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不确实环境下目标检测与定位的宽容性最小方差时反波束形成 总被引:2,自引:1,他引:1
揭示了时间反转技术的本质,指出时反不仅是一个物理过程,更是一种信号处理方法,进而提出“时反波束形成”的概念。针对时反空时聚焦特性受到环境不确实性限制的问题,研究了用模型探查源(MS)代替实探查源(PS)的发射时反波束形成实现发射聚焦,以及用对角线加载的宽容性MVDR接收时反波束形成实现接收聚焦,并最后用于目标检测。水池实验的结果表明了该发射聚焦和接收聚焦在不确实环境下用于目标检测及其距离估计的有效性。 相似文献
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有源声呐感兴趣的参量是目标距离和径向速度,它们无法直接观测得到,需要通过估计而获得。利用波导多路径环境多目标时延-多普勒模型,可以导出采样互模糊度函数均值是发射信号自模糊度函数与广义目标反射性密度函数的两维卷积,其中广义目标反射性密度函数为信道扩展函数与目标反射性密度函数的两维卷积。依据信息理论最小Csiszar鉴别准则,可导出R-L (Richardson-Lucy)迭代解卷算法,对采样互模糊度函数均值进行两维迭代解卷积,消除发射信号和信道引入的模糊,序贯地实现时延-多普勒两维像的估计,进而获得多目标的时延和多普勒参量估计。仿真结果和海上实验数据分析验证了R-L解卷算法的可行性和有效性,较之常规的匹配滤波和维纳滤波算法,R-L算法有效地提高了时延和多普勒估计的分辨力和精度。 相似文献
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声源检测与定位的多分辨处理 总被引:1,自引:0,他引:1
实现声源的检测与定位,传统的阵处理方法是常规BF/MFP或基于子空间的BF/MFP,它们都是属于单分辨处理。事实上,阵信号中存在着多分辨结构,值得开发与利用,以提高检测与定位能力,且特别有利于改善BF和MFP的失配宽容性。本文对多路径传播波的时-空多分辨建模及相应的多分辨聚焦处理进行了研究,并对实际海试数据作了分析,结果表明改善了MFP模糊度表面的性能。 相似文献
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Pi-Sigma网络在水声目标分类中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
长期以来,由于受许多因素的影响,使得水声目标的分类已成为一个十分困难的问题。现在,随着人工神经网络技术的发展,众多的研究人员已经致力于基于人工神经网络的水声目标分类的研究.本文介绍了一种高阶神经网络即Pi-Sigma网络,研究了它的两种学习算法(基于梯度下降法和共轭梯度法的学习算法),并将Pi-Sigma网络用于水声目标辐射噪声的分类。和多层感知器(MLP)网相比,Pi-Sigma网络具有结构简单、收敛速度快及存储量少等优点。Pi-Sigma网络分类器的输入为一个常Q带通滤波器组作特征提取形成的特征向量。对不同类别的实际水声数据的分类结果表明取得了令人满意的分类正确率(达到或超过了95%)。 相似文献
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