水下认知网络中的哺乳动物定位测速算法

发布时间：2018-05-28 22:18

  本文选题：水下认知声学网络 + 海洋哺乳动物　； 参考：《计算机应用》2014年12期

【摘要】：针对水下认知声学网络(UCAN)中的环境感知问题,提出一种针对海洋哺乳动物的被动定位(PLM)算法及相应的基于多普勒效应的测速算法SMD。PLM算法基于海洋哺乳动物发声信号声源级范围,结合接收信号强度,运用检索筛选的方法推算发声位置。SMD在PLM定位的基础上,利用接收生物信号的多普勒效应对其运动测速。实验结果表明,PLM与SMD均能达到较高的精度,其中PLM算法的平均定位误差随海豚游速的增加而增加,其平均值约为10 m,定位成功率可达到90%。PLM和SMD结合,可较准确地估计海洋哺乳动物的运动区域。
[Abstract]:Aiming at the problem of environment perception in underwater cognitive acoustics network (UCAN), a passive localization algorithm for marine mammals and a corresponding velocity measurement algorithm based on Doppler effect (SMD.PLM) are proposed. Combined with the received signal intensity, the sound position SMD was calculated by searching and screening method. Based on the PLM location, the Doppler effect of the received biological signal was used to measure the velocity of the received biological signal. The experimental results show that both PLM and SMD can achieve high accuracy. The average positioning error of PLM algorithm increases with the increase of dolphin speed, and its average value is about 10 m.The success rate of location can reach the combination of 90%.PLM and SMD. The movement region of marine mammals can be estimated more accurately.
【作者单位】： 天津大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61162003) 青海省科技计划项目(2012-ZR-2989) 海南省应用技术研究与开发专项(ZDXM2014086)
【分类号】：TN929.3;TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1948396