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声学所提出一种利用声场大数据和深度学习的宽带水下声源定位方法

2019-09-11 01:26 关键词:学习课件 分类:学习课件 阅读:179

  在有现实观测数据的场景下,机械练习在陆地声源定位方面曾经显现出利用潜力。但是,收罗海上实测数据每每本钱较高,在某些场景下乃至难以实现。如安在不确知情况下准肯定位水下声源是水声利用领域最具挑战性的成绩之一。

  近期,中国科学院声学研讨所牛海强等人与美国Scripps陆地研讨所的研讨人员结合提出一种合用于不确知陆地情况的基于深度练习的水声被动定位方式。该方式利用声场流传模子天生的上千万个练习样本,对一组50层的深度残差卷积神经收集实行练习,实现了单水听器对单个声源的近程被动定位。相干研讨成果2019年7月在线揭橥于国际学术期刊Journal of the Acoustical Society of America。

  这类基于深度练习的水声被动定位方式,经过假定大批情况参数的组合,利用声流传模子天生仿真的大声场数据集,以应对情况的不肯定性。为在大数据集上练习深度练习模子,研讨人员采取了两步练习计谋。第一步,经过一个残差卷积收集肯定声源的间隔区间(每一个区间的标准为5 km);第二步,对声源的间隔和深度实行较高分辨率估量。

  在差别海底参数、声源幅度和信噪比水平下的仿真测试集上的测试了局讲明,基于深度练习模子的声源定位算法机能优良,可合用于不确知情况参数下的声源定位。海试尝试数据显现,关于单水听器接收到的80个气枪灯号,88.8%的间隔估量偏差在1.5 km以下,83.8%的深度估量偏差在10 m之内,进一步考证了算法在不确知情况下的定位机能。

  该项研讨遭到国家自然科学基金(11434012,11874061)和中科院青年立异促进会帮助。

图1 声源定位算法(图/中科院声学所)

图2 深度练习方式和聚焦婚配场方式的对照:(a) 间隔估量了局;(b) 深度估量了局(图/中科院声学所)

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