针对复杂海洋环境中的船舶辐射噪声信号去噪问题,该文提出了一种基于阿基米德优化算法优化变分模态分解联合小波阈值的非平稳水声信号去噪方法。首先,采用阿基米德优化算法对变分模态分解进行最优参数寻优,确定惩罚因子α和最佳模态分解...针对复杂海洋环境中的船舶辐射噪声信号去噪问题,该文提出了一种基于阿基米德优化算法优化变分模态分解联合小波阈值的非平稳水声信号去噪方法。首先,采用阿基米德优化算法对变分模态分解进行最优参数寻优,确定惩罚因子α和最佳模态分解数k。对原始水声信号进行变分模态分解,通过相关系数及其中心频率选择信号主导模态分量。结合小波阈值去噪对信号主导模态分量进行去噪后完成信号重构。仿真及实验结果表明:相比传统水声信号去噪方法,该文方法在复杂噪声环境下可有效提升信噪比12 d B,降低均方根误差80%,并在去噪的同时保持信号关键特征,具有更优的去噪性能。展开更多
针对多级火箭残骸定位精度不足的问题,提出一种融合粒子群算法与牛顿迭代-梯度下降法的时间差定位方法(Time Difference of Arrival,TDOA)联合优化模型,通过全局搜索与局部优化的协同机制提升定位性能,并构建多残骸信号分离约束模型与...针对多级火箭残骸定位精度不足的问题,提出一种融合粒子群算法与牛顿迭代-梯度下降法的时间差定位方法(Time Difference of Arrival,TDOA)联合优化模型,通过全局搜索与局部优化的协同机制提升定位性能,并构建多残骸信号分离约束模型与环境干扰补偿模型。试验表明,该模型在火箭残骸回收任务中,定位误差由传统单级优化算法的1~10 km降低至0.5 km以内,多残骸信号分离率达96.2%,山地及强风干扰下仍保持亚千米级精度。结合Chan-Taylor算法与最小二乘法的验证表明,其抗干扰性与定位可靠性显著优于现有方法。本算法可拓展至移动通信、无人驾驶等领域,兼具理论创新与工程应用价值。展开更多
文摘针对复杂海洋环境中的船舶辐射噪声信号去噪问题,该文提出了一种基于阿基米德优化算法优化变分模态分解联合小波阈值的非平稳水声信号去噪方法。首先,采用阿基米德优化算法对变分模态分解进行最优参数寻优,确定惩罚因子α和最佳模态分解数k。对原始水声信号进行变分模态分解,通过相关系数及其中心频率选择信号主导模态分量。结合小波阈值去噪对信号主导模态分量进行去噪后完成信号重构。仿真及实验结果表明:相比传统水声信号去噪方法,该文方法在复杂噪声环境下可有效提升信噪比12 d B,降低均方根误差80%,并在去噪的同时保持信号关键特征,具有更优的去噪性能。
