水下认知网络中的哺乳动物定位测速算法

• 作者: 姚贵丹 苏毅珊 金志刚
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 水下认知声学网络 海洋哺乳动物 定位算法 测速算法 多普勒频移
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 3400-3404
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5|TP212.9
• 字数: 5164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.12.3400

摘要

针对水下认知声学网络(UCAN)中的环境感知问题,提出一种针对海洋哺乳动物的被动定位(PLM)算法及相应的基于多普勒效应的测速算法SMD.PLM算法基于海洋哺乳动物发声信号声源级范围,结合接收信号强度,运用检索筛选的方法推算发声位置.SMD在PLM定位的基础上,利用接收生物信号的多普勒效应对其运动测速.实验结果表明,PLM与SMD均能达到较高的精度,其中PLM算法的平均定位误差随海豚游速的增加而增加,其平均值约为10 m,定位成功率可达到90％.PLM和SMD结合,可较准确地估计海洋哺乳动物的运动区域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金志刚	天津大学电子信息工程学院	187	1023	14.0	23.0
2	苏毅珊	天津大学电子信息工程学院	21	58	4.0	6.0
3	姚贵丹	天津大学电子信息工程学院	2	8	1.0	2.0