曾赛
- 作品数：14 被引量：50H指数：4
- 供职机构：上海船舶电子设备研究所更多>>
- 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金国家自然科学基金国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程理学一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于异构多模态深度学习方法在水下目标识别中的应用
- <正>0引言机器学习是目标识别的主要方法,在水声工程中,大量水声工作者尝试利用机器学习方法对水下目标进行分类识别。机器学习方法目前已经从浅层学习发展到深度学习。浅层学习结构需要依靠特征工程。深度学习是机器学习研究中的新领...
- 曾赛程锦盛
- 关键词：水声探测水下目标
- 文献传递
- 螺旋桨非空泡噪声的数值模拟方法研究
- 以时均化的雷诺方程结合RNG k-~ε湍流模式作为控制方程,通过求解K-FWH方程数值计算了DTMB P4119桨在进速系数为0.9时的非空泡噪声。将计算的推力系数与转矩系数与试验值进行比较,验证了流场模拟的准确性。通过...
- 曾赛杜选民
- 关键词：RANS方程功率谱
- 文献传递
- 水下对转螺旋桨流致辐射噪声机理与预报方法
- 2020年
- 水下对转螺旋桨流致辐射噪声的预报对于水下目标的特征提取和分类识别具有重要意义。由桨叶的旋转引起的湍流场是水下对转螺旋桨流致辐射噪声的源场。分述了水下对转螺旋桨湍流边界层脉动、旋转干涉效应和空化效应引发的水动力噪声机制和研究进展,比较了目前工程应用中的3种对转螺旋桨流致辐射噪声预报方法的特点。在分析对转螺旋桨流致辐射噪声数值预报难点的基础上,综述了对转螺旋桨流致辐射噪声计算方法的研究进展,指出间接数值模拟方法是工程中进行对转螺旋桨流致辐射噪声预报的有效方法。
- 曾赛曾赛范威
- 关键词：旋转噪声空化噪声
- 基于HOG特征的水雷目标分类识别研究
- <正>0引言合成孔径声纳、多波束成像声纳等高分辨率水下成像装备在海洋勘探、海底地质分类以及水下目标探测等方面具有非常重要的作用,在民用方面,如海底沉船、海底管线探测等人工目标以及海底地质以及礁石等自然目标的探测;在军用方...
- 曾赛张德泽程锦盛
- 关键词：方向梯度直方图
- 文献传递
- 水下对转桨无空化噪声调制理论分析与试验研究被引量：4
- 2017年
- 水下对转桨无空化噪声由流场-桨叶相互作用引起,调制特性是水下对转桨无空化噪声的重要特征,本文研究了水下对转桨无空化辐射噪声调制机理。首先利用广义声类比方法得到了无空化条件下水下对转桨的远场声压谱,建立了水下对转桨无空化噪声的调制模型,然后数值仿真了模型对转桨无空化噪声的功率谱和调制谱,最后在空泡水筒中进行了模型对转桨的无空化噪声测量试验,数值仿真结果和试验验证了调制模型的准确性。该模型对于水下对转桨无空化噪声调制特性预报及目标识别具有重要价值.
- 曾赛杜选民范威
- 关键词：噪声调制调制特性空化噪声调制深度
- 水下目标多模态深度学习分类识别研究被引量：13
- 2019年
- 水下目标的分类识别对于水声探测具有重要意义。该文提出一种水下目标多模态深度学习分类识别方法。针对水声信号的一维时域模态和二维频域模态特征建立一种多模态特征融合的深度学习结构,结合长短时记忆网络和卷积神经网络的优点,对一维时域信号和二维频谱信号分别进行并行处理,对输出进行典型相关分析,形成特征融合表示,并利用相邻帧的相关性进行参数优化。利用实测水声信号对算法进行了验证。结果表明:提出的算法对于水下目标识别的精度有显著的提高。
- 曾赛曾赛
- 关键词：水下目标识别卷积神经网络
- 采用垂直短阵的水下小目标三维层析成像方法被引量：4
- 2020年
- 针对水下无人航行器搭载合成孔径声呐在不同高度绕目标进行多圈层析测量存在耗时长和运动补偿困难的缺点,本文提出采用垂直短阵绕目标做圆周运动的水下三维层析成像方法。该方法通过垂直短阵在特定高度上绕目标进行一次圆周测量获得多圈层析数据,通过不同高度层析图像融合得到目标三维图像。仿真试验分析了该方法的三维成像性能,水池试验证明了该方法的有效性。采用垂直短阵的水下小目标三维层析成像方法提升了水下小目标三维成像效率,能够得到目标精确的三维图像,对于水下小目标的分类识别具有重要意义。
- 曾赛杜选民杜选民张德泽
- 关键词：主动成像三维成像图像融合试验验证
- 基于目标MFCC特征的监督学习方法在被动声呐目标识别中的应用研究被引量：13
- 2018年
- 以机器学习为代表的智能技术迅猛发展,也为被动声呐目标识别提供了新的思路。利用机器学习算法挖掘水声目标信号深层特征,实现目标自动识别、辅助识别,成为被动声呐目标识别的新发展方向。本文针对水下噪声目标的信号特性,结合人耳在低信噪比、多目标环境下的优异识别性能,提取被动声呐目标经典听觉感知特征——梅尔倒谱(MFCC),并引入KNN、SVM、CNN和DBN四种机器学习算法对两类水声目标进行监督学习和识别分析。试验结果表明,监督学习方法应用于被动声呐目标识别具有可行性,且其中DBN方法对目标MFCC特征的识别性能最佳。
- 程锦盛杜选民周胜增曾赛
- 关键词：目标识别
- 水下对转桨非空化线谱噪声分析与数值研究被引量：12
- 2015年
- 为了研究水下对转桨非空化状态的目标特性,分析了对转桨非空化线谱噪声的产生机理,其产生机制是前后桨干涉作用和周向谐波流场作用。利用广义声类比方程,将这两种机制引起的升阻力作为噪声源,推导了水下对转桨远场声压表达式,分析了线谱预报频率以及声压的方向性,得到了强弱线谱出现的条件。研究发现:预报的线谱频率可用f=s APF+p BPF1+h BPF2表示;声压辐射呈"8"形分布;干涉作用和周向流场作用的贝塞尔函数是否取峰值是强弱线谱出现的必要条件。数值计算方面,利用RNG k-ε湍流模型、滑移网格模型结合FW-H方程对对转桨进行非空化数值模拟,结果表明:在对转桨水动力性能预报方面,RNG k-ε湍流模型比Realizable k-ε湍流模型精度更好;噪声性能预报方面,该方法得到的对转桨非空化线谱频率以及声压方向性与理论结果非常吻合。
- 曾赛杜选民范威
- 关键词：对转螺旋桨
- 圆合成孔径声呐多点定位运动补偿被引量：3
- 2021年
- 圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。
- 曾赛范威杜选民周胜增
- 关键词：回波时间位置估计
