一种基于DenseBlock的U-net神经网络的水下DOA估计方法

    公开(公告)号:CN114371442A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202210009394.1

    申请日:2022-01-05

    Abstract: 一种基于DenseBlock的U‑net神经网络的水下DOA估计方法,它属于目标方位估计技术领域。本发明解决了现有水下目标DOA估计方法的稳健性差、分辨率低以及不能估计出目标强度的问题。本发明提出的U‑net网络通过监督学习,可以学习到CBF的PSF的特点,并将PSF的影响从方位历程图中去除,最终输出一个高分辨、窄主瓣、少旁瓣的干净的目标方位历程,由于本发明只依赖于CBF的方位历程,而CBF是白噪声背景下最稳健的波束形成器,因此本发明的稳健性优于传统的DOA算法;另一方面,由于本发明提出的U‑net网络对方位历程进行了二维处理,除了角度维度还能利用时间维度的信息,因此本发明的稳健性也优于CBF。本发明方法可以应用于水下DOA估计。

    一种引入径向速度的SINS/USBL松组合导航定位方法

    公开(公告)号:CN111380520B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202010149299.2

    申请日:2020-03-04

    Abstract: 一种引入径向速度的SINS/USBL松组合导航定位方法,它属于组合导航及水声定位技术领域。本发明解决了传统SINS/USBL松组合方法忽略基元与信标之间径向速度的测量导致SINS速度误差的估计精度受限,以及在USBL定位无效时,依靠SINS单独完成导航任务带来的导航误差累积的问题。本发明将USBL的径向速度测量信息引入SINS/USBL松组合中,能够在USBL定位无效时,使SINS保持组合工作方式,减小SINS的误差积累;通过将径向速度作为滤波观测量,能够提高SINS/USBL松组合滤波系统对SINS速度误差的估计精度,从而改善整体导航性能。本发明可以应用于组合导航及水声定位领域。

    一种海水声速剖面延拓方法及装置

    公开(公告)号:CN113916347A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111306312.1

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 一种海水声速剖面延拓方法及装置,解决了如何利用相对较少历史海水声速剖面测量数据对海水声速剖面延拓的问题,属于海洋环境参数估计领域。本发明包括:获取历史海水声速剖面数据集和待延拓海水声速剖面数据及需要延拓到的海水深度A,历史海水声速剖面数据集包括多次测量的完整的历史海水声速剖面数据;在历史海水声速剖面数据集中筛选出海水深度大于A的历史海水声速剖面数据;选取插值间隔,按照选取的插值间隔对历史海水声速剖面数据和待延拓海水声速剖面数据进行线性插值;用经过插值的待延拓海水声速剖面数据和历史海水声速剖面数据构造待补全矩阵,应用低秩矩阵完备化算法对待补全矩阵进行补全,完成海水声速剖面延拓。

    一种水中单气泡声特性的测量装置及测量方法

    公开(公告)号:CN109724689B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN201910129877.3

    申请日:2019-02-21

    Abstract: 一种水中单气泡声特性的测量装置及测量方法,涉及水声测量领域。本发明是为了解决现有缺少对水中气泡声特性进行测量的装置及方法的问题。时间同步设备用于向空气压缩机和前放及采集电路同时输出时间同步信号,使空气压缩机和前放及采集电路同时工作,空气压缩机用于压缩气枪内空气,气枪将压缩的空气从气枪喷嘴喷出,使该空气在水中产生气泡,标准水听器用于采集气泡声信号,前放及采集电路用于采集标准水听器的气泡声信号,进行前置放大处理,处理后的信号送入数据存储单元进行存储,高速摄像机用于采集气泡图像,处理器根据同一时刻下采集的气泡图像和放大的气泡声信号,获得不同尺寸气泡所对应的气泡声的声级。它用于测量水中气泡声特性。

    低频水声通信的模态间干扰抑制方法

    公开(公告)号:CN113300988B

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110574169.8

    申请日:2021-05-25

    Abstract: 一种低频水声通信的模态间干扰抑制方法,属于水声通信技术领域。本发明针对现有水声信道信号采用恒定步长参数的自适应判决反馈均衡器进行调整,信号处理的收敛速度和稳态性能不能兼顾的问题。它在发送端首先发送信号用以与接收端建立链接,接收端得到接收信号向量r(k),用以进行解调处理;在接收端,利用已知训练序列与判决反馈均衡器输出值得到滤波器输出误差;均衡器中前馈滤波器的系数a(k)和反馈滤波器的系数b(k)利用自适应算法计算得到;自适应算法的迭代根据信道特征和输入信号统计特性构造。本发明能够有效抑制低频水声通信的模态间干扰问题。

    一种引入径向速度的SINS/USBL紧组合导航定位方法

    公开(公告)号:CN111380518B

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202010144245.7

    申请日:2020-03-04

    Abstract: 一种引入径向速度的SINS/USBL紧组合导航定位方法,本发明涉及水下组合导航定位方法。本发明的目的是为了提高现有传统SINS/USBL紧组合的速度精度和大开角下紧组合的稳定性。过程为:一、将USBL基阵和SINS的陀螺组件和加速度计组件安装在水下航行器上;二、确定基元在基阵坐标系下的位置;三、得到USBL测量的各基元相对信标的径向运动速度;四、得到基元在计算导航坐标系下的位置;五、计算传播时延和传播时延差;六、将航行器运动速度沿径向分解;七、建立状态方程和观测方程;八、修正SINS输出,重置扩展卡尔曼滤波器状态,重新执行步骤三~步骤八,直至导航结束。本发明用于组合导航及水声定位技术领域。

    一种基于分组信噪比置信度的OFDM-MFSK水声通信技术

    公开(公告)号:CN107454031B

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN201710606188.8

    申请日:2017-07-24

    Abstract: 本发明提供的是一种基于分组信噪比置信度的OFDM‑MFSK水声通信技术。发射端将信息进行2分集调制,并将一帧数据的首尾加入线性调频信号;接收端对帧前同步信号进行检测,完成数据截取和多普勒因子估计,并对接收数据进行多普勒补偿;对每个数据符号进行解调,并按照分组信噪比置信度的合并方式对分集信号进行合并;最后对分集合并后的数据进行解调。本方法采用频率分集技术,有效弥补了OFDM‑MFSK水声通信系统受信道严重频率选择性影响而导致的性能损失,并提出了基于分组信噪比置信度的分集信号合并方式提高合并后信号的信噪比。

    基于一步状态估计和协方差估计的距离野值剔除方法

    公开(公告)号:CN107064875B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201710204423.9

    申请日:2017-03-31

    Abstract: 本发明提供的是一种基于一步状态估计和协方差估计的距离野值剔除方法。步骤一、得到当前时刻的状态估计和协方差估计;步骤二、获得估计量和估计方差;步骤三、计算得到与各声信标距离信息的估计值;步骤四、由估计方差得到估计区间;步骤五、判断距离信息量测值是否落在估计区间内,若在则继续更新计算,若不在则视为野值剔除。通过本发明提出的方法,实现了距离量测数据的预处理,减小由野值引起的误差和滤波发散。有利于接下来的滤波处理。

    一种水下滑翔机平台运动轨迹被动确定方法

    公开(公告)号:CN109855649B

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN201910294931.X

    申请日:2019-04-12

    Abstract: 一种水下滑翔机平台运动轨迹被动确定方法,本发明涉及一种水下滑翔机轨迹确定方法。目前无法对载体进行被动轨迹推算。本发明:根据滑翔机的入水点和出水点位置获得滑翔机所处区域平均洋流流速和流向;计算滑翔机的垂直运动速度;获得滑翔机的姿态转移矩阵;获得滑翔机每一个时刻的姿态及姿态转移矩阵;根据滑翔机的垂直运动速度和姿态转移矩阵,获得滑翔机在重力和浮力作用下第i个时间点的瞬时速度;根据洋流流速和瞬时速度获得滑翔机的总速度通过对瞬时速度求积分得到每一个时刻滑翔机的三维坐标信息,各时刻坐标组合即为完整剖面的滑翔机运动轨迹图。本发明通过获得滑翔机在一个运动剖面的运动轨迹,实现对轨迹的被动推算。

    基于高刷新率声脉冲的水下弱目标回波检测前跟踪方法

    公开(公告)号:CN111427042A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010215107.3

    申请日:2020-03-24

    Abstract: 基于高刷新率声脉冲的水下弱目标回波检测前跟踪方法,涉及信号处理领域,针对现有技术中由于水下环境不稳定带来的干扰及刷新率低进而导致探测效率低的问题,包括以下步骤:步骤一:基于高功率低刷新率信号,使其在同一周期内增加发射声脉冲个数,且在周期内发射能量一定的情况下降低单个发射声脉冲的功率,得到低功率高刷新率信号,并将其作为发射信号;步骤二:将主动声纳探测系统接收到的回波信号进行匹配滤波处理;步骤三:结合弱目标的运动状态及步骤二中匹配滤波处理的结果建立目标的状态方程及量测方程;步骤四:将步骤二得到的量测值结合步骤三中建立的运动方程及量测方程,然后通过检测前跟踪方法进行处理,得到弱目标的检测、跟踪结果。

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