基于FFNN的垂直阵被动定位技术研究

发布时间：2022-10-09 17:14

　　以声压场采样协方差矩阵为特征,对基于单隐藏层的前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FFNN）求解垂直阵水下声源测距问题,提出了新的采样协方差矩阵实向量化以满足网络输入的要求。文章利用Keras库搭建了单隐藏层的FFNN,使用SWell EX-96实验S5航次的垂直阵数据,比较了以传统匹配场处理（Matched Field Processing,MFP）为代表的模型驱动方法和以FFNN为代表的数据驱动方法的水下目标被动定位性能。结果表明,相同训练条件下,新的方案减少了特征长度,降低了模型的复杂度,但是没有影响网络定位性能。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 匹配场处理
2 前馈神经网络
    2.1 信号预处理
    2.2 标签处理
    2.3 网络结构搭建和参数选取
    2.4 仿真验证
        2.4.1 仿真条件
        2.4.2 仿真结果分析
3 海试数据验证
    3.1 实验描述[8]
    3.2 实验数据处理及结果分析
        3.2.1 MFP定位
        3.2.2 FFNN分类器
4 结论


【参考文献】：
博士论文
[1]水声信号的匹配场处理技术研究[D]. 杨坤德.西北工业大学 2003



本文编号：3689034