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公开(公告)号：CN118427738A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410540691.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/15 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的水下目标辨识方法及系统，利用多通道获取不同类型水下目标的电场信号及压力场信号并去噪处理，将去噪后的多通道电场信号数据和多通道压力场信号数据分别进行串联得到压力场原始数据集，分别对电场原始数据集和压力场原始数据集进行特征提取，将提取的电场原始数据集的特征进行特征拼接，将提取的压力场原始数据集的特征进行特征拼接，利用提取的特征构建数据集对SVM模型进行训练达到优化条件，利用训练优化后的SVM模型进行水下目标辨识，基于特征提取与机器学习算法以及特征层和数据层的信息融合理论，解决声场、光场在昏暗海域近场探测等场景下受限和单一物理场目标辨识准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN113740917A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110897429.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于水下主动电场的球型阵列空间探测定位装置及方法，包括球型阵列支架、电场发射电极和电场接收电极；电场发射电极设置在球型阵列支架的球心位置，若干电场接收电极均匀布置在球型阵列支架外表面。本发明一种基于水下主动电场的球型阵列空间探测定位装置，通过将电场接收电极均匀的布置在球面上，电场发射电极布置在球心处，所有接收电极到发射电极的距离均完全相同，最大程度上抑制了主激励信号对各接收电极的影响。相比于传统的线性阵列、圆形阵列等结构，“一对多”的球型阵列设计能够实现在水下三维空间内对目标物的有效探测与定位，并且探测范围更广，定位精度更高。
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公开(公告)号：CN111723701A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010514901.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水中目标识别方法，利用小波包分解阈值去噪结合分量差异优选完成了辐射噪声信号的预处理，解决了海洋背景噪声影响辐射噪声时频特征提取以及干扰分类辨识的问题，采用小波变换的方法实现了一维序列信号到二维空间的映射，避免单一时域或者频域特征表征信号不全面的问题，对时频特征进行二维变分模态分解，解决了二维空间噪声信号的干扰问题，对得到的固有模态分量进行特征优选并据此重构信号，实现时频特征的特征加强，采用边缘镜像的方法进行二维变分模态分解，避免了边缘效应引起的信号振荡问题，在小样本数据集上进行梯度下降训练对深度神经网络的分类判别器的参数进行更新，使得特征提取模型具有优良的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117216672A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311191695.1
申请日：2023-09-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06N20/10 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于声、流、电特征融合的水下目标识别方法及系统，通过维谱分析提取声场、电场信号特征频率，既可以抑制高斯噪声等对称分布随机噪声，加强谐波信号的基频分量，同时可以去除非耦合相位的谐波量，有利于提取信号的基频成分；通过轴对称的两个流场传感器压力差数据进行时域分析，能够更全面的提取目标流场信号特征；通过采用小波包分解方法对水下目标声、流、电信号进行特征提取，一方面小波包分解克服了传统信号处理方法在处理非线性、非平稳信号时，特征提取困难的问题，另一方面相比于小波分解，它可以同时对信号的低频和高频部分进行分解，能更完整的提取信号各频率段的特征。
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公开(公告)号：CN117192644A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311147805.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明公开了一种水中目标实时检测方法及相关系统，通过对多物理场多通道的背景噪声原始信号进行处理并获取不同物理场下的不同检测量，根据对不同检测量进行概率分布计算，根据该计算结果设定虚警率的阈值，从而得到不同物理场下信号检测的验证标准，然后通过最优门限融合准则得到单一物理场的多通道融合检测结果及基本概率分配函数；基于相同时间维度的滑移窗，实时、同步地对多物理场多通道下的小段信号进行分析，在同一时刻集中了不同物理场、不同特征的优势，缩短了算法执行时长，提高了水中目标检测的可靠性和实时性，作为最终检测结果并实时更新，实现了声/流/电多物理场多通道信息的充分利用，减少虚警、漏检情况，提高了检测准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897023A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210545726.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水声目标敏感差异特征提取的水声目标辨识方法，通过采用提升小波算法完成对辐射噪声原始信号的去噪预处理，解决了强海洋背景干扰下辐射噪声能量微弱问题；通过采用基于GWO的参数优化VMD方法对水声目标辐射噪声原始信号进行特征提取，克服了传统信号处理方法特征提取困难等问题，并解决了人为随机设定VMD算法参数不可靠问题；本方法综合考虑了每个IMF的有用信息，并采用了特征距离评估技术对各特征集进行特征筛选构建了辐射噪声信号敏感多域特征集，在表征水声目标特性方面更有优势，进而可以实现对水声目标更为准确且高效的分类辨识，因此该方法在水声目标辐射噪声差异特征提取与智能分类辨识方面具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111723701B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010514901.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水中目标识别方法，利用小波包分解阈值去噪结合分量差异优选完成了辐射噪声信号的预处理，解决了海洋背景噪声影响辐射噪声时频特征提取以及干扰分类辨识的问题，采用小波变换的方法实现了一维序列信号到二维空间的映射，避免单一时域或者频域特征表征信号不全面的问题，对时频特征进行二维变分模态分解，解决了二维空间噪声信号的干扰问题，对得到的固有模态分量进行特征优选并据此重构信号，实现时频特征的特征加强，采用边缘镜像的方法进行二维变分模态分解，避免了边缘效应引起的信号振荡问题，在小样本数据集上进行梯度下降训练对深度神经网络的分类判别器的参数进行更新，使得特征提取模型具有优良的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113740918A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110898623.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01V3/08
Abstract: 三维柱面电极阵列的水下主动电场探测装置及探测方法，包括载体、发射电极和接收电极；发射电极和接收电极均设置在载体的外表面上；发射电极包括正发射电极和负发射电极，正发射电极和负发射电极关于载体的轴线对称，正发射电极和负发射电极的连线将载体分为两部分，若干接收电极分别设置在两部分上。本发明通过采用三维电极阵列的探测装置实现对水下目标物的三维电场探测，相比于采用平面电极阵列的水下电场探测装置具有更大的有效探测空间和更高的探测精度。探测装置的三维电极阵列布置在柱面上，适用于潜艇、AUV等水下航行器的外表面，阵列长度不固定，可根据应用场合调整，具有更好地实际适用性和广阔的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN113361579A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110605511.6
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水下目标探测辨识方法、系统、设备及可读存储介质，通过融合动态目标产生的流场压力信号与电场畸变实现流电信息复合探测，解决了现有水下声探测方法信息表征不全面、受环境干扰影响的探测盲区问题，可作为水下非声探测的有效补充技术，基于Neyman‑Pearson规则实现单一流/电场信息的融合，在同构检测系统检测概率达到最优的情况下选择最佳的流/电信号作为异构融合的依据，提高了单场信息的可靠度，基于D‑S证据理论实现BPNN,GRNN与GRNN的数据融合，最小化系统预测误差，然后实现流/电信息的融合，形成信息表征更加全面、系统性能更加稳定与辨识能力更加精准的水下目标探测。
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公开(公告)号：CN111709116A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010398040.1
申请日：2020-05-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度度量的盲信号分解方法，采用二元变分模态分解对复合有多路源信号的盲信号进行分解，自适应地分离出混合信号中的源信号，树分解方法与相似性度量结合，分离出混在当前模态信号中的其他模态，最终通过叠加获得纯净的子信号，并根据源信号与观测信号的相关度去除噪音分量，解决了现有算法需要二次分解的问题，增强了分离的抗噪声干扰能力，能够有效分离出混合信号中的源信号，克服了EMD方法分解存在的端点效应与模态混叠问题，具有良好的抗噪性能与信号分离能力。
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