一种多传感器信息融合的噪声源识别方法研究

• 作者: 崔立林 朱海潮 栾瑞鹏 章林柯
• 来源期刊: 船舶力学
• 学科: 工学
• 关键词: 直推式置信机 噪声源识别 融合 奇异值测量
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 1173-1179
• 分类号: TH17
• 字数: 4590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7294.2010.10.014

摘要

水下航行器噪声源识别是一个小样本条件下的模式识别问题.充分利用多个传感器采集的信号是解决小样本问题的有效途径.但是,目前各个传感器在整体评估中所占的权重没有一种合理的评估方法.文章利用直推式置信机(TCM)可以给出分类预测置信的能力,首先提出一种改进的奇异值测量方法,提高计算预测置信的准确性.然后将该置信作为传感器权重的有效表征,提出了一种多传感器信息融合的改进型直推式置信机算法,即TCM-IKNN-M(Transductive Confidence Machine for Improved K-Nearest Neighbors based on Muhi_sensors)算法.舱段模型试验表明,文中提出的算法有效地利用了多个传感器的信息,大大提高了识别的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章林柯	海军工程大学振动与噪声研究所	32	169	6.0	11.0
2	崔立林	海军工程大学振动与噪声研究所	19	96	4.0	9.0
3	朱海潮	海军工程大学振动与噪声研究所	66	423	10.0	18.0
4	栾瑞鹏	海军工程大学计算机工程系	2	6	2.0	2.0