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underwater positioning Based on an Artificial Lateral Line and a Generalized Regression Neural Network

Journal of Bionic Engineering 2018年第5期15卷 883-893页

作者： Xiande Zheng Yong Zhang Mingjiang Ji Ying Liu Xin Lin Jing Qiu Guanjun Liu Science and Technology on Integrated Logistics Support Laboratory National University of Defense Technology Changsha 410073 China College of Intelligence Science National University of Defense Technology Changsha 410073 China

Taking advantage of the lateral line organ, fish can navigate, feed, and avoid predators and obstacles by sensing surrounding flow fields. The lateral line organ provides an important reference for the development of new underwater detection technology. Inspired by the lateral line organ, in this paper, for the sake of localizing the target dipole source in three-dimensional underwater space, an artificial lateral line consisting of nine underwater pressure sensors forming a cross-shaped sensor array is applied. Combined with the method of gener- alized regression neural network, which is suitable for solving nonlinear pattern recognition problems, a corresponding experimental platform has been built to sample data for training the neural network from a 12 cm by 12 cm by 24 cm cuboid space. The experimental results indicate that the cross-shaped artificial lateral line can localize the target dipole source two body-lengths away. The well- performing perceptual distance is below 13 cm away from the sensing array. Moreover, decreasing the data sampling interval and in- creasing the number of sensors utilized can help improve the positioning accuracy.

关键词： lateral line underwater positioning generalized regression neural network bionics

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