本文選題：波達(dá)方向角　切入點(diǎn)：矢量水聽器　出處：《中北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：與標(biāo)量水聽器作對(duì)比,矢量水聽器具有體積小、一致性好等優(yōu)點(diǎn),其制作流程和相關(guān)技術(shù)日漸成熟,因此關(guān)于矢量水聽器的研究是未來(lái)研究趨勢(shì)之一;而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的代表,是一種自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和并行分布的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。所以,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決矢量水聽器的波達(dá)方向角估計(jì)問(wèn)題不失為一種良好的選擇。本文系統(tǒng)地研究了矢量水聽器的信號(hào)處理,通過(guò)模型假設(shè)、特征提取、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和仿真實(shí)驗(yàn),有效地驗(yàn)證了本文所提方法在算法復(fù)雜度和精確度等方面比其他方法優(yōu)秀。論文主要成果有:1.第三章介紹了基于粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量水聽器的DOA估計(jì)。在文中詳盡的敘述了適合矢量水聽器的信號(hào)特征提取方法,將提取的信號(hào)特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,網(wǎng)絡(luò)模型則選用對(duì)數(shù)據(jù)具有非線性擬合能力的PSO-BP網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較,說(shuō)明該方法不僅特征提取方法簡(jiǎn)便,精度和算法運(yùn)行時(shí)間都優(yōu)于其他文獻(xiàn)算法。2.第四章闡述了基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量水聽器的DOA估計(jì)。首先介紹了果蠅優(yōu)化算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理,然后探討了果蠅算法是如何優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型與其他文獻(xiàn)方法相比,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔,來(lái)波方向精度更高,運(yùn)行時(shí)間更短。關(guān)于矢量水聽器的研究是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題,未來(lái)仍需大量的深入研究工作,真摯地希望本文能對(duì)矢量陣列信號(hào)處理技術(shù)的研究和發(fā)展有所幫助。
[Abstract]:Compared with the scalar hydrophone, the vector hydrophone has the advantages of small size, good consistency and so on. The manufacturing process and related technology of the vector hydrophone are becoming more and more mature, so the research on the vector hydrophone is one of the future research trends. As the representative of machine learning, artificial neural network is a self-learning, adaptive and parallel information processing network structure. It is a good choice to use artificial neural network to solve the problem of DOA estimation of vector hydrophone. In this paper, the signal processing of vector hydrophone is studied systematically. Network construction and simulation experiments, It is proved that the proposed method is superior to other methods in complexity and accuracy. The main achievements of this paper are: 1. Chapter 3 introduces the DOA estimation of vector hydrophone based on particle swarm optimization (PSO) and BP neural network. In this paper, the method of signal feature extraction suitable for vector hydrophone is described in detail. The extracted signal feature is used as the input of the neural network, and the PSO-BP network with nonlinear fitting ability for the data is selected in the network model. The simulation results show that this method is not only simple, but also convenient for feature extraction. In chapter 2. 4th, the DOA estimation of vector hydrophone based on generalized regression neural network based on Drosophila algorithm optimization is discussed. Firstly, the optimal algorithm and generalized regression neural network of Drosophila are introduced. How the network works, Then it discusses how the algorithm optimizes the generalized regression neural network. The simulation results show that the network model constructed in this chapter is simpler in structure and more accurate in the direction of wave than other methods in literature. The research on vector hydrophone is a complex problem, and a lot of further research work is needed in the future. It is sincerely hoped that this paper will be helpful to the research and development of vector array signal processing technology.
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP183;TB565.1

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本文編號(hào)：1570316