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一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统: 本发明给出了一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统，包括将阵列沿同一直线移动两次不同的距离，以此构成三个三角形，利用这三个三角形分别对水下目标进行定位；对定位结果进行异常值剔除后，再对定位结果利用二维搜索方法分别对...; 孙海信田甜冯晓齐洁林榕彬

OFDM水声通信系统的稀疏信道估计方法、装置及介质: 本申请提出了一种OFDM水声通信系统的稀疏信道估计方法，包括：S1、将多个OFDM数据块的导频数据作为观测信号，构建多测量向量模型和单测量向量模型；S2、利用时序稀疏贝叶斯方法构建单测量向量模型的第一后验概率表达式，基于...; 冯晓孙海信齐洁林榕彬

浅海非高斯噪声下基于变分贝叶斯推断的波达角估计被引量：3: 2022年; 传统基于高斯统计特性的波达角(DOA)估计方法在高斯背景噪声中可以获得较好的估计性能,然而受脉冲噪声影响的浅海环境噪声不再服从高斯分布,若直接利用传统波达角估计方法会引入较大误差。为提升非高斯噪声环境下的波达角估计性能,该文提出一种浅海非高斯噪声下的基于变分贝叶斯推断的波达角估计方法。首先利用信号与脉冲噪声的稀疏性构建多测量向量稀疏信号恢复(SSR)模型;其次,考虑信号的共稀疏特性与脉冲噪声的独立稀疏性,构建层次化贝叶斯估计框架;然后利用变分贝叶斯推断估计信号与噪声的后验概率估计。稀疏信号模型中考虑离网格误差,利用根稀疏贝叶斯估计实现离网格误差修正,解决离网格误差引起的基失配问题;最后通过迭代更新获得较为精确的波达角估计,同时消除脉冲噪声的影响。仿真结果表明:所提方法在非高斯噪声环境下具有较好的波达角估计性能,同时对于脉冲噪声具有较强的抗干扰特性。; 冯晓周明章张学波叶焜王俊峰孙海信; 关键词：波达角估计贝叶斯估计脉冲噪声

OFDM水声通信系统的稀疏信道估计方法、装置及介质: 本申请提出了一种OFDM水声通信系统的稀疏信道估计方法，包括：S1、将多个OFDM数据块的导频数据作为观测信号，构建多测量向量模型和单测量向量模型；S2、利用时序稀疏贝叶斯方法构建单测量向量模型的第一后验概率表达式，基于...; 冯晓孙海信齐洁林榕彬

双模索引信号正交复用系统发送端星座对设计方法及装置: 本申请提出了一种双模索引信号正交复用系统发送端星座对设计方法及装置，该方法包括以下步骤：S1、分析所述系统单个块中的误码率性能，计算得到所述系统的成对错误概率；S2、计算所述系统在解调过程中发生错误事件在最坏情况下的信号...; 曹涵林江瑜黄晓林冯晓齐洁孙海信

基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法与系统: 本申请提出了一种基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法，包括：S1、获取海洋中鲸类生物发出的声信号；S2、采用自适应多尺度线性调频小波变换提取所述声信号的多尺度时频参数特征；S3、将所述时频参数特征输入到改进的卷积神...; 宋睿平冯晓孙海信齐洁苏展林榕彬

一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统: 本发明给出了一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统，包括将阵列沿同一直线移动两次不同的距离，以此构成三个三角形，利用这三个三角形分别对水下目标进行定位；对定位结果进行异常值剔除后，再对定位结果利用二维搜索方法分别对...; 孙海信田甜冯晓齐洁林榕彬

一种适用于水声传感网络的深度学习信道估计方法和装置: 本申请涉及一种适用于水声传感网络的深度学习信道估计方法和装置，该方法利用OFDM导频数据建立稀疏信号模型，并通过对稀疏信号模型进行实值化变换获得实值稀疏模型，引入近似消息传递(AMP)估计框架实现信道信息的初步恢复，进一...; 冯晓孙海信齐洁林榕彬

公共危机管理外部信息沟通机制的构建——基于政府、媒体和公众三者关系的研究: 当前世界已步入危机频繁的时代，公共危机管理越来越受到人们的重视。信息沟通机制是政府进行公共危机管理所必须依赖的重要机制之一，贯穿于危机管理的整个过程，影响危机管理的各个环节，具有重要的研究意义。本文选取公共危机管理信息沟...; 冯晓; 关键词：公共危机危机管理外部信息信息沟通机制; 文献传递

水声JANUS信号的分数低阶时频谱迁移学习识别方法被引量：1: 2022年; 非合作第三方水下标准协议信号识别在水声通信信号识别中具有重要研究意义。针对浅海水声JANUS信号的特征提取因易受脉冲噪声和多径效应等复杂水声环境影响而导致识别率低下的问题,提出一种分数低阶时频谱和ResNet18(Residual Network 18)相结合的迁移学习识别方法。首先,选取JANUS固定前导作为识别对象,设计分数低阶傅里叶同步压缩变换(FLOFSST),以分数低阶操作抑制脉冲噪声,以时频重排特性增强时频集中性。其次,将基于ImageNet的ResNet18预训练模型微调,迁移至JANUS信号和常见水声信号时频图集。仿真表明所提算法在信噪比为-10 dB时JANUS信号的识别率为96.15%,能够有效抑制脉冲噪声并减小多径效应影响,比传统算法识别性能好。海试中JANUS信号识别率达90.00%,证明算法识别准确率和网络的泛化性较高。; 李园园周明章孙海信冯晓应文威; 关键词：脉冲噪声多径效应时频重排水声信号

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冯晓