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为了改善声纳系统目标跟踪性能,提出并推导了一种带反馈的两声纳跟踪融合算法,利用声纳距离、方位测量,对由两同步声纳构成的声纳系统目标跟踪融合性能进行仿真研究,结果表明:该融合算法能有效改善由两声纳构成的声纳系统目标跟踪性能,对声纳系统数据融合处理技术研究具有较大参考价值. 相似文献
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近年来,随着水下目标声特性测试技术及测试需求的提高,测得了大量的宝贵数据。如何建立完善的水下目标声特性数据库并充分利用这些数据,使之服务于水下战场成为当务之急。声呐员是舰船、潜艇上的"千里眼"、"顺风耳",对海军作战具有很重要的作用。基于水下目标声散射特性数据库的声呐员训练环境仿真是以方便声呐员基地训练为目的,把水下目标声散射特性数据充分应用于声呐员的回声训练。仿真结果能够很好地模拟真实数据,为声呐员在基地训练提供服务。本文介绍了数据库设计以及基于此数据库的声呐员训练环境仿真。 相似文献
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声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果,为进一步实现声纳信息融合奠定了基础 相似文献