-
题名基于改进D-S证据理论的水下航行器声隐身性能评估
被引量：4
- 1
-
-
作者
汤智胤
何琳
-
机构
海军工程大学船舶与动力学院
-
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期248-253,共6页
-
文摘
针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决。通过将改进D-S证据理论模型和图像欧氏距离模型相结合,提出了一种新的水下航行器声隐身性能快速评估方法。首先利用加速度传感器测得壳体表面振动信息,抽取分析频段内每个频带的功率作为特征向量,然后通过图像欧氏距离方法进行证据生成,最后用一种改进的D-S证据合成方法进行识别分类,快速评估出航行器当前的声隐身状态。并利用计算机仿真和水下振动实验相结合的方式,通过类柱体结构模拟航行器舱段,详细讨论了方法的先进性,并研究指出了需要改进的问题。探讨了一种水下航行器声隐身性能快速评估的实现方法。
-
关键词
声隐身性能
加速度传感器
图像欧氏距离
改进D-S证据理论
-
Keywords
acoustic stealth situation
accelerometer
image Euclidean distance
improved D-S theory
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名水下航行器声隐身性能快速评估研究
被引量：2
- 2
-
-
作者
汤智胤
徐荣武
何琳
-
机构
海军工程大学振动与噪声研究所
-
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2010年第5期74-78,83,共6页
-
文摘
针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决。通过将RBF神经网络模型和LVQ神经网络模型相结合,提出了基于组合神经网络的水下航行器声隐身性能快速评估模型。利用加速度传感器测得壳体表面振动信息,抽取分析频段内每个频带的功率作为特征向量,通过组合神经网络模型进行识别分类,快速评估出航行器当前的声隐身状态。并利用水下双层加肋圆柱壳体模拟航行器舱段缩比模型,进行了水下声学试验,验证了方法的实时性和有效性。该评估方法计算速度快、评估正确率较高、通用性较强,可很好地应用于各类水下结构的声学状态评估。
-
关键词
声学
声隐身性能
快速评估
RBF神经网络
LVQ神经网络
组合神经网络
-
Keywords
acoustics
acoustic stealth situation
fast assessment
RBF neural-network
LVQ neural-network
combination of neural-networks
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
