梁红
- 作品数：120 被引量：343H指数：11
- 供职机构：西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金船舶工业国防科技预研基金更多>>
- 相关领域：电子电信交通运输工程理学一般工业技术更多>>
- 基于边界元法的蝙蝠耳廓模型接收声场研究
- <正>0引言蝙蝠拥有极为精密的回声定位系统[1]。1973年就已经通过实验得到蝙蝠实现回声定位和蝙蝠的耳朵有关[2],研究蝙蝠耳廓模型的接收声场特性对设计具有蝙蝠耳特性的仿生阵列,提高现有声呐系统性能具有重要意义。本文采...
- 冷开静梁红杨长生
- 关键词：蝙蝠
- 文献传递
- 基于迁移学习的声呐图像分类方法研究
- 利用声呐图像对水下目标进行识别成为了发展近海国防和实现海洋资源探测的一种重要手段。本文研究了基于深度学习和迁移学习的小样本声呐图像分类工作,利用预训练的LeNet、AlexNet和ResNet网络对原始的五类声呐图像进行...
- 吕思晨梁红杨长生
- 关键词：声呐图像卷积神经网络
- 基于水下无线传感器阵列网络多模态信息融合的目标定位被引量：11
- 2017年
- 为了进一步提高海洋环境下无线传感器阵列网络(UWSAN)对被动目标三维定位的可靠性和定位精度,在推导多节点网络基于到达时间差(TDOA)定位和基于波达方向(DOA)定位的基础上,应用最小二乘原理,提出适用于UWSAN的TDOA-DOA多模态信息融合定位算法。通过计算机仿真将该信息融合算法与TDOA方法和DOA方法进行比较,结果表明,相对于单模态信息的定位算法,多模态信息融合算法的定位误差更小,性能更加稳定和可靠,具有实际的应用价值。
- 金磊磊梁红马艳
- 关键词：波达方向多节点最小二乘多模态信息融合鲁棒控制目标跟踪
- 基于声呐图像的类别增量学习方法研究
- 2023年
- 由于声呐图像分辨率低、样本数少,现有的类别增量学习网络对历史任务目标出现了严重的灾难性遗忘问题,导致所有任务目标的平均识别率降低。基于生成重放的框架模式,提出了一种改进的类别增量学习网络,设计搭建新的深层卷积生成对抗网络取代变分自编码器,作为生成重放增量网络的重构模型,提升图像的重构效果;构建新的卷积神经网络取代多层感知机,作为生成重放增量网络的识别网络,提升图像的分类识别性能。结果表明,改进的生成重放增量网络缓解了历史任务目标的灾难性遗忘问题,显著提高所有任务目标的平均识别率显著提高。
- 陈鑫哲梁红徐微雨
- 具有任意分布时间相关源的盲分离自适应算法被引量：2
- 2003年
- 常用的盲分离算法假定源是独立同分布的随机信号 ,这种假定在实际应用中受到限制。文中把盲分离算法扩展到具有时间相关特性的源信号 ,给出了盲分离的模型。以最大似然估计为基础 ,用 MA模型来消除源的时间相关特性 ,推导了 MA模型参数和混合参数的自适应梯度学习算法。为了提高该算法的适用性 ,采用高斯混合模型 ( GMM)来拟合源的概率密度函数 ,并给出了GMM模型参数的自适应算法。计算机仿真结果表明 :算法的性能良好 ,收敛速度快。
- 王惠刚梁红李志舜
- 关键词：盲分离
- 一种气泡背景下目标检测算法
- 2015年
- 研究发现,海豚在气泡背景下检测目标的能力优于人工声呐。基于海豚在搜索目标时发射的信号都是脉冲串的形式,且有些信号的相邻2个脉冲相位相反。文中采用Keller-Miksis方程的气泡模型,使用相位相反的仿海豚喀啦脉冲对,利用双反脉冲声呐(TWIPS)研究了其在气泡背景下探测目标的有效性,并将其与标准声呐处理进行对比。仿真结果表明,对于文中采用的气泡云分布,利用TWIPS探测线性目标时其性能优于标准声呐处理的性能。
- 吴双杨长生梁红
- 关键词：气泡目标检测
- 空间相关高斯噪声中基于四阶累积量的自适应时延估计方法被引量：4
- 2007年
- 针对高斯色噪声中零均值、具有非零三谱信号,提出了一种基于四阶(互)累积量的自适应时延估计方法,并分析了算法的收敛性。该方法不仅具有抑制空间相关(或不相关)高斯色噪声的能力,而且可估计正弦信号的时延,理论和仿真实验均证明了该方法在空间相关高斯色噪声背景下,具有优越于互相关方法的时延估计性能。
- 梁红
- 关键词：四阶累积量互相关高斯色噪声
- 一种基于距离-方位积分字典的目标定位方法
- 本发明涉及一种基于距离‑方位积分字典的目标定位方法，针对不同环境建立不同的距离‑方位联合积分字典，从而可以对目标的距离及方位进行联合估计。因而可以实现在不同环境下均可对目标进行较好的距离‑方位联合估计，且误差较小，在常规...
- 杨长生李杭波梁红
- 文献传递
- 基于显著性检测的声呐图像快速降噪研究被引量：18
- 2019年
- 声呐图像在获取过程中易受噪声污染,而降噪性能好的算法通常时间复杂度较高。鉴于人类视觉注意机制,将基于流形排序(MR)的显著性检测方法引入声呐图像处理,将图像自动分割为显著区域和非显著区域两部分。对于占比小的显著区域采用三维块匹配(BM3D)算法降噪以保护图像主要信息,对非显著背景区域采用执行效率较高的均值滤波(MF)算法。将所提算法同经典MF,BM3D算法进行主观和客观评价指标对比,结果表明,所提算法在提高图像视觉效果的同时,执行时间较BM3D算法大为减少,可以满足水下航行器实时作业的应用需求。
- 金磊磊梁红杨长生
- 关键词：声呐图像图像降噪显著性检测均值滤波
- 基于双反脉冲体制的非线性散射处理研究
- 从杂波（其他散射物体）中区分出真实的目标一直是研究的难点,这些杂波可能被误认为是真实的目标。基于双反脉冲体制的处理,可通过增强线性散射和抑制非线性散射（或相反）实现对线性和非线性目标进行区分,也可通过增强偶次谐波散射和抑...
- 杨长生吴双梁红
- 关键词：非线性谐波气泡
- 文献传递
