基于EMD与SVM的仿生机器鱼人工侧线智能探测方法

• 作者: 刘钰 胡桥 赵振轶 魏昶
• 来源期刊: 水下无人系统学报
• 关键词: 仿生机器鱼 人工侧线 经验模式分解 支持向量机 智能探测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: “新型智能材料与驱动结构的水下仿生机器人”专题
• 页码范围: 174-180
• 页数: 7页
• 分类号: TP242|TB566
• 语种: 中文
• DOI: 10.11993/j.issn.1673-1948.2019.02.008

摘要

针对水下声学感知与信息交互系统常常受到混响或多途效应干扰,而光学传感也容易受到水质浑浊等环境制约的现状,为了解决仿生机器鱼在复杂水下环境干扰下的目标精确探测问题,文中提出一种基于仿生人工侧线(ALL)的水下运动目标智能探测方法.首先,通过经验模式分解(EMD)将ALL系统接收到的原始信号分解为不同的本征模态函数(IMFs),从而将有用信号与干扰进行分离;然后,在水中放置不同频率的振动物体模拟不同鱼类,通过IMFs中的特征频率进行水下运动目标的识别;最后,将IMFs的能量值频谱信息作为支持向量机(SVMs)的输入,从而智能识别水下运动物体的方位.将这一探测方法与ALL结合并进行水池实验验证,结果表明,文中所提出的方法相比于传统的如快速傅里叶变换(FFT)和神经网络等方法具有更好的探测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡桥	西安交通大学机械工程学院	19	449	10.0	19.0
10	刘钰	西安交通大学机械工程学院	3	1	1.0	1.0
14	赵振轶	西安交通大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0
18	魏昶	西安交通大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0