Perceptron Learning Revisited: The Sonar Targets Problem

Recently it was pointed out that a well-known benchmark data set, the sonar target data, indeed is linearly separable. This fact comes somewhat surprising, since earlier studies involving delta rule trained perceptrons did not achieve the separation of the training data. These results immediately raise the question of why a perceptron with a continuous activation function may fail to recognize linear separability and how to remedy this failure. The study of these issues directly leads to a performance comparison of a wide variety of different perceptron training procedures on real world data.     

三维成像声纳图像后处理与可视化

针对基于线阵合成孔径技术的三维成像声纳缺乏有效后处理与可视化方法的问题,提出一个适用于三维成像声纳图像后处理与可视化方案。鉴于水体和地层2种介质具有不同的声学特性,使用组合算法分离水体和地层数据,利用基于边缘梯度均值约束的三维自适应区域生长算法分别对水底和地层目标进行检测,融合水体和地层数据,采用光线投射法进行三维实验数据的可视化。湖试和近海海试结果表明,该方案能够适应声成像中水体与地层的不同特点,有效检测目标,提高声纳图像的表现能力。     

基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法

正确识别与分类鲸类发出的叫声脉冲信号与主动声呐或通信信号,对提高海洋被动声学监测以及水下声呐探测或水下声学通信系统的稳定性和可靠性具有十分重要的作用。本文选取鲸声中具有代表性的Click信号和3类具有代表性的传统声呐信号作为研究对象,提出了一种基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法。首先,利用滤波、小波去噪和端点检测方法实现鲸声去噪及信号自动摘取;然后,基于4类信号的短时傅里叶变换时频图,对信号时频轮廓进行多项式拟合,并提取多项式的系数作为信号时频特征;最后,分别使用反向传播(Back propagation,BP)神经网络和支持向量机对4类信号进行分类与识别。分类结果验证了所提算法和方法的有效性。     

潜艇声纳的训练仿真

声纳是潜艇重要的观通和侦察设备,该文是在分析声纳工作原理的基础上,介绍了潜艇声纳的仿真原理和技术实现途径,并对其中的一些关键问题进行了研究,给出了仿真结果。     

多波束声纳图像处理关键技术的研究

海底地形地貌探测是海洋资源开发和工程建设的基础,多波束声纳图像是反映水下地形地貌的重要手段,对其处理技术的研究具有重要意义。文中介绍了多波束声纳图像的形成原理及其特点,分析了影响多波束声纳图像的主要因素,从回波强度数据修正、声纳图像的生成和声纳图像改正三个方面,对多波束声纳图像处理的关键技术进行了详细介绍。总结和分析了目前国内外多波束声纳图像主要处理技术的研究现状和发展趋势,提出了研究多波束声纳图像处理技术的若干建议。     

A Benchmark Characterization of the EEMBC Benchmark Suite

Benchmark consumers expect benchmark suites to be complete, accurate, and consistent, and benchmark scores serve as relative measures of performance. However, it is important to understand how benchmarks stress the processors that they aim to test. This study explores the stress points of the EEMBC embedded benchmark suite using the benchmark characterization technique.     

The Minimum Number of Errors in the N-Parity and its Solution with an Incremental Neural Network

The N-dimensional parity problem is frequently a difficult classification task for Neural Networks. We found an expression for the minimum number of errors f as function of N for this problem, performed by a perceptron. We verified this quantity experimentally for N=1,...,15 using an optimal train perceptron. With a constructive approach we solved the full N-dimensional parity problem using a minimal feedforward neural network with a single hidden layer of h=N units.     

单波束前视声纳的信息提取方法研究

介绍了一种可用于小型水下机器人的前视声纳信息提取方法。利用该方法获取了声纳视域内目标的方位信息,这在小型水下机器人的自主目标跟踪和避碰方面具有很大的应用价值。该方法主要包括3个部分的内容:利用声纳数据生成声纳图像;对声纳图像进行预处理;从处理后的图像中提取目标的特征信息。针对图像中较大目标的边缘信息,提出了一种基于最小二乘法的分段曲线拟合的方法,并给出了基于实验室的水池中获得的实测数据的拟合结果,验证了该方法的有效性。     

Inversion of neural networks by gradient descent

Inversion answers the question of which input patterns to a trained multilayer neural network approximate a given output target. This method is a tool for visualization of the information processing capability of a network stored in its weights. This knowledge about the network enables one to make informed decisions on the improvement of the training task and the choice of training sets.

An inversion algorithm for multilayer perceptrons is derived from the backpropagation scheme. We apply inversion to networks for digit recognition. We observe that the multilayer perceptrons perform well with respect to generalization, i.e. correct classification of untrained digits. They are however bad on rejection of counterexamples, i.e. random patterns. Inversion gives an explanation for this drawback. We suggest an improved training scheme, and we show that a tradeoff exists between generalization and rejection of counterexamples.     

双基地声呐定位算法的研究与比较

由于双基地声呐是收发分置的,所以其在水下目标探测和定位方面有着特殊的性质。目前,关于双基地声呐的研究已经引起了人们的广泛关注。该文给出了基于波达时间定位（TOL）和波达方位定位（BOL）的两种双基地声呐定位算法,分别研究了基线长度、时间测量误差、角度测量误差对算法定位精度的影响,最后对这两种算法的定位精度进行了比较和仿真,给出了不同条件下的误差分布曲线。仿真结果表明：双基地TOL算法的定位精度高于BOL定位算法,是一种高精度的双基地声呐定位算法。该算法也可推广应用于多基地声呐的水下定位。     

干涉合成孔径声纳的信号源系统设计

为达到干涉合成孔径声纳系统对信号源的特殊要求,提出了一种基于SOPC技术的FPGA实现方法,该信号源一方面提供给发射机模拟信号,还给回波信号采集系统提供时钟和同步信号以保证信号系统时间一致性,同时还给接收机的时变增益信号实现对回波信号衰减的补偿;另一方面还实时采集并传输声纳系统在水下的运动姿态、深度、压力等信息;经过湖试和海试,该信号源系统完成了模拟信号和数字信号各项指标的测试,满足设计要求。     

水声系统信息融合技术研究

本文以309和206声呐为例,探讨了基于知识和参数分析原理的信息融合技术。     

基于PCI的声纳目标模拟器设计

基于计算机仿真技术,提出了一种新的低功耗、便携式声纳目标模拟器的设计方法.建立了水下目标回波的仿真模型,使用VC开发程序产生回波数据,通过计算机PCI总线输出到外围硬件系统.给出了目标模拟器的设计参数和硬件结构,验证系统设计的实时性.给出DMA工作方式下数据传输的设计方法,可编程逻辑器件的控制逻辑和驱动程序设计,解决了数据传输连续性的关键问题.通过与声纳系统的联调实验,证明该设计能够满足声纳系统的需求,显示出该设计广阔的应用前景.     

Boosting算法研究

Boosting算法是近年来在机器学习领域中一种流行的用来提高学习精度的算法。文中以AdaBoost算法为例来介绍Boosting的基本原理。     

直升机反潜模拟中的吊放声纳系统仿真

吊放声纳系统仿真是直升机反潜作战模拟的关键。分析了吊放声纳发现判决方程、各种搜潜方法的共性特征,在此基础上将探测、发现目标的问题逐步转换成易于求解的数学模型。以单机和单潜作战对抗过程为典型实例,研究了仿真系统功能需求及总体结构。讨论了基于水声资料库、Direct Sound技术、实时3D效果控制,实现音频信号的合成和回放的方法。针对一个合理的数据结构对于有效的数据处理的重要性,将空间矩阵法引入吊声数据处理仿真。运行和使用表明,仿真系统为直升机反潜综合战术模拟训练提供了实用的平台。     

水下成像声呐探测系统建模与仿真

水下探测技术已成为几年来各国普遍重视发展的技术之一。为解决通过试验进行水下声呐成像探测研究的方法中存在的经济成本高、技术方法准确性不好把握等问题。该文采用数学建模和计算机软件仿真的方法,在进行水下成像声呐探测仿真系统的总体软件设计的基础上,对各子模块的算法的研究现状进行分析,重点分析了声呐图像生成、图像滤波、目标识别以及控制系统等单元,并给出了部分算法的数学模型和仿真结果。从而实现了水下成像声呐探测系统的模拟,为水下声呐成像探测技术的研究提供了一个经济实用、高准确度的研究平台。     

基于前视声纳信息的AUV避碰规划方法

提出了基于实时前视声纳信息实现AUV避碰规划的框架.整个避碰规划系统包括声纳探测目标、目标跟踪、特征信息提取、目标运动估计、避碰算法等部分.在小型局域网仿真系统上仿真表明,该控制方法使得AUV能够较好的实现对静止目标和运动目标的避碰.     

基于HLA的直升机吊放声纳系统仿真平台研究

为解决直升机吊放声纳仿真系统的模型重用与仿真系统间的互操作问题,提出了基于高层体系结构(HLA)的直升机吊放声纳系统仿真平台设计方案.通过对直升机吊放声纳单机应召式反潜过程进行分析,以高层体系结构作为技术框架,结合仿真平台的特点和功能需求,对仿真平台进行了模块划分,给出了仿真平台的联邦构架、联邦信息流图以及联邦对象模型/仿真对象模型(FOM/SOM).仿真的结果表明,直升机吊放声纳联邦成员可以根据联邦其它成员的信息对目标进行探测与跟踪,达到实时交互仿真的效果.该系统的实现有利于反潜作战的研究.     

Efficient detection of spurious inputs for improving the robustness of MLP networks in practical applications

The problem of the rejection of patterns not belonging to identified training classes is investigated with respect to Multilayer Perceptron Networks (MLP). The reason for the inherent unreliability of the standard MLP in this respect is explained, and some mechanisms for the enhancement of its rejection performance are considered. Two network configurations are presented as candidates for a more reliable structure, and are compared to the so-called negative training approach. The first configuration is an MLP which uses a Gaussian as its activation function, and the second is an MLP with direct connections from the input to the output layer of the network. The networks are examined and evaluated both through the technique of network inversion, and through practical experiments in a pattern classification application. Finally, the model of Radial Basis Function (RBF) networks is also considered in this respect, and its performance is compared to that obtained with the other networks described.     

VxWorks下声纳基阵稳定控制系统的软件实现

介绍了VxWorks操作系统中任务间的通信,声纳基阵稳定控制系统的结构,主要功能,软件任务的划分,在VxWorks中这些任务的实现及任务间的通信。同时介绍了VxWorks任务与Zinc任务的通信及实现,并对VxWorks任务间通信机制的性能作了比较,分析和总结。