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一种基于神经网络的单矢量潜标目标定位实现方法

摘要

一种基于神经网络的单矢量潜标目标定位实现方法,本发明涉及基于神经网络的单矢量潜标目标定位实现方法。本发明是要解决现有方法能量检测法对于能量较弱且运动速度过快的目标较难准确地捕捉出其方位随时间变化与传统的单矢量水听器目标距离预报方法大多停留在理论仿真,对于工程应用存在难度的问题。一、根据滑窗重叠法取单矢量水听器声压和振速通道信号p(t)、vx(t)与vy(t)做傅里叶变换;二、利用动态累积启动滑动更新方法得到声压振速组合矩阵P(f)并利用单矢量MVDR得到波束输出;三、搭建三层BP神经网络,对声压通道数据抗混叠滤波后降采样,与样本目标距离数据进行样本和标签的准确匹配,训练神经网络模型并保存;四、利用已保存神经网络模型对新采样声压时域数据进行目标距离分类;五、对神经网络预测分类结果解算成距离值并完成数据跳变点(野点)剔除。本发明应用于信号处理领域。

著录项

  • 公开/公告号CN112415467A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国海洋大学;

    申请/专利号CN202011231889.6

  • 发明设计人 张浩;陈晓;安源;岳鑫;刘炜琪;

    申请日2020-11-06

  • 分类号G01S1/76(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37278 济南誉琨知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人袁彤彤

  • 地址 266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号

  • 入库时间 2023-06-19 10:02:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-25

    授权

    发明专利权授予

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