国家自然科学基金(60472108)
- 作品数：11 被引量：56H指数：4
- 相关作者：章新华康春玉许策孙瑜韩东更多>>
- 相关机构：中国人民解放军海军大连舰艇学院西北工业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程理学更多>>
- 一种基于奇异值分解的自适应降噪方法被引量：17
- 2008年
- 根据信号处理基本理论和方法,针对奇异值分解方法中有关的Hankel矩阵有效秩难以确定的难题,提出了一种奇异值分解方法,即主分量分解方法,并通过试验数据进行了验证。仿真信号和海上实录信号的降噪实验研究表明,提出的方法比基本的LMS滤波和奇异值分解降噪效果更加优越,能有效提高信噪比并去除噪声。
- 康春玉章新华
- 关键词：主分量分析奇异值分解
- 基于多人决策理论的船舶辐射噪声识别被引量：2
- 2007年
- 船舶辐射噪声的识别非常复杂,为提高其分类器的分类性能和可靠性,提出一种基于多人决策理论的多分类器决策模型和算法.通过采用Welch谱、线性预测编码谱和Burg谱3种特征对应的BP神经网络和支持向量机分类器组成的6个分类结果进行群体决策,并对海上实测的3类目标辐射噪声数据进行分类.实验结果表明,对3类目标的总体正确识别概率达到96.29%,比单个分类器具有更好的分类性能.
- 康春玉章新华
- 关键词：神经网络支持向量机目标识别
- 单传感器声纳浮标场的盲分离算法
- 2007年
- 声纳浮标作为海上反潜力量的重要组成部分之一,具有隐蔽性能好,探测范围广等优点。单传感器声纳浮标作为声纳浮标的一种,因其结构简单而具有广泛的应用。文章以被动接收为背景,尝试用盲分离技术综合多个单传感器声纳浮标的输出对目标辐射信号进行恢复,仿真实验验证了盲分离技术的可行性。
- 许策章新华范永峰
- 关键词：盲源分离传感器
- 一种基于经验模态分解的信号降噪方法
- ＜正＞1 引言降噪一直是信号处理领域的经典问题。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition：EMD）方法是美国工程院院士 Norden E．Huang 在1998年提出的一种适合处理非平稳非线...
- 康春玉章新华
- 关键词：信号处理噪声干扰降噪处理
- 文献传递
- 水声环境参数盲估计的仿真研究
- 2007年
- 针对水声环境参数传统获取方法的缺点及其在非常时期或非合作海域不易获取的情况,提出了水声环境参数盲估计的概念及理论模型,通过对目标函数的选取,采用遗传算法对多个水声环境参数和未知目标的空间位置进行全局寻优,并依此对基于不同信噪比观测数据的水声环境参数盲估计进行了计算机仿真。水声环境参数盲估计的仿真算例表明,水声环境参数盲估计技术是可行和有效的。
- 叶琼龙章新华夏志军高成志
- 关键词：盲估计目标函数遗传算法仿真
- 基于UT变换的传感器航迹数据无偏转换被引量：3
- 2009年
- 在目标跟踪过程中,通常采用笛卡尔坐标系进行航迹输出,这涉及到不同坐标系下航迹数据转换问题。传统变换方法计算量比较大且精度一般。根据UT变换的基本思想,通过选择有限个近似高斯分布离散点,并施以非线性变换,实现了笛卡尔坐标航迹数据的无偏转换。与蒙特卡洛方法的对比分析表明,该方法计算量小,数学推导简单,运算时间短,是一种比较有效的航迹数据转换方法。
- 宋元章新华许林周
- 关键词：蒙特卡洛方法
- 一种改进的波达方向盲估计算法
- 2007年
- 文章在一种基于盲分离技术的波达方向估计算法的基础上,提出了一种改进算法。通过对改进算法和原算法在角度估计性能的一系列比较,证明这种改进的算法在角度估计性能的很多方面都要优于原算法,仿真实验和水池实验验证了这一点。
- 许策章新华于亚静
- 关键词：盲源分离波达方向估计信号处理
- 舰机时间协同对潜检查搜索样式被引量：4
- 2009年
- 舰机一体化反潜是反潜作战最有效的形式,而舰机协同反潜搜索是其最重要的组成部分。从实际应用的角度出发,研究了舰机时间协同检查搜索样式,并给出了基于该样式的实际应用例子。
- 鄂群马远良刘德才
- 利用子空间方法信道辨识后均衡性能分析
- 由于水下声信道的时变性和复杂性,实现远距离、高速率的水声通信是一项非常艰巨的任务。利用水声信道知识的均衡是实现水声通信均衡的一种重要方式,子空间法可以实现 SIMO 信道辨识问题,利用辨识信道,依靠 MLSE 接收机,实...
- 韩东林云亮章新华
- 关键词：子空间MLSE信道辨识水声通信
- 文献传递
- 基于LPC谱和支持向量机的船舶辐射噪声识别被引量：2
- 2007年
- 船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于线性预测编码(LPC)原理提出了一种加权交叠平均的LPC谱估计算法,同时给出了支持向量机解决多类分类问题的一对多方法。利用得到的LPC谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的LPC谱特征进行了对比。结果表明,加权交叠平均的LPC谱特征对三类目标的总体正确识别概率在95.02%以上,并且比一般的LPC谱特征具有更好的分类性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。
- 康春玉章新华
- 关键词：特征提取支持向量机神经网络目标识别
