夏斌
- 作品数：33 被引量：105H指数：5
- 供职机构：山东理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 基于BP神经网络和多元Taylor级数的混合定位算法被引量：4
- 2019年
- 针对多元Taylor级数算法定位精度严重依赖初始值的问题,提出一种新的混合定位算法。通过BP神经网络定位算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造成的定位误差。仿真结果表明:混合定位算法的精度更高,并且减少了网格间距对定位精度的影响。
- 杨亚楠夏斌谢楠袁文浩
- 关键词：BP神经网络
- 超宽带信号DOA的估计方法被引量：2
- 2007年
- 对信号到达角(DOA)的估计是超宽带定位的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,已不能直接应用在超宽带场合,因此提出了一种基于频域模型的宽带子空间谱估计方法。仿真结果表明,该方法能准确估计超宽带信号的到达角。
- 夏斌闫东王文博
- 关键词：到达角
- 基于多元Taylor级数和AFS的混合定位算法被引量：2
- 2020年
- 针对传统Taylor级数定位算法存在精度严重依赖初始值,导致定位精确度不高的缺陷,结合人工鱼群算法和多元Taylor级数展开算法的优点,提出了一种基于人工鱼群算法初值选取与多元Taylor级数展开算法精确求解的混合定位方法。算法充分发挥了人工鱼群算法初值估计性能良好和多元Taylor级数展开算法求解精度高的优点。仿真结果表明:上述算法减少了鱼群数目和迭代次数的选取对定位精度的影响,混合定位算法的精度更高。
- 刘倩夏斌谢楠袁文浩
- 关键词：人工鱼群混合算法
- 一种基于统计流形的定位算法被引量：1
- 2018年
- 为了提高传统的统计流形定位算法的精度,提出了一种基于统计流形的新定位算法,充分利用未知节点之间的距离信息,实现多个未知节点的同时定位.该算法建立了包含未知节点之间的距离信息的测距模型,通过自然参数和自然统计量来重新参数化,将测距模型的求解问题转化为弯曲指数分布族的参数估计问题,采用统计流形的自然梯度迭代求解;同时,给出了系数矩阵的一般构造方法,该矩阵的构造除了与未知节点和锚节点之间的距离有关,还与未知节点之间的距离有关.仿真结果表明：与传统算法相比较,新算法定位精度更高,收敛速度更快.
- 夏斌袁文浩谢楠刘倩
- 关键词：自然梯度系数矩阵无线传感器网络
- DS-UWB信号DOA的估计方法
- 2007年
- 到达角估计是直接序列超宽带系统的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,不能直接应用在该系统。针对该问题,提出了一种基于四阶累积量的到达角估计方法。该方法建立在直接序列超宽带系统阵列信号的频域模型。仿真结果表明该算法有效易行,能准确估计直接序列超宽带信号的到达角。
- 夏斌王文博
- 关键词：到达角直接序列超宽带四阶累积量
- 基于ML准则的DS-UWB系统的信道估计被引量：6
- 2005年
- 信道估计是超宽带通信系统必须加以解决的关键技术之一.针对DS-UWB(direct sequence ultra wideband)系统,提出了一种基于ML准则的信道估计算法,并对该算法的性能进行了分析.仿真结果表明,该算法有效易行,导频个数越大,估计的值越准确.
- 夏斌闫东王文博
- 关键词：最大似然准则二进制移相键控
- 基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法被引量：5
- 2016年
- 传统Taylor级数展开模型只考虑未知节点和锚节点之间的距离,没有考虑未知节点之间的距离,定位信息不够全面,从而导致定位精度不高。为了进一步提高定位精度,该文提出了一种新的基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法。首先考虑未知节点之间的距离信息,建立新的基于多元变量Taylor级数展开的定位模型。然后,在对新的定位模型求解过程中,采用粒子群算法对未知节点进行定位,获得其位置的初始值。再根据加权最小二乘法求出新模型的解,作为未知节点的估计位置。最后,为评价该算法的性能,对定位结果的克拉美罗界(CRLB)进行推导。仿真结果表明基于多元变量Taylor级数展开模型的定位精度更高,定位误差接近CRLB。
- 夏斌刘承鹏孙文珠李彩虹
- 关键词：物联网粒子群算法
- 基于超混沌同步控制的移动机器人全覆盖路径规划被引量：2
- 2019年
- 针对移动机器人执行警戒、巡逻等特殊任务的随机性、遍历性等需求,提出一种基于超混沌同步控制的移动机器人全覆盖路径规划方法。以四维超混沌Lorenz系统为主驱动方程,利用单边耦合同步控制构造超混沌同步响应方程;将同步后的超混沌同步响应方程与移动机器人运动学方程相结合,构造混沌机器人路径规划器,产生满足特殊任务要求的全覆盖遍历轨迹;利用镜面映射方法对覆盖轨迹运行范围进行限制和对运行边界进行静态避障。对规划轨迹进行定性分析和定量计算发现,与同步以前的超混沌方程相比,利用超混沌同步方法构造后产生的全覆盖轨迹具有更好的遍历覆盖特性和随机特性,能够满足自主移动机器人执行警戒、巡逻等特殊任务的需求。
- 李彩虹方春王志强夏斌王凤英
- 关键词：移动机器人超混沌LORENZ系统全覆盖路径规划
- 应用卷积神经网络的测距算法研究被引量：4
- 2018年
- 针对传统的接收信号强度指示(RSSI)测距算法过于依赖经验或测距环境从而导致测距精度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的测距算法。为了减小复杂测距环境下,由多径效应、非视距传输等因素造成的RSSI信号波动,通过多次测量RSSI信号来构建RSSI样本数据。将RSSI样本数据集作为输入训练卷积神经网络,并通过该网络对实时捕获的RSSI信号进行特征提取,从而估计节点之间的距离。实验结果表明:与传统RSSI测距算法相比,该算法显著提高了测距精度。
- 杨亚楠夏斌袁文浩谢楠
- 关键词：卷积神经网络测距算法接收信号强度指示特征提取测距精度
- 利用生成噪声提高语音增强方法的泛化能力被引量：5
- 2019年
- 如何提高对未知噪声类型的泛化能力是有监督语音增强方法中亟待解决的重要问题,通过对大量不同类型噪声进行建模,深度神经网络成为了解决该问题的有效手段.为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的泛化能力,本文基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)设计了能够由真实噪声数据生成新的噪声类型的NoiseGAN;通过在训练集中增加生成噪声类型,提高训练集噪声类型的多样性,从而达到提高语音增强模型泛化能力的目的.不同结构的网络下的语音增强实验结果表明,本文提出的NoiseGAN能够生成新的噪声类型,具备提高训练集噪声类型多样性的能力,有效提高了语音增强模型在未知噪声类型下的泛化能力.
- 袁文浩娄迎曦梁春燕夏斌
- 关键词：语音增强泛化能力
