郭亚强
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
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- 基于声矢量水听器阵列误差的自校正算法被引量：1
- 2017年
- 对声矢量水听器阵列的各类误差进行了分类,推导了各类误差对阵列信号模型的影响因子,通过Monte Carlo实验分析对比了各类误差对阵列DOA估计性能的影响,然后将方向性误差和位置误差归结为幅度误差和相位误差,在传统声压阵列误差校正模型和算法的基础上,得到矢量阵列误差自校正的优化模型及自校正算法,最后,通过仿真实验和外场实验的数据处理表明,自校正算法具有良好的参数估计性能,具有一定的工程实用性.
- 王鹏王红云郭亚强白艳萍
- 关键词：幅相误差波达方向
- 声矢量传感器阵列的实值Root-MUSIC算法被引量：1
- 2017年
- 为提高矢量传感器阵列的波达方向(DOA)估计精度和减少运算量,提出了基于矢量传感器阵列的实值化求根MUSIC算法。该算法计算量远远小于矢量传感器阵列的MUSIC算法和RootMUSIC算法。通过阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位向量。对阵列协方差矩阵进行实值化重构与特征分解,构造蕴含信号源方位信息的多项式,再将阵列的DOA估计转化为多项式的求根问题。仿真实验与相同阵列孔径的声压传感器阵列的对比实验表明,该算法在低信噪比、小快拍数情况下具有更好的估计性能。通过湖试试验验证了该算法具有较强的工程实用性。
- 王鹏王红云韩晶郭亚强
- 关键词：波达方向
- 基于PSO-BP神经网络的矢量水听器的DOA估计被引量：3
- 2016年
- 利用PSO-BP神经网络,研究了基于矢量水听器阵列的水下声源的波达方向估计。首先对阵列协方差矩阵进行实值化和特征分解,然后将信号子空间的基作为PSO-BP神经网络的输入,并作为样本数据进行训练,以降低PSO-BP神经网络的复杂度.最后将测试样本代入PSO-BP神经网络,成功地进行了DOA估计。仿真实验表明,该方法泛化性能好,解决了输入维数过大的问题,并提高了DOA估计精度,具有较强的工程应用价值。
- 郭亚强王鹏白艳萍
- 关键词：信号处理DOA估计信号子空间BP神经网络矢量水听器
- 一种基于Kohonen和最小风险贝叶斯决策的雷达信号识别方法
- 2016年
- 鉴于有监督的Kohonen神经网络在雷达信号识别方面的不足,将S-Kohonen神经网络和最小风险贝叶斯决策相结合,提出了一种加强的S-Kohonen-Bayes方法对雷达信号进行分类,并利用Adaboost强分类器设计对识别结果进行修正.人工仿真实验结果表明,错误率平均降低了36%,改进方法具有良好的识别能力,使用最小风险贝叶斯决策进行修正是有效和必要的.
- 桑鹏伟王鹏郭亚强白艳萍
- 关键词：雷达信号识别
- 基于果蝇算法优化广义回归神经网络的矢量水听器的DOA估计被引量：3
- 2017年
- 为了提高矢量水听器阵列对窄带信号的DOA估计精度,运用果蝇算法优化广义回归神经网络,通过对阵列协方差矩阵实值化,并提取信号子空间的基作为样本特征进行网络训练,构建了果蝇算法优化下的广义回归神经网络,实现了基于矢量水听器阵列的水下声源的DOA估计.仿真实验结果表明,方法泛化性能较好,能解决输入维数过大的问题,且运行时间短,DOA估计精度高,具有较强的工程应用价值.
- 王鹏张楠郭亚强白艳萍
- 关键词：DOA估计广义回归神经网络矢量水听器
