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摘要:
为了对水下航行器噪声源部位识别方法的可行性进行验证,研制了一套模拟试验系统。设计了非均匀水听器线列阵,采用常规波束形成( CBF )算法和反卷积( DAMAS )算法对噪声源部位进行了识别。通过对水库试验中静止及运动状态模拟声源的辐射噪声解算,验证了水下运动声源部位识别试验方法的有效性。实验表明:2种噪声源识别算法平均定向偏差小于0.2°,其中反卷积算法性能更为优越,适用于水下航行器噪声源识别。
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反卷积波束形成
研究进展
综述
一种部位语义感知的视频行为识别方法
行为识别
深度学习
卷积神经网络
基于深度卷积特征的水下目标智能识别方法
无人水下航行器
智能识别
深度卷积神经网络
迁移学习
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 水下运动声源部位识别方法研究
来源期刊 西北工业大学学报 学科 工学
关键词 阵列处理 自主水下航行器 波束形成 反卷积 波达方向 MATLAB
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 912-916
页数 5页 分类号 TB535
字数 3042字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 侯宏 83 479 12.0 18.0
2 陈志菲 22 113 5.0 9.0
3 王谦 19 35 4.0 5.0
4 秦晓辉 6 30 3.0 5.0
5 黄云轲 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
阵列处理
自主水下航行器
波束形成
反卷积
波达方向
MATLAB
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
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1000-2758
61-1070/T
大16开
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52-182
1957
chi
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