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公开(公告)号：CN113361579B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110605511.6
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/084
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：CN114897023B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210545726.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2431 , G06N3/006
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：CN114740548A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210462209.4
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水下声/流/电复合阵列探测装置及阵列优化方法，声/流/电复合阵列探测装置由声场、流场及电场探测阵列通过螺栓连接的方式组合形成，分别布置在复合阵列的前端端面、前端曲面及后端区域，获取近远场区域的目标水声、流场及电场信息。基于类内、类间距离判据的阵列优化设计方法，能够选择探测性能最优的阵列布局形式。流场、电场探测有效解决了声场近程水域探测精度不佳的问题，是对声场探测的有力补充，形成了“声与非声”的复合物理场探测技术。相较于单一的声场探测阵列，声/流/电复合阵列拓宽了水下目标的探测范围，提高了航行器对水下目标物的探测精度与辨识准确度，增强了海洋开发、资源勘探及国防建设等领域的发展。
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公开(公告)号：CN119757892A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411904938.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R29/12 , G01S15/06 , G01S7/539 , G06F18/213 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种水下被动电场定位方法及系统，从不同方位采集水下目标原始电场信号；对不同方位采集到的原始电场信号进行带通滤波处理；通过快速傅里叶变换对滤波处理后的信号进行特征提取处理，提取目标特征频率处的电势幅值作为电极阵列相应的特征值；基于最小二乘法及获取电极阵列相应的特征值构建被动电场定位最小化目标函数，针对在面积较大的目标潜在水域进行目标定位导致计算量巨大，不能满足实时定位跟踪需要的问题，将通过最小二乘法得到的目标位置归一化谱函数作为IDBO算法的适应度函数进行目标定位优化，在保证目标定位准确率的条件下提高定位速度。
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公开(公告)号：CN119087525A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411033823.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01V3/08 , G01V9/00 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于流/电数据融合的水中目标定位方法及系统，涉及水中目标探测领域，首先，基于自适应融合系数构建流/电物理场融合观测矩阵，实现了数据级的融合，形成更加完整、全面的观测，减小了定位误差；其次，对流/电物理场融合观测矩阵的协方差矩阵进行特征分解；然后，基于相同的自适应融合系数计算定位区域内不同位置处的流/电物理场融合响应向量和MUSIC空间谱函数；最后，基于蜘蛛蜂优化算法Spider wasp optimizer搜索MUSIC空间谱函数的谱峰位置，谱峰位置即为目标最佳估计位置，这种搜索方式提高了谱峰搜索的速度和精度，增强了水中目标定位的实时性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113740918B
公开(公告)日：2022-12-09
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：CN113740917B
公开(公告)日：2022-12-09
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：CN111709116B
公开(公告)日：2022-12-09
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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公开(公告)号：CN111709315A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010463032.0
申请日：2020-05-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于领域适配的水声目标辐射噪声识别方法，构建源域和目标域共享的卷积神经网络，使用源域标签样本对卷积神经网络进行预训练，利用源域标签样本和目标域样本分别计算源域分类损失和目标域伪标签分类损失，在卷积神经网络中多层计算源域标签样本和目标域样本跨域的多核最大均值差异距离，根据源域分类损失、目标域伪标签分类损失和多核最大均值差异距离得到网络总损失，通过伪标签学习将网络预测的目标域样本标签赋予该无标签样本，使得无标签的目标域水声目标数据具备监督训练模型的能力，实现源域与目标域水声目标数据的类别特征向同一标记空间映射，有效地解决了在目标域水声目标样本无标签且数据量稀少时对其精准识别的问题。
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公开(公告)号：CN118730195A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410738881.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明一种基于水动力场和电场信息融合的水下近场目标检测方法及系统，该方法包括对水下近场目标进行压力测量，将多个压力测量结果进行融合输入到压力场初级融合检测中心，得到压力场多传感融合检测结果U1；对水下近场目标进行流速测量，将多个流速测量结果进行融合输入到速度场多传感融合检测中心，得到速度场多传感融合检测结果U2；对水下近场目标进行接收电极测量，将多个接收电极测量结果进行融合输入到电场初级融合检测中心，得到电场多传感融合检测结果U3，压力场多传感融合检测结果U1、速度场多传感融合检测结果U2和电场多传感融合检测结果U3输入到二级多物理场融合检测中心，根据投票判断规则实现压力、流速、电场多物理场信息融合检测。
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