一种利用两阶段学习模型的水下阵列定位方法

摘要：

水下声学(underwater acoustic,UWA)阵列信号处理是常见的水下定位方式之一.针对噪声影响定位精度的问题,提出一种利用两阶段学习模型的定位方法.首先,分别对接收信号的实部和虚部特征进行训练,建立一个基于多层卷积神经网络的学习模型进行降噪处理;然后,构建一个改进的加权延时求和的波束形成器组模型,利用梯度下降准则对各个通道的权重进行调整,得到最优相对时延和最佳角度估计,再通过几何解算得到较为精确的定位信息.仿真实验结果表明,在-25～10 dB的信噪比环境中,所提方法与传统水下声阵列处理相比,应对信噪比变化的鲁棒性更强,且定位精度更高,湖上实验进一步验证了该方法的有效性.

关键词：两阶段学习模型;水下声阵列定位;降噪处理;加权延时求和;深度学习

所属期刊栏目：46

分类号：P229.5(大地测量学)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB0501800

在线出版日期：2022-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1889-1899