检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 2024年第1期49卷 58-66页

作者：朱云超段睿杨坤德王宁郭鸿博西北工业大学航海学院西安710072 海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室西安710072

提出了一种混响抑制方法以抑制深海环境中的混响干扰。基于时空谱矩阵中信号(混响和目标)旁瓣的低秩性与主瓣的稀疏性差异,将混响抑制问题建模为矩阵的低秩、稀疏和扰动三项分解。采用格拉斯曼流型计算混响低秩空间,并对稀疏矩阵稀疏性... 详细信息

提出了一种混响抑制方法以抑制深海环境中的混响干扰。基于时空谱矩阵中信号(混响和目标)旁瓣的低秩性与主瓣的稀疏性差异,将混响抑制问题建模为矩阵的低秩、稀疏和扰动三项分解。采用格拉斯曼流型计算混响低秩空间,并对稀疏矩阵稀疏性进行约束,提出了一种混响快速抑制方法。基于随机正交模型与随机稀疏模型仿真分析了所提方法的有效性。结合南海实测深海混响数据和目标仿真信号对所提方法的有效性进行了实验验证。结果表明,与已有的序列随机投影子空间追踪与稀疏滤波(SRPSS)方法相比,所提方法的混响抑制性能相似,但耗时减少可达55%。

关键词：混响抑制矩阵分解单帧基格拉斯曼流型

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一种无偏差的多通道多尺度样本熵算法

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物理学报 2024年第11期73卷 46-55页

作者：李惟嘉申晓红李亚安西北工业大学航海学院西安710072 西北工业大学海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室西安710072

多通道数据采集技术的发展为复杂系统非线性动力学特性研究提供了更加丰富的先验信息.然而传统的非线性特征量只能处理单通道数据,无法直接提取多通道数据的非线性特征.近年来,有学者对多尺度样本熵算法进行了一般化处理,提出了多通道... 详细信息

多通道数据采集技术的发展为复杂系统非线性动力学特性研究提供了更加丰富的先验信息.然而传统的非线性特征量只能处理单通道数据,无法直接提取多通道数据的非线性特征.近年来,有学者对多尺度样本熵算法进行了一般化处理,提出了多通道多尺度样本熵算法.该算法不仅可以对多通道数据整体的复杂度进行表征,还可以有效提取通道内和通道间隐含的相关性信息.但是,该算法缺乏相应的理论支撑,在实际应用中无法兼顾性能和稳定性.针对以上问题,本文提出了一种无偏差的多通道多尺度样本熵算法,并利用概率论从理论上分析了多通道多尺度样本熵算法不稳定以及性能差的原因.后续的仿真实验证明改进后的算法不但可以有效地提取通道内和通道间的相关性信息,同时在处理复杂数据时表现出了良好的稳定性.该算法为诸如模糊熵、排列熵等非线性特征量的算法一般化提供了思路和理论依据.

关键词：非线性动力学多通道数据多通道多尺度样本熵

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基于阵列多通道数据的非线性特征参数提取

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物理学报 2025年第4期74卷 55-64页

作者：李惟嘉申晓红李亚安张奎西北工业大学航海学院西安710072 西北工业大学海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室西安710072 西安精密机械研究所西安710075

复杂系统的非线性动力学研究一直是物理学领域的重点,因为其有助于提高系统建模的精度,从而实现更准确的系统分析与预测.非线性特征参数,如熵和李雅普诺夫指数,能够有效揭示复杂系统中隐含的动力学特性.与传统的一维时间序列数据相比,... 详细信息

复杂系统的非线性动力学研究一直是物理学领域的重点,因为其有助于提高系统建模的精度,从而实现更准确的系统分析与预测.非线性特征参数,如熵和李雅普诺夫指数,能够有效揭示复杂系统中隐含的动力学特性.与传统的一维时间序列数据相比,多通道阵列数据包含更多关于非线性系统动力学的信息,相空间重构后的数据矩阵在结构上也与多通道阵列数据展现出相似的特性.然而,现有的非线性特征参数计算方法仅适用于一维时间序列.仅选取多通道数据中的一个通道来计算非线性特征参数,会导致大量系统信息的浪费,从而降低了非线性特征参数的性能与精度.本文针对含有相空间重构的多尺度样本熵与多尺度排列熵两种经典非线性特征参数,利用阵列多通道数据代替算法中的相空间重构以提升算法性能.通过分析相空间重构参数与实际阵列结构参数之间的关系,给出嵌入维数、时间延迟与阵元个数、阵元间距之间的关系.通过构造多组仿真阵列数据,分别计算其多尺度样本熵和多尺度排列熵.结果表明,使用阵列数据代替相空间重构可以有效地提升两种熵算法的性能.其中,使用阵列数据的多尺度样本熵算法可以在低信噪比下对含噪目标信号与背景噪声进行有效地区分,而使用阵列数据的多尺度排列熵算法可以更准确地揭示信号在不同时间尺度上的复杂度.进一步地,实测阵列数据分析也与仿真结果一致,证明了阵列数据含有更丰富的系统信息.而其隐含的更多信息可以有效地提升非线性特征参数的性能,实现对不同类型系统的准确区分.

关键词：非线性动力学阵列数据分析多尺度样本熵多尺度排列熵

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图网络在线异常检测跨域耦合模型优化方法

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兵工学报 2024年第9期45卷 3261-3273页

作者：孙旋迪申晓红王海燕闫永胜锁健西北工业大学航海学院陕西西安710072 西北工业大学海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室陕西西安710072

图网络在线异常检测模型在导弹系统网络通信模式监控、雷达系统恶意攻击识别,以及战机控制系统网络活动监测等应用领域中发挥着至关重要的作用。该检测模型将图谱域信号处理模型与时域检测模型相耦合,其高阶非线性处理过程给以高精度检... 详细信息

图网络在线异常检测模型在导弹系统网络通信模式监控、雷达系统恶意攻击识别,以及战机控制系统网络活动监测等应用领域中发挥着至关重要的作用。该检测模型将图谱域信号处理模型与时域检测模型相耦合,其高阶非线性处理过程给以高精度检测为导向的跨域耦合异常检测的模型优化带来了巨大挑战。针对此问题,提出了一种图网络在线异常检测跨域耦合模型优化方法。该方法关注高阶非线性跨域耦合检测模型处理信号空时相关性,通过对图网络跨域耦合模型处理信号统计特性的精细推导,揭示该检测模型的空时耦合机理及耦合过程对检测性能的影响,为模型中关键参数的选择提供了依据,弥补了该领域以往仅依赖简化模型和经验进行参数选择的不足。仿真及外场试验结果表明:所提模型优化方法在确保图网络异常检测稳健性的同时,显著提高了检测准确率。

关键词：图信号处理异常检测跨域耦合空时相关性模型优化

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前视声呐图像小目标智能感知与跟踪算法

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哈尔滨工程大学学报 2025年第1期46卷 129-137页

作者：贾昊明于晓阳周天哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室黑龙江哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

针对传统深度学习模型对小目标感知能力有限的难题,本研究首先提出基于注意力机制的YOLOv5_cs检测模型,在此基础上通过声呐图像公开数据集开展模型预训练,利用迁移学习来增强网络对目标的特征提取能力。联合DeepSORT应用于多目标跟踪任... 详细信息

针对传统深度学习模型对小目标感知能力有限的难题,本研究首先提出基于注意力机制的YOLOv5_cs检测模型,在此基础上通过声呐图像公开数据集开展模型预训练,利用迁移学习来增强网络对目标的特征提取能力。联合DeepSORT应用于多目标跟踪任务中,通过对真实水池实验中采集的多目标跟踪数据集的测试结果分析表明:本研究提出的算法相比于传统YOLOv5联合DeepSORT算法,多项评价指标得到提升,其中多目标跟踪准确度指标提升了4.85%,多目标跟踪精度指标提升了0.95%,身份识别精度得分指标提升了2.66%。同时提出的算法较好地解决了目标形态发生变化条件下目标检测效果不佳导致的错跟、漏跟等问题,具有较高实际应用潜力。

关键词：前视声呐图像多目标跟踪深度学习注意力机制模块空间转深度非跨步卷积迁移学习 YOLOv5_cs

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潜艇主艇体模型水下水动力特性的数值分析

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哈尔滨工程大学学报 2025年第2期46卷 292-300页

作者：王欢方尔正洪连进哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室黑龙江哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001

本文使用STAR-CCM+仿真软件对Suboff主艇体模型的三维粘性流场进行数值研究,以获得具有较高精度的数值计算方法。通过将仿真结果和试验结果对比,分析不同的湍流模型和网格划分对计算结果的影响。结果表明:雷诺应力湍流模型仿真结果与试... 详细信息

本文使用STAR-CCM+仿真软件对Suboff主艇体模型的三维粘性流场进行数值研究,以获得具有较高精度的数值计算方法。通过将仿真结果和试验结果对比,分析不同的湍流模型和网格划分对计算结果的影响。结果表明:雷诺应力湍流模型仿真结果与试验结果最接近;当速度分别为5.92、10.00、11.84、13.92、16.00和17.99 kn时,相对误差小于3%的壁厚取值范围分别为:0.000 2~0.000 8 m、0.000 04~0.000 06 m、0.000 04~0.000 06 m、0.000 03~0.000 05 m、0.000 02~0.000 1 m、0.000 04~0.000 2 m,棱柱层总厚度取值范围为0.013~0.12 m,也可直接用公式计算。基于模拟分析结果,给出了AFF-1在改进网格划分方法后较为理想的数值计算结果。最后选择AFF-2模型验证了本文计算方法的准确性。

关键词：数值计算水下 Suboff主艇体模型 Suboff全附体模型湍流模型棱柱层第一层厚度总厚度

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Jensen-Bregman LogDet散度在正定矩阵流形上的水声传感器阵列DOA估计

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兵工学报 2025年第2期46卷 338-346页

作者：王柱颖闫永胜张红伟锁健何轲王海燕西北工业大学航海学院陕西西安710072 海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室陕西西安710072 陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710016

由于传统的欧式空间方法无法有效反映协方差矩阵之间的差异,而导致信息损失,为了解决这一问题,提出了一种基于詹森-布雷格曼洛格德特散度(Jensen-Bregman LogDet divergence)的阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,将目标... 详细信息

由于传统的欧式空间方法无法有效反映协方差矩阵之间的差异,而导致信息损失,为了解决这一问题,提出了一种基于詹森-布雷格曼洛格德特散度(Jensen-Bregman LogDet divergence)的阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,将目标方位估计问题转化为矩阵流形上两点间的几何距离问题,揭示了方位估计与黎曼空间矩阵流形的映射规律,从而得到了几何距离最小值处对应的角度即为目标入射角度的结论,并通过构建两个强鲁棒性的矩阵流形,完成了矩阵信息几何DOA估计理论模型的建立。通过模拟仿真与实测数据对所新方法进行了验证。验证结果表明:与现有的最小方差无失真响应算法和多信号分类算法相比,新方法在低信噪比环境下拥有更好的估计精度;新方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御及民用领域中的水下目标方位估计等提供坚实的技术支持。

关键词：海洋阵列波达方向估计詹森-布雷格曼洛格德特散度矩阵流形矩阵信息几何

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联合简正波水波和底波频散特性的贝叶斯地声参数反演

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物理学报 2023年第5期72卷 203-215页

作者：郝望段睿杨坤德西北工业大学航海学院西安710072 西北工业大学海洋研究院太仓215400 西北工业大学海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室西安710072

大多数基于浅海简正波模态频散数据的地声参数反演方法无法对深层底质声学参数进行可靠估计,究其原因是仅利用了简正波水波频散特征,忽略了与深层底质声学参数密切相关的底波频散特征,因此,本文在分析了包含水波和底波的浅海宽带数据的... 详细信息

大多数基于浅海简正波模态频散数据的地声参数反演方法无法对深层底质声学参数进行可靠估计,究其原因是仅利用了简正波水波频散特征,忽略了与深层底质声学参数密切相关的底波频散特征,因此,本文在分析了包含水波和底波的浅海宽带数据的基础上,结合底波频散特征对深层底质声学参数变化更加敏感的物理特性,实现了基于完整简正波频散特性的贝叶斯地声参数反演,并针对简正波宽带声场模型计算复杂度较高的现实问题,利用变分贝叶斯蒙特卡罗方法的推断优势,完成了未知参数的可靠估计和快速后验分析.仿真和海上实验结果表明:联合简正波水波和底波频散特征数据的贝叶斯地声参数反演,不仅可以有效估计深层底质声学参数,而且降低了其他相关环境参数的估计不确定性.

关键词：模态频散地声参数反演水波底波

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相似网络构建与表征的水下声信号检测

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 58-66页

作者：张红伟王海燕闫永胜申晓红西北工业大学航海学院西安710077 海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西安710072 陕西科技大学电子信息与人工智能学院西安710021

水下声信号检测在海洋防御系统中扮演着不可或缺的角色,同时也广泛应用于民用领域。然而,在没有目标信号先验信息的情况下,目前仍缺乏行之有效的水下声信号检测方法。为此,该文提出了一种新的算法—相似网络,以解决在复杂海洋背景下水... 详细信息

水下声信号检测在海洋防御系统中扮演着不可或缺的角色,同时也广泛应用于民用领域。然而,在没有目标信号先验信息的情况下,目前仍缺乏行之有效的水下声信号检测方法。为此,该文提出了一种新的算法—相似网络,以解决在复杂海洋背景下水下目标检测的难题。该方法结合了信息几何和复杂网络理论,通过将节点相似度度量问题转化为矩阵流形上的几何问题,测量不同时间尺度上数据之间的相似性,并构建时间序列数据的网络表示。同时还引入了图信号处理理论,以提取目标信号内部隐藏的动力学特性,从而实现无目标先验信息下的水下声信号检测。通过对仿真和实测数据的研究验证,证明了该方法的有效性。结果表明,相似网络方法优于现有的网络构建和目标信号被动检测方法,能够更有效地检测水下声信号,实现无目标先验信息下的水下声信号检测。

关键词：复杂网络信息几何相似网络声信号检测

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基于双基地阵元级数据融合的声源定位算法

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哈尔滨工程大学学报 2024年第10期45卷 2007-2013页

作者：李秀坤王集于歌哈尔滨工程大学水声技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学) 工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实... 详细信息

针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实现对时延和方位的同时补偿,将定位问题转换为空间谱估计问题。通过添加虚拟源的方式改进了经典的最小方差无偏估计算法权值的计算方法,得到了旁瓣更低的增强型最小方差无偏估计算法,使得该算法在多目标情况下也不存在定位模糊现象,从而可以省去后续的数据关联等步骤。数值仿真结果表明:相比于基于方位估计的双基地定位算法,本文利用双基地阵元级数据融合提出的算法在单目标和双目标情况下获得了更高的定位精度,在一定信噪比条件下定位误差较经典方法低5 dB。数值仿真和分析展示了本文所提方法在双基地声呐中的应用潜力。

关键词：双基地声呐声源定位算法空间谱估计数据融合最小方差无偏估计算法定位方程旁瓣抑制自适应加权

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