检索结果-南通市图书馆

基于多尺度排列熵的舰船辐射噪声复杂度特征提取研究

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振动与冲击 2019年第12期38卷 225-230页

作者：陈哲李亚安西北工业大学航海学院

针对复杂海洋环境中舰船辐射噪声的特征提取问题,提出了一种基于多尺度排列熵的舰船辐射噪声复杂度特征提取方法。分别利用基于EEMD的最强固有模态中心频率法、高低频能量差法和基于复杂度的排列熵与多尺度排列熵提取了五种不同类别、... 详细信息

针对复杂海洋环境中舰船辐射噪声的特征提取问题,提出了一种基于多尺度排列熵的舰船辐射噪声复杂度特征提取方法。分别利用基于EEMD的最强固有模态中心频率法、高低频能量差法和基于复杂度的排列熵与多尺度排列熵提取了五种不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声特征,并将四种特征提取方法所提取的舰船特征分别输入概率神经网络进行分类识别。研究发现,多尺度排列熵是一种一致性好、稳定性强的非线性特征参数,能够从多个维度描述信号的复杂度。实验结果表明,多尺度排列熵特征具有很好的可分性,以多尺度排列熵为特征进行舰船分类识别,识别率显著高于其他舰船辐射噪声特征提取算法.

关键词：多尺度排列熵复杂度舰船辐射噪声集合经验模态分解特征提取

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距离依赖的声速场反演与运动声源的跟踪定位

振动与冲击 2018年第2期37卷 17-23,50页

作者：戴淼李亚安西北工业大学航海学院西安710072

借助运动声源位置的时变性,利用具有时空变化特性的声速剖面在一定条件下可近似建模为经验正交函数系数随时间/距离演化的特点,提出一种运动声源参数与声速场参数联合估计的方法,解决距离依赖浅海海域快变声速场反演问题。该方法采用扩... 详细信息

借助运动声源位置的时变性,利用具有时空变化特性的声速剖面在一定条件下可近似建模为经验正交函数系数随时间/距离演化的特点,提出一种运动声源参数与声速场参数联合估计的方法,解决距离依赖浅海海域快变声速场反演问题。该方法采用扩展卡尔曼滤波和集合卡尔曼滤波算法在重构真实声速场的同时对运动声源进行跟踪定位。仿真结果和实测数据验证了算法的有效性,并对两种非线性算法进行了对比。研究表明:集合卡尔曼滤波表现出较优越的估计性能,即使在接收阵元数目减少的局限条件下,仍然能够很好的估计出移动声源的位置和声速参数在时间/距离维度上的演化轨迹。该方法对研究动态海洋参数反演和观测系统的布设具有一定的参考意义。

关键词：声速剖面经验正交函数运动声源非线性滤波

基于EEMD的舰船辐射噪声特征提取方法研究

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振动与冲击 2017年第5期36卷 114-119页

作者：李余兴李亚安陈晓西北工业大学航海学院西安710072

为了解决复杂海洋环境中水声信号的特征提取问题,提出了一种利用集合经验模态分解(EEMD)研究舰船辐射噪声特征提取的方法。对经验模态分解后的不同类别三类舰船辐射噪声信号各阶固有模态函数(IMF)中心频率可分性进行分析,并讨论了最强IM... 详细信息

为了解决复杂海洋环境中水声信号的特征提取问题,提出了一种利用集合经验模态分解(EEMD)研究舰船辐射噪声特征提取的方法。对经验模态分解后的不同类别三类舰船辐射噪声信号各阶固有模态函数(IMF)中心频率可分性进行分析,并讨论了最强IMF中心频率特征参数。通过比较一定数量不同类别的舰船辐射噪声的最强IMF中心频率及高低频能量差特征参数发现,同类舰船的特征参数基本处于同一水平,不同类型的舰船存在一定差异。实验结果表明,采用EEMD的舰船辐射噪声信号的最强IMF中心频率作为特征参数相比高低频能量差特征参数对舰船具有较好的可分性。

关键词：集合经验模态分解固有模态函数舰船辐射噪声中心频率特征提取

PREliMINARY OBSERVATIONS ON VASCULAR BUNDLES OF BAMBOOS NATIVE TO CHINA

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四川农学院学报 1983年第1期 68-70页

作者： Jiang Xin(Sichuau Agricultural College)li Qion(yaan High School)

Based on the vascular bundle arrangements of stele margins in leptomorph rhizomes of bamboos, 10 genera 45 species of bamboos native to China can be classified into the following four major types:

关键词： Ph PREliMINARY OBSERVATIONS ON VASCULAR BUNDLES OF BAMBOOS NATIVE TO CHINA

line Spectrum Enhancement of Underwater Acoustic Signals Using Kalman Filter

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Journal of Marine Science and Application 2020年第1期19卷 148-154页

作者： Jiao Zhang yaan li Wasiq Ali lian liu School of Marine Science and Technology Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710072China

To detect weak underwater acoustic signals radiated by submarines and other underwater equipment,an effective line spectrum enhancement algorithm based on Kalman filter and FFT processing is *** proposed algorithm first determines the frequency components of the weak underwater signal and then filters the signal to enhance the line spectrum,thereby improving the signal-to-noise ratio(SNR).This paper discussed two cases:one is a simulated signal consisting of a dual-frequency sinusoidal periodic signal and Gaussian white noise,and the signal is received after passing through a Rayleigh fading channel;the other is a ship signal recorded from the South China *** results show that the line spectrum of the underwater acoustic signal could be effectively enhanced in both cases,and the filtered waveform is *** analysis of simulated signals and ship signal reflects the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词： line spectrum enhancement Kalman filter Signal detection Underwater acoustic signal Frequency estimation

基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究

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西北工业大学学报 2017年第4期35卷 629-634页

作者：陈晓李亚安蔚婧李余兴西北工业大学航海学院陕西西安710072

为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性,利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率,同时分析了公共量测对目标的影响,引入影响因子重建互联概率矩阵,结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计... 详细信息

为了提高杂波环境中多目标跟踪的实时性和精确性,利用最大熵数据模糊聚类方法得到的模糊隶属度表示目标与量测之间的关联概率,同时分析了公共量测对目标的影响,引入影响因子重建互联概率矩阵,结合概率数据关联算法实现多目标的状态估计。该算法避免了对确认矩阵的拆分,解决了联合概率数据关联算法随着目标和回波数目增加而导致的计算量爆炸性增长问题。针对不同杂波密度环境下的临近平行目标和小角度交叉目标的跟踪进行了仿真分析,仿真结果表明:最大熵模糊聚类联合概率数据关联算法是一种有效的快速数据关联算法,在密集杂波环境中跟踪性能依然优于联合概率数据关联算法和经验联合概率数据关联算法,在一定程度上可以避免航迹融合。

关键词：多目标跟踪联合概率数据关联经验联合概率数据关联最大熵模糊聚类联合概率数据关联

基于VMD和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法研究

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振动与冲击 2018年第23期37卷 213-218,285页

作者：李余兴李亚安陈晓蔚婧西北工业大学航海学院西安710072

为了有效提取舰船辐射噪声的频率特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法。采用VMD方法将三类舰船辐射噪声分解为一组有限带宽固有模态函数(IMF),计算各阶IMF强度,选取能量较大的IMF作为研究对象,以最... 详细信息

为了有效提取舰船辐射噪声的频率特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法。采用VMD方法将三类舰船辐射噪声分解为一组有限带宽固有模态函数(IMF),计算各阶IMF强度,选取能量较大的IMF作为研究对象,以最强IMF中心频率及能量较大的多个IMF中心频率作为特征参数对三类舰船辐射噪声进行特征提取;针对舰船辐射噪声频率特征提取难且不精准确的问题,采用VMD方法可以准确提取IMF中心频率,实现舰船辐射噪声的特征提取。通过数字仿真和实际舰船辐射噪声信号实验分析,并与基于集合经验模态分解(EEMD)的中心频率及高低频能量差方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取舰船辐射噪声中心频率,并实现不同类别舰船的分类识别。

关键词：变分模态分解集合经验模态分解中心频率舰船辐射噪声特征提取

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

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国防科技大学学报 2019年第1期41卷 89-94页

作者：李余兴李亚安陈晓蔚婧西北工业大学航海学院陕西西安710072

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函... 详细信息

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。

关键词：变分模态分解复杂度支持向量机特征提取分类识别

基于GM-CPHD滤波算法的主动声呐目标跟踪

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西北工业大学学报 2018年第4期36卷 656-663页

作者：陈晓李亚安李余兴蔚婧西北工业大学航海学院陕西西安710072

水下多目标运动状态估计一直是主动声呐目标跟踪的难点问题。为了实现对可变数目水下多目标运动状态的估计,将随机有限集理论应用于多目标跟踪,不仅避免了多目标跟踪数据关联问题,而且解决了多目标跟踪过程中可变数目目标运动状态估计... 详细信息

水下多目标运动状态估计一直是主动声呐目标跟踪的难点问题。为了实现对可变数目水下多目标运动状态的估计,将随机有限集理论应用于多目标跟踪,不仅避免了多目标跟踪数据关联问题,而且解决了多目标跟踪过程中可变数目目标运动状态估计。传统的PHD滤波算法对目标数目估计存在敏感性,虽然CPHD滤波算法引入了对势分布的估计提高了对目标数目估计的精确性,但同时也增加了其计算量。对于高斯线性目标跟踪系统,GM-CPHD滤波算法对目标数目的估计比GM-PHD滤波更加精确。利用椭圆跟踪门策略减小了GM-CPHD滤波算法的计算量。同时,结合水下目标跟踪的特点,利用声呐方程得到一定虚警概率条件下的检测概率与距离关系的解析式,提出了一种适合于水下目标跟踪的自适应检测概率GM-CPHD滤波算法,仿真结果表明:该算法在多目标跟踪中可以更有效地实现目标状态及数目的估计。

关键词：多目标跟踪随机有限集 GM-PHD GM-CPHD 声呐方程