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焦亚萌: 作品数：20 被引量：42H指数：3; 供职机构：西安工程大学电子信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学交通运输工程更多>>

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一种导向矢量失配的鲁棒波束形成算法被引量：2: 2021年; 为了有效解决由阵元位置扰动以及波达方向估计误差等非理想因素导致的导向矢量失配问题,提出了一种粒子群支持向量机(support vector machine, SVM)鲁棒波束形成算法。该算法利用SVM结构风险最小化的特点,将其与传统对角加载(diagonal loading, DL)波束形成算法相结合,通过选取合适的损失函数和惩罚参数,最终利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法求解标准支持向量回归波束形成优化模型。以阵元位置扰动偏差为0.02λ、0.20λ,波达方向(direction of arrival, DOA)估计误差为2°时的情况为例,仿真结果表明:基于PSO-SVM鲁棒波束形成算法具有理想的波束指向和更低的旁瓣级。; 崔琳张熠鑫焦亚萌; 关键词：波束形成

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法被引量：3: 2011年; 针对最大似然(maxi mumlikelihood,ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然(ant colony optimization based maxi mumlike-lihood,ACOML)估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。; 焦亚萌黄建国侯云山; 关键词：阵列信号处理最大似然估计蚁群算法计算复杂度

均匀先验分布Bayesian自适应波束形成方法被引量：2: 2020年; 针对UUV舷侧阵存在观测信号波达方向估计结果有误差的情况,提出了基于均匀先验分布的Bayesian自适应波束形成方法(UB)。该方法假设期望信号的到达方向是区间内服从均匀先验分布的一个变量,利用含有均匀先验分布信息的阵列接收数据和Bayesian后验分布来估计期望信号的到达方向,最后计算权矢量。仿真结果表明,该方法对观测信号方向误差具有较好的稳健性,其阵列方向图的主波束不受观测方向误差的影响,始终对准信号的到达方向,其输出信干噪比随着输入信噪比、快拍数的增加而稳定增加,随着观测方向误差的增大而保持稳定的恒定值。; 焦亚萌武岳崔琳郭华任劼; 关键词：无人水下航行器自适应波束形成

基于非线性最小二乘法的阵列天线综合: 2019年; 将改进非线性最小二乘法应用到同心椭圆环阵列天线综合当中,通过优化同心椭圆环阵列天线阵列单元的激励幅度和相位,得到满足要求的辐射方向图。通过严格的数学推导,得到满足非线性最小二乘法的数学表达式,使得优化过程进一步简化。文中介绍的方法能够快速实现同心椭圆环阵列天线的优化,同时改变了传统非线性最小二乘法对初始条件敏感的缺点。; 郭华崔琳焦亚萌张晓丹; 关键词：方向图综合

基于连续蚁群优化算法的小快拍加权子空间拟合快速算法被引量：4: 2011年; 该文针对加权子空间拟合(WSF)算法多维非线性优化计算量大,难以工程应用的问题,将连续空间蚁群算法与加权子空间拟合算法相结合,提出了基于蚁群算法的加权子空间拟合(Ant Colony Optimization based Weighted Subspace Fitting,ACO-WSF)方位估计新方法。该方法利用连续蚁群算法中的信息量高斯核概率分布函数,经过有限次迭代得到加权子空间拟合算法的非线性全局最优解。仿真结果表明,低信噪比、小快拍条件下该方法估计性能与WSF方法基本相同,优于MUSIC方法,而且显著减少了计算量。; 焦亚萌黄建国韩晶; 关键词：信号处理蚁群优化算法计算复杂度

一种多维MUSIC方位估计的快速实现方法: 2017年; 多维MUSIC方法在估计波达方向方面有着优良的性能,但由于计算量大而难以实时应用。提出了多维MUSIC快速方法(ACOMD-MUSIC)。首先将搜索空间按照均匀分布进行抽样,选择一组具有加权值的高斯核函数作为信息素概率密度函数对搜索空间进行抽样,直至迭代结束得到最优解,将信号子空间与阵列流型的拟合关系作为目标函数得到ACOMD-MUSIC方法。仿真结果表明,ACOMD-MUSIC方法在保持了原方法高分辨性能的同时将计算量由O(((θ_h-θ_l)/a)~p)减少到O(P×I+L)。; 焦亚萌任劼张晓丹; 关键词：阵列信号处理多目标蚁群优化计算复杂度

基于Lo Ra的工业可自定义数据无线监测节点: 2019年; 在工业化与信息化的重要背景下,为改善不同工业设备信息互联互通的困难,基于LoRa无线技术并结合上位机数据信息配置管理软件,设计一种用户可自定义数据信息的无线监测节点,用户通过配置管理软件设置预监测数据信息并加载至监测节点,监测节点使用硬件接口与工业设备连接并处于侦听模式下载及无线上传工业数据信息。实验结果表明,该无线监测节点具有配置灵活,适用性高,组网便捷,传输速率高,上传数据可靠准确,应用成本低等特点。在提升车间环境内变量信息管理水平的同时,有效改善了工业信息化面临不同设备数据的信息化和标准化的困难。; 卫建宇焦亚萌; 关键词：工业设备

融合注意力和辅助分类器的膨胀残差网络语音情感识别研究被引量：3: 2023年; 针对现有语音情感数据集中样本数不足以支撑训练深度神经网络以及层数不断加深带来的梯度爆炸问题,在使用高斯白噪声和随机时频掩蔽对数据集进行增强的基础上,提出了一种融合通道、空间注意力和辅助分类器的膨胀残差网络(dilated residual network with auxiliary calssifier and channel,spatial attention,DRN-A-CASA)语音情感识别方法。首先,使用增强后的梅尔谱图数据集作为网络模型的输入,并在残差网络原卷积层中采用膨胀卷积来扩大特征提取感受野;其次,在残差网络layer3层后添加辅助分类器分支,加速网络训练并改进损失函数;最后,在layer4层中添加注意力机制关注情感特征,实现语音情感的分类。实验结果表明,基于DRN-A-CASA的模型在RAVDESS及EMODB两个数据集上分别达到了92.91%和89.15%的识别准确率,验证了所提方法的有效性和泛化性能。; 周佳鑫焦亚萌王彦斌郑燕茹; 关键词：语音情感识别注意力

波束形成算法指向误差时的稳健性研究被引量：3: 2014年; 为有效克服期望信号方向存在指向误差而导致的阵列流形向量失配的问题,提出了一种基于支持向量回归机的波束形成方法.该方法在分析线性约束最小方差波束形成器的基础上,将支持向量机的损失函数引入到线性约束最小方差波束形成器的最优化问题中,从而使基于结构风险最小化原理的支持向量回归机算法与波束形成算法相结合.通过MATLAB仿真实验,在没有失配的理想情况和期望信号存在方向向量失配的情况下,选取不同的支持向量机参数以及信噪比,分析对2种损失函数的基于支持向量机的波束形成算法.仿真实验结果表明,该算法在期望信号方向存在指向误差时,依然能够保持较好的系统输出信噪比,具有一定的稳健性.; 崔琳焦亚萌; 关键词：波束形成线性约束最小方差支持向量机

基于峰均功率比的多目标检测方法性能分析被引量：3: 2014年; 为了避免多目标治理环境中由于存在强度差导致检测概率降低的情况,给出了3种基于峰均功率比的多目标检测方法.利用采样协方差矩阵的特征向量受噪声方差影响小的特性,计算其峰均功率比值,将峰均功率比值应用于信息论准则和盖尔圆半径,检测信号源个数.仿真结果表明,对于不等强双目标,PAPRT、PGAIC和PGMDL方法的检测性能优于AIC和MDL方法.随着强度差的增大,给出方法的检测概率稳定在100%.; 焦亚萌崔琳; 关键词：阵列信号处理多目标目标检测峰均功率比

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