-
题名水声被动定位中的机器学习方法研究进展综述
被引量：7
- 1
-
-
作者
牛海强
李整林
王海斌
宫在晓
-
机构
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室
-
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第9期1450-1459,共10页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(11434012,11874061)
中国科学院青年创新促进会资助项目
-
文摘
本文对基于机器学习方法的水声被动定位研究进展进行了综述。所涉及的机器学习方法有多层感知机(前馈神经网络)、支持向量机、随机森林及以卷积网络层和全连接层为主要组成单元的深度神经网络。本文通过重点引述近几年发表在国际期刊和会议上的相关前沿研究工作,详细论述了将机器学习方法应用于水声被动定位的关键理论基础、单水听器和阵列前端信号预处理算法设计及几种典型的机器学习模型。此外,还指出了现有算法在推向实际应用中面临的困难及挑战。最后,基于作者的思考,文章展望了未来基于机器学习的水声定位算法的几个潜在的研究方向。
-
关键词
水声被动定位
机器学习
深度学习
神经网络
监督学习
-
Keywords
underwater source localization
machine learning
deep learning
neural networks
supervised learning
-
分类号
O427.9
[理学—声学]
-
-
题名水平阵信号压缩感知用于简正波分离
被引量：4
- 2
-
-
作者
梁玉权
周士弘
宫在晓
戚聿波
牛海强
王域
-
机构
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室
中国科学院大学
-
出处
《声学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期609-624,共16页
-
基金
中国科学院前沿科学重点研究项目(QYZDY-SSW-SLH005)
国家自然科学基金项目(11804362,11804364,11874061)
中国科学院青年创新促进会项目资助。
-
文摘
针对水平阵信号简正波分离过程中常规波束形成分辨率低以及warping模态滤波不适用于复杂声信号的问题,提出水平阵信号压缩感知用于简正波分离的方法。利用压缩感知在方位估计中的高分辨特性,通过估计水平阵接收信号在频率方位角上的二维分布,分离得到各阶简正波的方位谱,并逆Fourier变换得到时域波形。仿真孔径1 km、阵元间隔10 m水平阵接收20~200 Hz伪随机声信号和脉冲声信号,所提方法分离出的各阶简正波与理论波形的相关系数在0.97~1.0。对2011年北黄海声学实验中的海底28元水平阵接收的气枪信号,在合成至1 km孔径后使用压缩感知方法分离简正波,其与warping模态滤波分离得的前5阶简正波相关系数在0.82~0.93。仿真与实验都说明了水平阵信号压缩感知简正波分离方法的有效性。
-
关键词
压缩感知
FOURIER变换
方位估计
声信号
简正波
二维分布
脉冲声
常规波束形成
-
分类号
O427
[理学—声学]
-
-
题名使用稀疏贝叶斯学习的水声多途信道盲估计
被引量：3
- 3
-
-
作者
郭启超
李风华
彭朝晖
牛海强
杨习山
-
机构
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室
中国科学院大学
-
出处
《声学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期789-799,共11页
-
基金
国家自然科学基金项目(11974017,11874061)
中国科学院青年创新促进会项目(2017028)资助。
-
文摘
提出了一种使用稀疏贝叶斯学习(SBL)的多途信号盲解卷积方法对水声多途信道的信道脉冲响应(CIR)进行盲估计。该方法利用垂直阵和多频SBL获得宽带舰船声源在不同垂直到达角上的复数域多频点信号,取其相位对垂直阵接收信号匹配滤波,得到每条路径上的CIR,将多路径CIR相干叠加得到最终的多途CIR结果。仿真与海试数据处理结果表明,相比于原有的基于交替投影的多途信号盲解卷积方法,所提出方法有以下几个好处:(1)无需准确预估多途信号数目;(2)分离的多途信号的方位更准确且信号相位更可靠;(3)有效获取了舰船与阵列之间的CIR.并且将弱路径CIR的平均时间估计误差从4.7 ms缩小到1.0 ms.显著提高了弱路径CIR的时间估计精度。使用稀疏贝叶斯学习的多途信号盲解卷积方法能够有效提高多途环境下水声信道盲估计的性能。
-
关键词
稀疏贝叶斯学习
盲解卷积
信道盲估计
匹配滤波
到达角
交替投影
相干叠加
信号相位
-
分类号
TN929.3
[电子电信—通信与信息系统]
TP18
[电子电信—信息与通信工程]
-
-
题名一种基于序贯估计的直达声区水面舰船被动测距方法
被引量：2
- 4
-
-
作者
张雪冬
牛海强
吴立新
-
机构
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室
中国科学院大学
-
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第4期491-500,共10页
-
基金
国家自然科学基金项目(11874061)
中国科学院青年创新促进会资助项目,中国科学院声学研究所率先计划项目。
-
文摘
该文利用基于射线的盲解卷积方法,从直达声区的水面舰船噪声中提取出船和锚系于海底的垂直接收阵之间的时域信道响应,并利用直达波在不同阵元相对于参考阵元的到达时间差,通过序贯方法,利用射线模型和声速剖面信息,对水面舰船距接收阵的距离进行了估计.通过处理海深约为580 m的2016年美国圣巴巴拉海峡的实验数据,对1.6~3.5 km直达声区范围内Anna Maersk商船与垂直阵之间的距离进行了估计,验证了测距方法的有效性,并将结果与系统测量值和几何方法的估计值进行了比较.由于该方法不需要对海底参数进行估计,所以在海底参数未知时要优于传统匹配场方法;在声速剖面存在跃层且海底为多层分布的复杂信道条件下,该方法仍能对距离进行有效估计,且与测量值的相对误差在6%以内,小于几何方法的估计误差,测距结果精度较高.
-
关键词
基于射线的盲解卷积
被动测距
序贯估计
-
Keywords
Ray-based blind deconvolution
Source ranging
Sequential parameter estimation
-
分类号
TB533
[理学—物理]
-
-
题名斜坡海底波导中随机声源的信道盲解卷积
- 5
-
-
作者
张雪冬
牛海强
吴立新
-
机构
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室
中国科学院大学
-
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第5期670-680,共11页
-
基金
国家自然科学基金项目(11874061)
中国科学院青年创新促进会资助项目
中国科学院声学研究所率先计划项目。
-
文摘
该文研究了在斜坡海底环境中,通过基于射线的盲解卷积(RBD)方法,利用随机声源发出的信号来估计信道响应(CIR)的有效性,并讨论了不同信噪比和海底坡度情况下,RBD估计到的CIR与CIR理论值的相关性,对2016年美国圣巴巴拉海峡实验进行了仿真验证。RBD方法通过宽带波束形成估计随机声源的相位,以得到声源和接收阵之间的CIR。仿真结果表明,斜坡海底情况下RBD方法仍能较为准确地估计信道的CIR,噪声和海底坡度的变化均会对RBD估计到的CIR的精确度产生一定的影响。在具有一定粗糙度的斜坡海底波导或存在海底山丘的波导中,RBD仍然可以对CIR进行有效估计。
-
关键词
盲解卷积
射线方法
斜坡海底
-
Keywords
Blind deconvolution
Ray-based method
Slope waveguide
-
分类号
TB533
[理学—物理]
-
