基于因子图的舰船声呐信号特征增强方法研究

文档摘要：以舰船声呐检测信号作为研究对象,建立基于时间序列的因子图模型.首先,使用因子图模型描述声呐检测到的水声信号变量.其次,融合连续时间序列场景下的声呐信号,采取全局优化策略提升可信度.最后,将传统卡尔曼滤波算法与因子图算法进行仿真对比,验证算法的效果.仿真结果表明,使用因子图算法获得的信号特征增强效果优于卡尔曼滤波算法.

Abstract：Thisarticletakesshipsonardetectionsignalsastheresearchobjectandestablishesafactorgraphmodelbasedontimeseries.Firstly,useafactorgraphmodeltodescribetheunderwateracousticsignalvariablesdetectedbysonar.Secondly,integratingsonarsignalsfromcontinuoustimeseriesscenariosandadoptingaglobaloptimizationstrategytoenhancecredibility.Finally,comparethetraditionalKalmanfilteringalgorithmwiththefactorgraphalgorithmthroughsimulationtoverifytheeffectivenessofthealgorithm.ThesimulationresultsshowthatthesignalfeatureenhancementeffectobtainedbyusingthefactorgraphalgorithmisbetterthanthatoftheKalmanfilteringalgorithm.

作者：刘轶Author：LIUYi
作者单位：海装驻北京地区军事代表局,北京100071
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(6)
分类号：TB566
关键词：因子图  声呐  特征增强  
Keywords：factorplot  sonar  featureenhancement  
机标分类号：TP391.41TN925.93TP242
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：基于因子图的舰船声呐信号特征增强方法研究[
期刊论文]  电声技术--2024, 48(6)刘轶以舰船声呐检测信号作为研究对象,建立基于时间序列的因子图模型.首先,使用因子图模型描述声呐检测到的水声信号变量.其次,融合连续时间序列场景下的声呐信号,采取全局优化策略提升可信度.最后,将传统卡尔曼滤波算法与因...参考文献和引证文献
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关键词：因子图,声呐,特征增强,

2024-10-4 00:54 上传 基于因子图的舰船声呐信号特征增强方法研究.pdf

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