在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分...在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分布,采用数据加权的方法对信号进行预处理,随后在互质阵列中应用压缩感知方法对宽带信号进行目标DOA估计。对8元互质阵列使用改进算法进行仿真,结果表明该方法可以准确做出DOA估计,同时减少了伪峰数量。湖试数据的处理结果表明,在互质阵列中基于数据加权的压缩感知DOA估计能够减少伪峰,增强目标检测能力,具有更好的检测效果及实用性。展开更多
针对在复杂场景下对弱纹理目标位姿估计的准确性和实时性问题,提出基于筛选学习网络的六自由度(6D)目标位姿估计算法。首先,将标准卷积替换为蓝图可分离卷积(BSConv)以减少模型参数,并使用GeLU(Gaussian error Linear Unit)激活函数,能...针对在复杂场景下对弱纹理目标位姿估计的准确性和实时性问题,提出基于筛选学习网络的六自由度(6D)目标位姿估计算法。首先,将标准卷积替换为蓝图可分离卷积(BSConv)以减少模型参数,并使用GeLU(Gaussian error Linear Unit)激活函数,能够更好地逼近正态分布,以提高网络模型的性能;其次,提出上采样筛选编码信息模块(UFAEM),弥补了上采样关键信息丢失的缺陷;最后,提出一种全局注意力机制(GAM),增加上下文信息,更有效地提取输入特征图的信息。在公开数据集LineMOD、YCB-Video和Occlusion LineMOD上测试,实验结果表明,所提算法在网络参数大幅度减少的同时提升了精度。所提算法网络参数量减少近3/4,采用ADD(-S) metric指标,在lineMOD数据集下较Dual-Stream算法精度提升约1.2个百分点,在YCB-Video数据集下较DenseFusion算法精度提升约5.2个百分点,在Occlusion LineMOD数据集下较像素投票网络(PVNet)算法精度提升约6.6个百分点。通过实验结果可知,所提算法对弱纹理目标位姿估计具有较好的效果,对遮挡物体位姿估计具有一定的鲁棒性。展开更多
文摘多数地理定位算法只用信号的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)估计发射机位置,而TDOA数据中的外部噪声降低估计精度。为此,提出基于迭代双重扩展的Kalman的有源目标估计(Iterated dual-extended Kalman Fiter,ID-EKF)算法。ID-EFK算法测量TDOA和到达频率差(Frequency Difference of Arrival,FDOA)信号。先建立相关位置和速度的状态等式和相关TDOA和FDOA信号的测量等式。然后,再用迭代双重扩展Kalman滤波补偿非线性测量误差。仿真结果表明,提出的ID-EKF算法降低了估计误差。
文摘在进行目标方位(direction of arrival,DOA)估计时,背景噪声通常被假定为高斯噪声,但在水声环境中,噪声的概率密度函数存在非高斯分布情况,这会造成DOA估计出现伪峰及背景噪声增大等问题。文章将不服从高斯分布的水下噪声建模为α稳定分布,采用数据加权的方法对信号进行预处理,随后在互质阵列中应用压缩感知方法对宽带信号进行目标DOA估计。对8元互质阵列使用改进算法进行仿真,结果表明该方法可以准确做出DOA估计,同时减少了伪峰数量。湖试数据的处理结果表明,在互质阵列中基于数据加权的压缩感知DOA估计能够减少伪峰,增强目标检测能力,具有更好的检测效果及实用性。
