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题名水下认知网络中的哺乳动物定位测速算法
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作者
姚贵丹
金志刚
苏毅珊
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机构
天津大学电子信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第12期3400-3404,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61162003)
青海省科技计划项目(2012-ZR-2989)
海南省应用技术研究与开发专项(ZDXM2014086)
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文摘
针对水下认知声学网络(UCAN)中的环境感知问题,提出一种针对海洋哺乳动物的被动定位(PLM)算法及相应的基于多普勒效应的测速算法SMD。PLM算法基于海洋哺乳动物发声信号声源级范围,结合接收信号强度,运用检索筛选的方法推算发声位置。SMD在PLM定位的基础上,利用接收生物信号的多普勒效应对其运动测速。实验结果表明,PLM与SMD均能达到较高的精度,其中PLM算法的平均定位误差随海豚游速的增加而增加,其平均值约为10 m,定位成功率可达到90%。PLM和SMD结合,可较准确地估计海洋哺乳动物的运动区域。
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关键词
水下认知声学网络
海洋哺乳动物
定位算法
测速算法
多普勒频移
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Keywords
Underwater Cognitive Acoustic Networks （UCAN）
marine mammal
localization algorithm
speed measurement algorithm
Doppler shift
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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