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黄湘松: 作品数：21 被引量：105H指数：4; 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国航空科学基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学航空宇航科学技术更多>>

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利用投票选择机制进行语音分割的新方法被引量：2: 2009年; 针对在噪声背景下连续语音信号的语音分割性能会明显下降的问题,提出了一种针对连续语音信号分割的新方法。该方法不再采用单一的端点检测方法,而是将基于分形维数的端点检测方法,基于倒谱特征的端点检测方法,基于HMM的端点检测方法等多种不同方法下得到的端点检测结果,通过投票选择的方式,得到最终的端点检测结果,从而达到对连续语音信号进行分割的目的。实验结果表明,该方法较明显地提高了语音分割的准确性。; 黄湘松赵春晖陈立伟; 关键词：语音分割分形维数背景噪声

基于互信息置信度的网格连续汉语语音检索被引量：1: 2009年; 针对目前生活中涌现的海量语音数据,人们对语音检索技术准确度的要求越来越高。主要研究了汉语连续语音检索任务中,基于转换音节网格的研究方法。针对语音检索系统中置信度计算的问题,提出了一种基于音节间互信息的置信度计算方法,并将其用于网格结构的语音检索系统中。该方法能够有效地利用上下文之间的互信息量,从而更准确、合理地描述汉语语言模型。实验结果表明,用提出的方法建立转换音节网格来进行语音检索,其检出率(FOM)比后验概率法和N-best法有较大幅度的提高。得到的汉语语音检索系统其FOM最高可以达到83.7%。; 黄湘松赵春晖张磊刘柏森; 关键词：网格互信息语音检索置信度语言模型

基于樽海鞘群算法的无源时差定位被引量：50: 2018年; 针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改善了其他智能优化算法容易陷入局部极值的问题。其次,该算法控制参数很少,运算速度明显提高。该算法的收敛速度十分稳定,定位精度更高。仿真结果表明,樽海鞘群算法在3维时差定位中能够快速、稳定地收敛至目标位置,对传统粒子群算法(PSO)、改进的线性权重粒子群算法(IPSO)与SSA的定位精度进行比较,SSA精度明显高于PSO与IPSO。; 陈涛王梦馨黄湘松; 关键词：无源定位智能优化算法

基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究被引量：5: 2020年; 针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.; 陈涛陈涛黄湘松; 关键词：反辐射无人机航迹规划

MIMO-OFDM系统的SAGE-IPSO联合估计检测被引量：1: 2014年; 针对多输入多输出-正交频分复用系统中最大似然检测算法难以硬件实现以及传统的信道估计性能较差等缺陷,提出了一种联合估计检测算法.该算法使用离散傅里叶变换-最小二乘(DFT-LS)算法进行信道初估计,利用广义空间迭代期望最大化(SAGE)算法对估计的信道信息进行校正,并结合改进的粒子群优化(IPSO)算法完成对信号的迭代检测,使系统性能得到改善.仿真分析结果表明,算法能以较少的迭代次数估计出信道状态信息和检测数据;在相同误比特率的情况下,性能优于经典检测算法,与理想状态下的最大似然检测算法仅相差1 dB左右.; 高敬鹏赵旦峰黄湘松周相超; 关键词：信道估计信号检测

基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测被引量：1: 2015年; 针对MIMO-OFDM系统中,基于粒子群优化的信号检测算法易于陷入局部极值和收敛精度较低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法。该算法将粒子群优化算法进行改进,并与遗传算法的杂交技术和极值扰动机制相结合,对MIMO-OFDM系统进行信号检测。理论研究和仿真结果表明,在相同误比特率情况下,所提算法性能优于基于遗传和粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法性能,与理想信道下的最大似然检测算法性能相比,信噪比仅有1 d B的损失;在较少的迭代次数下,该算法有效地提高了系统的信号检测性能,有较强的全局搜索能力,是一种实用的信号检测方法。; 高敬鹏赵旦峰黄湘松; 关键词：MIMO OFDM 信号检测改进粒子群优化算法

噪声背景下连续语音信号分割的一种新方法: 针对在噪声背景下连续语音信号的语音分割性能会明显下降的问题，提出了一种针对连续语音信号分割的新方法。该方法不再采用单一的端点检测方法，而是将基于分形维数的端点检测方法，基于倒谱特征的端点检测方法，基于HMM的端点检测方法...; 黄湘松赵春晖刘柏森; 关键词：分形维数端点检测背景噪声; 文献传递

一种基于最优运输问题的图像变形技术: 2008年; 图像变形是图像处理中的基本问题,不仅要求图像变形效果好,而且要求变形算法效率高。文章提出了一种基于最优运输问题的图像变形算法,把改进的Monge-Kantorovich公式运用到了图像变形的问题中,在最优运输能量函数中加入了一个对比项。进行一系列MP映射的迭代更新,用交融混合的方法计算出中间图像序列。; 潘大鹏谢红黄湘松; 关键词：图像变形

基于威胁机制-双重深度Q网络的多功能雷达认知干扰决策: 2024年; 针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威胁网络和经验回放2种机制。为了验证算法的有效性,在考虑多功能雷达(multifunctional radar,MFR)工作状态与干扰样式之间的关联性的前提下,搭建了基于认知电子战的仿真环境,分析了雷达与干扰机之间的对抗博弈过程,并且在使用TW-DDQN进行训练的过程中,讨论了威胁半径与威胁步长参数的不同对训练过程的影响。仿真实验结果表明,干扰机通过自主学习成功与雷达进行了长时间的博弈,有80%的概率成功突防,训练效果明显优于传统DQN和优先经验回放DDQN(prioritized experience replay-DDQN,PER-DDQN)。; 黄湘松查力根潘大鹏; 关键词：干扰机多功能雷达

模拟电子技术实验教学考核方式改革的探索与实践被引量：19: 2018年; 针对模拟电子技术基础实验课程目前在实验教学模式和考核方式上存在的问题,进行了初步的实验教学改革研究与实践。提出了"自主学习"式为主的实验教学模式以及过程性考核和期末考试相结合的实验考核方式,突出强调实验教学中考核方式的重要性。教学实践证明,学生参与实验的积极性和主动性得到明显提高,在一定程度上提高了学生的自主学习能力,取得了良好的实验教学效果。; 黄湘松于蕾赵娜王松武

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