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为了提高对弱目标的检测与跟踪能力,采用一种基于阵元域数据驱动的联合检测与跟踪算法。在假定多目标信号互不相关,且目标个数已知的条件下,采用最大后验(MAP)方法从阵元域数据中直接估计目标的状态。与传统的检测跟踪算法不同,该算法在目标方位信息的基础上,增加能量信息,用于目标跟踪从而提高跟踪能力,同时又通过跟踪目标轨迹的预测以提高检测能力。仿真结果显示,该算法可提高对弱目标的检测能力和跟踪能力,解决传统的跟踪算法对于交叉目标的错跟与失跟问题,在目标非快速机动的情况下得到很好的检测跟踪结果。海试结果显示该算法具有重要的实际工程应用价值。 相似文献
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电动换能器的设计涉及电磁场和声-结构耦合问题,本文利用COMSOL多物理场分析软件提供的该两种分析模块进行组合,以电磁理论为基础推导出了适合COMSOL数值计算的公式,把两种耦合场的分析结合起来,利用电磁场分析过程计算所需要变量,代入声-结构耦合场进行分析,得到声场分布情况。文章也大致介绍了COMSOL的有限元建模和该两种模块的使用方法。本文对电动换能器结构如何优化不做讨论。 相似文献
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提出了一种使用自适应增强学习的深层卷积神经网络方法对水声目标线谱进行提取。该方法利用构造的多尺度ConvNeXt算子建立滑动窗深层卷积神经网络模型(SwDCNN),设计涵盖损失函数、学习率更新和模型迭代优化的自适应增强学习准则并用于模型训练。仿真和海试数据验证结果表明,所提方法有以下优点:(1)卷积算子和模型结构参数按线谱提取需求配置,可以增强LOFAR谱图特征高性能多分辨力挖掘能力;(2)大规模数据下的模型训练可实现渐进式精确拟合,有助于提升模型收敛效果;(3)模型可有效提取低信噪比、中断、弯曲漂移、粗细不均、邻近成簇、密集分布等复杂情况下的线谱,在查全率、查准率、虚警率、线谱位置精度(LLA)和线谱幅值精度(LAA)等指标上均优于文中其他深度神经网络方法;(4)和传统及其他文中所用的深度神经网络方法相比,线谱最小可检测信噪比分别降低超过5 dB和2 dB,实际复杂场景线谱提取能力更强,综合效果更好。 相似文献
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