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基于兩類改進(jìn)的智能算法對(duì)矢量水聽器DOA估計(jì)的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-24 23:53
  矢量水聽器的提出對(duì)于處理水下信號(hào),邁出了很重要的一大步,改善了聲壓水聽器的很多性能,由于其良好的性能廣泛應(yīng)用于水下的信息傳輸、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)定位、跟蹤等方面。本文采用兩類改進(jìn)的智能算法分別優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最大似然估計(jì)對(duì)矢量水聽器的波達(dá)方向估計(jì)(DOA,Direction of Arrival Estimation)進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始參數(shù)的選擇非常敏感,如果參數(shù)選擇不當(dāng),那么BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往陷入局部極小,收斂速度慢。灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)的特點(diǎn)而導(dǎo)致灰狼的種群多樣性得不到保持,很容易陷入局部最優(yōu),但差分算法(Differential Evolution,DE)則有很強(qiáng)的全局搜索能力,原理簡(jiǎn)單、受控參數(shù)少、容易實(shí)現(xiàn),因此將差分算法的變異和選擇操作引入GWO算法中,有利于保持灰狼種群的多樣性,并利用交叉選擇操作更新灰狼個(gè)體位置,這樣得到了差分進(jìn)化算法與灰狼算法相結(jié)合的差分灰狼算法,DEGWO。利用DEGWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)建立了DEGWO-BP模型,對(duì)矢量水聽器陣列信號(hào)的波達(dá)方向進(jìn)行研究,并得到了在不同信噪比下的誤差...

【文章頁(yè)數(shù)】:54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1MEMS矢量水聽器芯片

圖1-1MEMS矢量水聽器芯片

中北大學(xué)學(xué)位論文3奮起直追紛紛加快了水聽器的研究進(jìn)程。在2008年,挪威利用200個(gè)光纖水聽器組成陣列系統(tǒng)主要用來監(jiān)測(cè)海洋地震并且完成了海洋實(shí)驗(yàn)[20]。英國(guó)的QinetiQ主要致力于光纖水聽器的研究并在同年進(jìn)行了256基元的陣列試驗(yàn)[21]。意大利學(xué)者Piotto等人在2014....


圖1-2封裝后的MEMS矢量水聽器

圖1-2封裝后的MEMS矢量水聽器

中北大學(xué)學(xué)位論文3奮起直追紛紛加快了水聽器的研究進(jìn)程。在2008年,挪威利用200個(gè)光纖水聽器組成陣列系統(tǒng)主要用來監(jiān)測(cè)海洋地震并且完成了海洋實(shí)驗(yàn)[20]。英國(guó)的QinetiQ主要致力于光纖水聽器的研究并在同年進(jìn)行了256基元的陣列試驗(yàn)[21]。意大利學(xué)者Piotto等人在2014....


圖2-1均勻等間距線陣示意圖

圖2-1均勻等間距線陣示意圖

中北大學(xué)學(xué)位論文8其中,()(2)(1))[1,,,)(],kkkjjjMkaeee是第k個(gè)信號(hào)的聲壓響應(yīng)系數(shù),,sin2kkd,d為陣元之間的間距,為信號(hào)最大頻率的相關(guān)波長(zhǎng),kkkusin,cos,1為第k個(gè)信號(hào)源的方向矢量,符號(hào)為克羅內(nèi)克[52]。圖2-1均勻等間距線陣示意圖....


圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)

圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)

中北大學(xué)學(xué)位論文9模式映射關(guān)系,并且不需事前揭示知曉這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的這種優(yōu)越的特性,被廣泛的應(yīng)用于數(shù)據(jù)的處理,模式識(shí)別,分類問題,預(yù)測(cè)問題,函數(shù)的逼近等領(lǐng)域。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層3部分構(gòu)成,它的特點(diǎn)是信號(hào)正向傳播而誤差反向傳播。輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)過隱含....



本文編號(hào):3909744

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