年第1期33卷 102-110页

作者：都立立邢传玺万志良李聪颖云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500

针对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在动态目标跟踪(object tracking,OT)的应用中,存在算法实时性不高、计算复杂以及对动态目标物跟踪精度较低的问题,提... 详细信息

针对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在动态目标跟踪(object tracking,OT)的应用中,存在算法实时性不高、计算复杂以及对动态目标物跟踪精度较低的问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波SLAM的无人水下航行器(unmanned underwater Vehicle,UUV)目标跟踪算法(SRCKF-SLAM-OT).该算法将CKF-SLAM-OT中复杂的计算部分,利用3阶容积准则选取一组相同权值的容积点来近似计算,再利用数值积分法计算非线性方程模型的后验状态估计平均值和方差,并对协方差矩阵的平方根因子进行更新.仿真结果表明:SRCKF-SLAM-OT算法简化了计算量和改善了数值精度,提高了UUV在未知水下环境中自身定位的精度和动态目标物跟踪的能力.

关键词：动态目标跟踪容积卡尔曼滤波同步定位与建图平方根容积卡尔曼滤波无人水下航行器

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结合多特征赋权的谱聚类水下多目标分割技术

湖南大学学报（自然科学版） 2022年第10期49卷 51-60页

作者：刘光宇曹禹曾志勇赵恩铭邢传玺大理大学工程学院云南大理671003 哈尔滨工程大学物理与光电工程学院黑龙江哈尔滨150001 云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650031

由于声呐图像受噪声污染严重,导致水下多目标分割存在精度低的问题.为此,提出一种自调整谱聚类结合熵权法进行多特征赋权的水下多目标分割技术.该技术首先通过自调整谱聚类对声呐图像的像素点进行聚类处理,使图像划分为多个独立的区域,... 详细信息

由于声呐图像受噪声污染严重,导致水下多目标分割存在精度低的问题.为此,提出一种自调整谱聚类结合熵权法进行多特征赋权的水下多目标分割技术.该技术首先通过自调整谱聚类对声呐图像的像素点进行聚类处理,使图像划分为多个独立的区域,然后根据多特征的互补性和冗余性统计每个区域的信息熵、亮度、对比度和狭长度等特征,利用熵权法对多特征进行赋权并筛选出最优的一个目标区域,再将该最优目标区域和所有区域进行多特征相似度匹配,最后根据相似度的匹配结果使用自适应阈值迭代法自动分割出所有的目标区域.实验结果表明没有对噪声干扰区域误分割,分割出的目标区域精度更高,验证了所提方法的有效性.

关键词：目标图像分割聚类特征选择熵权法

基于密度聚类与灰度变换的NSST域声呐图像去噪

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湖南大学学报（自然科学版） 2022年第8期49卷 186-195页

作者：刘光宇曾志勇曹禹赵恩铭邢传玺大理大学工程学院云南大理671003 哈尔滨工程大学物理与光电工程学院黑龙江哈尔滨150001 云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650031

传统图像去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以有效保留细节特征.针对该问题,提出一种基于密度聚类与灰度变换的非下采样剪切波域图像去噪方法.利用非下采样剪切波变换将含噪图像分解为高频系数和低频系数,根据声呐图像中斑点噪... 详细信息

传统图像去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以有效保留细节特征.针对该问题,提出一种基于密度聚类与灰度变换的非下采样剪切波域图像去噪方法.利用非下采样剪切波变换将含噪图像分解为高频系数和低频系数,根据声呐图像中斑点噪声的分布特性,采用基于密度的噪声应用空间聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法对高频系数进行处理,分离噪声信号,保留细节信息;对低频系数进行灰度变换,以增强图像对比度.通过非下采样剪切波逆变换对处理后的高频系数和低频系数进行重构,实现图像去噪.实验结果表明,本文方法在改善图像均方误差、峰值信噪比和结构相似度等指标上效果明显,去噪后图像的视觉效果和边缘保持能力得到较大提升.随着噪声方差的逐渐增大,本文方法的优越性得到进一步体现,适用于具有高密度噪声的声呐图像去噪.

关键词：图像去噪斑点聚类算法非下采样剪切波变换灰度变换

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水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

声学学报 2022年第4期47卷 440-450页

作者：邢传玺万志良姜思源虞蕊萌云南民族大学电气信息工程学院昆明650500

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原... 详细信息

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。

关键词：高阶累积量四阶累积量稀疏贝叶斯学习波达方向估计高斯噪声稀疏重构方位估计阵列信号