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不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制被引量：2: 1; 作者王锐司昌龙 +1 位作者马慧郝程鹏《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期748-756,共9页; 本文研究了不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制问题.首先,引入坐标变换将系统全局渐近镇定控制问题转化为变换后模型欠驱动子系统的全局渐近镇定控制问题,利用周期时间函数构造时变辅助变量提出了一种时变连续的镇定控制律... 展开更多; 关键词事件触发控制欠驱动水面机器人全局渐近镇定控制时变反馈坐标变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于YOLOv3锚框优化的侧扫声呐图像目标检测被引量：10: 2; 作者陈禹蒲马晓川李璇《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第11期2359-2371,共13页; 利用侧扫声呐图像来探查海底目标对海洋资源开采和海上军事防护都有重大意义。目前人为提取图像特征进行目标检测的传统机器学习方法逐渐被深度学习取代。深度学习技术在降低算法复杂度的同时提高图像目标检测效率,极大地推动了目标检... 展开更多; 关键词侧扫声呐图像目标检测锚框深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合压缩感知模型的稀疏阵列波束形成方法被引量：7: 3; 作者陈力恒马晓川 +1 位作者李璇宋其岩《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第4期475-485,共11页; 本文从稀疏阵列入手,将稀疏阵列接收数据模型转化为更高自由度下的单快拍接收数据模型,并将压缩感知模型引入稀疏阵列信号处理问题中,从理论上证明了其可行性。在等效单快拍数据下,利用稀疏重构算法准确估计信源方位和功率,进而对传统M... 展开更多; 关键词稀疏阵列压缩感知模型稀疏重构波束形成; 在线阅读下载PDF 职称材料

最小方差无失真响应波束形成解卷积后处理算法被引量：4: 4; 作者宋其岩马晓川 +1 位作者李璇詹飞《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第1期9-18,共10页; 为提高最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成算法的方位分辨能力,本文将MVDR算法的输出功率谱重新建模为卷积的形式,并运用两种解卷积技术对MVDR的方位谱进行后处理。该算法将角度空间中心位置... 展开更多; 关键词最小方差无失真响应解卷积 Richardson-Lucy 快速迭代收缩阈值方位估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于稀疏分量分析的振动信号源识别方法被引量：3: 5; 作者田旭马晓川 +2 位作者封超胡泽岩宋其岩《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1034-1045,共12页; 振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个... 展开更多; 关键词欠定盲源分离稀疏分量分析模糊聚类信号重构; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进通道注意力机制的时域水声信号识别网络: 6; 作者杨基睿鄢社锋 +1 位作者曾迪杨斌斌《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1025-1035,共11页; 为了提高时域水声信号识别网络的性能,本文在改进通道注意力机制的基础上提出了一种识别时域信号的卷积神经网络。该网络分别在原始时域信号和时域重构序列中提取特征,并在训练过程中随机丢弃输入中的数据点以防止网络训练的过拟合。同... 展开更多; 关键词水声目标识别时域信号识别卷积神经网络注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制被引量：2: 1; 作者王锐司昌龙马慧郝程鹏; 机构中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室中国科学院大学; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期748-756,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61971412) 中国科学院国防科技重点实验室基金项目(E029150101)资助。; 文摘本文研究了不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制问题.首先,引入坐标变换将系统全局渐近镇定控制问题转化为变换后模型欠驱动子系统的全局渐近镇定控制问题,利用周期时间函数构造时变辅助变量提出了一种时变连续的镇定控制律,并结合切换门限事件触发机制设计实际的事件触发推力与力矩控制输入使闭环系统全局渐近稳定.所提出的方法仅在系统满足触发条件时对控制器进行更新,能够节约系统资源以及减少执行器操纵次数,同时不会降低原有的控制品质.最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性.; 关键词事件触发控制欠驱动水面机器人全局渐近镇定控制时变反馈坐标变换; Keywords event-triggered control under-actuated surface vessels global asymptotic stabilization time-varying feedback coordinate transformations; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLOv3锚框优化的侧扫声呐图像目标检测被引量：10: 2; 作者陈禹蒲马晓川李璇; 机构中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室中国科学院大学; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第11期2359-2371,共13页; 基金中国科学院声学研究所自主部署“前沿探索”类项目(QYTS202013)。; 文摘利用侧扫声呐图像来探查海底目标对海洋资源开采和海上军事防护都有重大意义。目前人为提取图像特征进行目标检测的传统机器学习方法逐渐被深度学习取代。深度学习技术在降低算法复杂度的同时提高图像目标检测效率,极大地推动了目标检测技术地发展。将深度学习检测算法应用到侧扫声呐图像目标检测领域时,锚框作为目标检测网络中较为重要的先验信息会影响最终的检测性能,考虑到声呐数据集的真实目标框与网络设定的锚框未必贴合的问题,本文在YOLOv3的基础上对锚框进行了优化,给出了一种能够获取有效先验锚框的策略。首先使用K-Means算法对真实目标框进行聚类,获得比较贴合于声呐数据集的锚框,然后设计了一种超参数锚框映射关系对聚类后的锚框进行拉伸变换,这样获得的锚框既包含了声呐数据集的目标框信息,也能利用到YOLOv3的多尺度特性。实验结果表明,所提锚框优化策略能够让YOLOv3网络获得更优的检测性能,适用于侧扫声呐图像的目标检测问题。; 关键词侧扫声呐图像目标检测锚框深度学习; Keywords side-scan sonar images target detection anchors deep learning; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合压缩感知模型的稀疏阵列波束形成方法被引量：7: 3; 作者陈力恒马晓川李璇宋其岩; 机构中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室中国科学院大学; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第4期475-485,共11页; 基金中科院青促会资助。; 文摘本文从稀疏阵列入手,将稀疏阵列接收数据模型转化为更高自由度下的单快拍接收数据模型,并将压缩感知模型引入稀疏阵列信号处理问题中,从理论上证明了其可行性。在等效单快拍数据下,利用稀疏重构算法准确估计信源方位和功率,进而对传统MVDR波束形成器进行优化。仿真结果表明,采用压缩感知模型实现稀疏阵列的波束形成,能够将稀疏阵列和压缩感知算法两者的优势结合,在阵列阵元数较少的条件下达到更高的自由度,同时具备良好的波束形成器性能。; 关键词稀疏阵列压缩感知模型稀疏重构波束形成; Keywords sparse array compressed sensing model sparse reconstruction beamforming; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最小方差无失真响应波束形成解卷积后处理算法被引量：4: 4; 作者宋其岩马晓川李璇詹飞; 机构中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室中国科学院大学; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第1期9-18,共10页; 基金中科院青促会资助。; 文摘为提高最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成算法的方位分辨能力,本文将MVDR算法的输出功率谱重新建模为卷积的形式,并运用两种解卷积技术对MVDR的方位谱进行后处理。该算法将角度空间中心位置的单个声源的MVDR方位谱当作点扩散函数(Point Spreading Function,PSF),并运用Richardson-Lucy算法和快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)分别对MVDR(MVDR-RL,MVDR-FISTA)的方位谱进行解卷积后处理,获得背景级更低的MVDR-RL和MVDR-FISTA方位谱,同时提高了分辨能力和估计精度。仿真实验显示了所提算法的良好性能。; 关键词最小方差无失真响应解卷积 Richardson-Lucy 快速迭代收缩阈值方位估计; Keywords minimum variance distortionless response deconvolution Richardson-Lucy fast iterative shrinkage-thresholding algorithm direction of arrival estimation; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于稀疏分量分析的振动信号源识别方法被引量：3: 5; 作者田旭马晓川封超胡泽岩宋其岩; 机构中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室中国科学院大学; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1034-1045,共12页; 文摘振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个时频点邻域的局部主成分,筛选出单源域特征数据。然后利用余弦距离改进聚类验证技术与模糊聚类算法,对振动源个数进行识别、对聚类参数进行更新,获得信号源数和混合矩阵估计。最后用一系列最小二乘法从混合信号对应的时频点中抽取出源信号。通过仿真实验和实测数据实验验证了本文方法的有效性和稳健性,相比经典时频比方法得到了更稳健、更精确的分离结果,这有助于对机械振动源进行识别和定量评估,以方便后续进行机械状态监测和减振降噪处理。; 关键词欠定盲源分离稀疏分量分析模糊聚类信号重构; Keywords underdetermined blind source separation sparse component analysis fuzzy C-means signal reconstruction; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进通道注意力机制的时域水声信号识别网络: 6; 作者杨基睿鄢社锋曾迪杨斌斌; 机构中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室中国科学院大学; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1025-1035,共11页; 基金国家自然科学基金(62192711)。; 文摘为了提高时域水声信号识别网络的性能,本文在改进通道注意力机制的基础上提出了一种识别时域信号的卷积神经网络。该网络分别在原始时域信号和时域重构序列中提取特征,并在训练过程中随机丢弃输入中的数据点以防止网络训练的过拟合。同时,本文使用由多个卷积层或残差模块构造的多尺度卷积模块提取不同频率成分下的信号特征。针对时域信号特点,本文在通道注意力机制中分别引入样本特征通道能量信息,样本特征通道幅值信息以及样本特征通道与样本整体间的相关性求解特征通道权值,增强特征中的有效成分。最后,在损失函数中添加分类器权值范数的正则项,突出网络提取的有效特征。在ShipsEar和DeepShip数据库下的实验结果表明,当训练数据和测试数据具有相似分布时,本文改进的卷积神经网络可对时域目标信号进行有效识别。; 关键词水声目标识别时域信号识别卷积神经网络注意力机制; Keywords underwater target recognition time-domain signal recognition convolutional neural network mechanism of attention; 分类号 TB566 [交通运输工程—水声工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制	王锐司昌龙马慧郝程鹏	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于YOLOv3锚框优化的侧扫声呐图像目标检测	陈禹蒲马晓川李璇	《信号处理》 CSCD 北大核心	2022	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合压缩感知模型的稀疏阵列波束形成方法	陈力恒马晓川李璇宋其岩	《信号处理》 CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	最小方差无失真响应波束形成解卷积后处理算法	宋其岩马晓川李璇詹飞	《信号处理》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于稀疏分量分析的振动信号源识别方法	田旭马晓川封超胡泽岩宋其岩	《信号处理》 CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	改进通道注意力机制的时域水声信号识别网络	杨基睿鄢社锋曾迪杨斌斌	《信号处理》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料