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1.
针对带多普勒量测的目标跟踪问题,提出一种基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法.对具有量测误差相关性的距离和多普勒量测进行解相关处理,构造出新的解相关量测方程,进而基于贝叶斯方法提出带多普勒量测的序贯处理算法的统一理论框架,实现对位置量测和多普勒量测的序贯滤波.在该理论框架下,提出基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法.该算法先采用转换量测容积卡尔曼滤波器和位置量测对目标状态进行估计,再利用经典容积卡尔曼滤波器对新构造的伪多普勒量测进行量测更新以实现目标跟踪.通过对所提算法的性能分析验证该算法的一致性和收敛性.仿真结果表明,该算法与其他跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度.  相似文献   
2.
《Planning》2020,(1)
提出了一种改进的基于肺音信号的声谱图熵特征分析的客观喘鸣音检测方法。喘鸣音的功率明显高于正常肺音,因此喘鸣音声谱图的功率分布沿频率轴方向具有明显的聚集特性,该特性可以通过熵值反映。本算法首先对肺音信号进行时频变换得到时频幅度谱信号,然后去除基本呼吸音,进而计算其熵特性曲线并提取熵特性曲线的相应特征.最后,通过支持向量机(support vector machine,SVM)训练分类器,实现了喘鸣音的有效检测。该方法通过预处理使熵特性曲线的特征差异更加明显,且通过SVM分类器进行检测,解决了原方法检测存在检测模糊区域的问题。实验结果表明,该算法在两组测试集的检测准确率分别为97.1%和95.7%,检测率较高,具有良好的应用前景。  相似文献   
3.
针对均匀线列阵自由度(DOF)受限于阵元数的问题,该文提出一种基于差和共阵的新型互质阵,称为放置互质阵(DCA),其借助由接收信号的时域和空域信息组合成的共轭增广矩阵得到等价的差和共阵来进行波达方向(DOA)估计.DCA将广义互质阵放置在与原点处单阵元相隔一定距离的位置,实现了和共阵与差共阵的阵元位置互补,从而最大限度上利用和共阵带来的自由度增幅.该文给出了DCA阵元位置和放置距离的闭式表达,随后分别对DCA的差共阵及和共阵的连续阵元及孔洞位置进行了理论分析,同时给出了两者间的关系,说明了DCA的高自由度特性.多个仿真实验验证了所提阵型DOA估计的有效性.  相似文献   
4.
《Planning》2019,(4)
针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L_2范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。  相似文献   
5.
《Planning》2020,(1)
针对水下目标方位超分辨估计问题,提出一种功率受限(Power Constraint)的常规波束形成(Conventional BeamForming)拟合算法(PC-CBF)。PC-CBF算法通过常规波束形成获得目标方位谱数据,利用阵列响应向量对方位谱进行后处理,准确估计目标个数与目标方位。算法对接收信号的功率进行限制,获得对方位谱的欠拟合,利用凸优化进行反演卷积,估计目标的方位信息。仿真结果表明,算法性能在分辨率上优于基于半正定规划的常规波束形成算法(semi-definite programming Conventional BeamForming,sdp-CBF)和多重信号分类(MUltiple SIgnal Clasification,MUSIC)。对水池实验数据以及湖试数据处理结果显示,PC-CBF算法能够获得较窄的谱峰宽度以及较低的背景级,具有较强的方位估计分辨能力。  相似文献   
6.
使用训练序列构成的测量矩阵并采用稀疏恢复算法是近年来常用的多径稀疏信道估计思路。提出一种贝叶斯匹配追踪算法的正交化改进方法,有效地改善了原方法的收敛速度,并将其应用于水下多径稀疏信道估计。进行了新方法的理论推导和两种水下稀疏信道模型中的仿真试验,进而与传统贪婪迭代和贝叶斯估计方法的估计效果进行了对比。仿真结果证明,所提出的新方法比原方法的收敛速度更快,能更高效地进行多径稀疏信道估计。新方法在低信噪比和呈簇状集中分布的水下多径稀疏信道中也有更好的估计效果。  相似文献   
7.
陈禹蒲  马晓川  李璇 《信号处理》2022,38(11):2359-2371
利用侧扫声呐图像来探查海底目标对海洋资源开采和海上军事防护都有重大意义。目前人为提取图像特征进行目标检测的传统机器学习方法逐渐被深度学习取代。深度学习技术在降低算法复杂度的同时提高图像目标检测效率,极大地推动了目标检测技术地发展。将深度学习检测算法应用到侧扫声呐图像目标检测领域时,锚框作为目标检测网络中较为重要的先验信息会影响最终的检测性能,考虑到声呐数据集的真实目标框与网络设定的锚框未必贴合的问题,本文在YOLOv3的基础上对锚框进行了优化,给出了一种能够获取有效先验锚框的策略。首先使用K-Means算法对真实目标框进行聚类,获得比较贴合于声呐数据集的锚框,然后设计了一种超参数锚框映射关系对聚类后的锚框进行拉伸变换,这样获得的锚框既包含了声呐数据集的目标框信息,也能利用到YOLOv3的多尺度特性。实验结果表明,所提锚框优化策略能够让YOLOv3网络获得更优的检测性能,适用于侧扫声呐图像的目标检测问题。   相似文献   
8.
针对灰狼优化算法后期收敛速度慢,求解精度低等问题,提出一种基于模糊控制的权重决策灰狼优化算法.首先,提出一种新的非线性收敛因子,以提高算法的全局搜索能力及收敛速度;其次,提出一种基于模糊控制的权重决策策略,通过模糊控制器对决策层的个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,增强算法的寻优能力.选取23个标准测试函数对该算法及对比算法进行数值实验,实验结果表明,本文提出的改进的灰狼优化算法在求解精度和算法稳定性等指标优于对比算法.  相似文献   
9.
为提高最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成算法的方位分辨能力,本文将MVDR算法的输出功率谱重新建模为卷积的形式,并运用两种解卷积技术对MVDR的方位谱进行后处理。该算法将角度空间中心位置的单个声源的MVDR方位谱当作点扩散函数(Point Spreading Function,PSF),并运用Richardson-Lucy算法和快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)分别对MVDR(MVDR-RL,MVDR-FISTA)的方位谱进行解卷积后处理,获得背景级更低的MVDR-RL和MVDR-FISTA方位谱,同时提高了分辨能力和估计精度。仿真实验显示了所提算法的良好性能。   相似文献   
10.
针对均匀线列阵自由度(DOF)受限于阵元数的问题,该文提出一种基于差和共阵的新型互质阵,称为放置互质阵(DCA),其借助由接收信号的时域和空域信息组合成的共轭增广矩阵得到等价的差和共阵来进行波达方向(DOA)估计。DCA将广义互质阵放置在与原点处单阵元相隔一定距离的位置,实现了和共阵与差共阵的阵元位置互补,从而最大限度上利用和共阵带来的自由度增幅。该文给出了DCA阵元位置和放置距离的闭式表达,随后分别对DCA的差共阵及和共阵的连续阵元及孔洞位置进行了理论分析,同时给出了两者间的关系,说明了DCA的高自由度特性。多个仿真实验验证了所提阵型DOA估计的有效性。  相似文献   
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