针对脉冲噪声导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)水声通信系统误码率性能降低的问题,提出一种迭代脉冲噪声抑制与信道估计方法。首先,利用对称α稳定(symmetricαstable,SαS)分布对水下噪声进行建模,...针对脉冲噪声导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)水声通信系统误码率性能降低的问题,提出一种迭代脉冲噪声抑制与信道估计方法。首先,利用对称α稳定(symmetricαstable,SαS)分布对水下噪声进行建模,并通过实测噪声数据进行拟合验证。其次,基于脉冲噪声幅值较大的特性,利用切比雪夫不等式对基带接收信号实部和虚部分别进行脉冲噪声检测和抑制。同时,通过分析最小二乘(least squares,LS)信道估计算法估计误差的统计特性,提出自适应门限LS信道估计算法,减轻残余噪声对信道估计的影响。最后,结合估计的信道和译码结果重构噪声并进行脉冲噪声估计,实现迭代脉冲噪声抑制与信道估计。仿真结果表明,在不同程度脉冲噪声和实测噪声场景下,所提方法能够有效抑制脉冲噪声,显著降低OFDM系统误码率。展开更多
利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度...利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度分布具有其特殊性,基于先验统计生成可变尺度先验框。其次,为了解决声呐图像稀缺的难题,采用数据增强的方法对训练集进行扩充。最后,探索了模型的轻量化,通过删减模型的大目标检测层,在不降低模型精度的同时简化模型结构。为了评估算法的有效性,以前视声呐图像为例进行了综合试验,平均精度(mean average precision,mAP)@0.75和mAP@0.5:0.95分别达0.585和0.559,较原Yolov5网络分别提升了5.8%和3.1%,同时每秒10亿次浮点运算次数下降到14.9。结果表明,所提算法具有更高的精度和更轻量化的模型结构。展开更多
文摘针对脉冲噪声导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)水声通信系统误码率性能降低的问题,提出一种迭代脉冲噪声抑制与信道估计方法。首先,利用对称α稳定(symmetricαstable,SαS)分布对水下噪声进行建模,并通过实测噪声数据进行拟合验证。其次,基于脉冲噪声幅值较大的特性,利用切比雪夫不等式对基带接收信号实部和虚部分别进行脉冲噪声检测和抑制。同时,通过分析最小二乘(least squares,LS)信道估计算法估计误差的统计特性,提出自适应门限LS信道估计算法,减轻残余噪声对信道估计的影响。最后,结合估计的信道和译码结果重构噪声并进行脉冲噪声估计,实现迭代脉冲噪声抑制与信道估计。仿真结果表明,在不同程度脉冲噪声和实测噪声场景下,所提方法能够有效抑制脉冲噪声,显著降低OFDM系统误码率。
文摘利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度分布具有其特殊性,基于先验统计生成可变尺度先验框。其次,为了解决声呐图像稀缺的难题,采用数据增强的方法对训练集进行扩充。最后,探索了模型的轻量化,通过删减模型的大目标检测层,在不降低模型精度的同时简化模型结构。为了评估算法的有效性,以前视声呐图像为例进行了综合试验,平均精度(mean average precision,mAP)@0.75和mAP@0.5:0.95分别达0.585和0.559,较原Yolov5网络分别提升了5.8%和3.1%,同时每秒10亿次浮点运算次数下降到14.9。结果表明,所提算法具有更高的精度和更轻量化的模型结构。
