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公开(公告)号：CN114553322B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210114578.4
申请日：2022-01-30
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： H04B11/00 , H04B13/02 , H04L41/0668 , H04L12/12
摘要： 本发明提供了一种低开销的水声网络去中心化方法，基于本发明构建的去中心化的水声网络，能够在水下环境以低开销完成了检测主节点故障自动检测，并完成主节点的智能切换，从而确保整个网络继续作业，延长了网络寿命。本发明基于本发明构建的去中心化的水声网络，能够在水下环境以低开销完成主节点故障自动检测，并完成主节点的智能切换，保障了网络的安全性和鲁棒性。在水下环境以低开销实现了基于共识的水声网络去中心化组网，有效降低了由于通信次数过多而产生的水声网络带宽与能量消耗，能够克服水声信道质量差以及节点能量有限对该方法实施的影响，提高了中心节点切换过程的成功率，在资源受限的水下环境中显著提升了水声网络的容错性和抗毁性。
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公开(公告)号：CN117686974A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311710025.6
申请日：2023-12-13
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G01S5/18
摘要： 本发明提供了一种量化AOA的凸优化目标定位方法，获得传感器网络中各传感器节点之间的原始AOA量测，计算泰勒级数近似处理反正切函数，对原始AOA量测值进行量化，通过非理想信道传输后将量化AOA量测值发送到融合中心，利用半正定松弛将目标函数转化为凸函数，对约束条件进行转化和松弛，将问题转化为一个凸问题，求解凸优化问题，得到目标位置的估计值。本发明采用的AOA量测，且在资源有限、能量有限的水声传感器网络定位系统中，仍然能够较为准确地得到目标位置的估计，且使用了凸优化方法求解目标定位问题，能收敛到全局最优解且不依赖于初始点的选取，具有较强的实用性和较高的准确性。
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公开(公告)号：CN117455949A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311292219.9
申请日：2023-10-08
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
摘要： 本发明提供了一种基于CNN‑LSTM‑ATTENTION的水下目标跟踪方法，首先经过CNN卷积进行局部和全部的空间特征提取，然后输入给LSTM学习时间序列特征的依赖关系，最后通过注意力层计算输入向量的注意力得分，并将结果输入到全连接层得到估计状态。本发明在不同的机动轨迹表现出最小的跟踪均方根误差，这显示了该算法的稳定性。与传统的滤波器方法(EKF、IMM)以及基于LSTM的神经网络方法相比，该方法无需建模目标运动类型的先验信息且针对目标发生机动时具有更好的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN117348087A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311244607.X
申请日：2023-09-26
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种水下多目标跟踪方法，包括步骤：建立三维空间坐标系，获取传感器的坐标，监控水体体积，水面在Z轴的坐标Z2，水底在Z轴的坐标Z3，杂波密度λ；传感器周期性获取量测信息，所述量测信息包括方位角、俯仰角以及与直达波之间的时延，第i帧中的量测信息的集合记为Z(i)，传感器获取单个目标的量测信息的数量为L；在监控水体体积内随机生成K个虚拟目标cK＝[c1,c2,...,cK]，并根据先验公式表示一个量测信息来自于某个传播路径的可能性；根据对数似然比建立水下目标模型；根据水下目标模型得到实际目标数量和各个实际目标的最优坐标。能够高效地对水下多目标进行定位和追踪。
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公开(公告)号：CN117250603A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311493007.7
申请日：2023-11-10
申请人： 西北工业大学深圳研究院
摘要： 本发明公开了一种水下微弱目标信号的多通道熵检测方法，属于信号检测技术领域，该方法包括：根据水下微弱目标信号的多通道数据，进行时间尺度相同的粗粒化处理，并进行相空间重构，得到嵌入维数为M的相空间，计算得到相空间的平均概率；变更相空间的嵌入维数，得到嵌入维数变更的相空间的平均概率，根据不同的平均概率计算得到多通道的熵值IMMSE；更改粗粒化的时间尺度，得到不同的粗粒化时间尺度熵值IMMSE，对熵值进行分析，完成对水下微弱目标信号进行检测。本发明能够在高低信噪比环境中对水中微弱目标信号检测，有效地提取通道间的相关性信息，在处理实际复杂数据时能够保持算法的稳定，具有较高的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN115906413B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211318423.9
申请日：2022-10-26
申请人： 西北工业大学
摘要： 置状态的采样难度，提升传感器网络的自定位精本发明提供了一种基于重要性采样的 度。Dirichlet过程混合模型节点自定位方法，将节点位置坐标看作为时间变量，在此基础上联合Dirichlet过程混合模型构建传感器节点自定位模型，同时直接在Gibbs迭代过程中对节点位置后验概率密度函数进行采样，得到节点位置；利用蒙特卡罗抽样近似法中的重要性采样原理，寻找目标节点后验概率分布的建议分布，简化后验概率分布采样难度，并提升传感器网络节点定位精度性能。本发明解决实际中传感器网络量测存(56)对比文件Bo Li;Wenquan Gong;Yongsheng Yang;Bing Xiao;Dechao Ran.Appointed Fixed TimeObserver-Based Sliding Mode Control for aQuadrotor UAV Under ExternalDisturbances.IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems.2021,全文.王领;申晓红;康玉柱;花飞;王海燕.水声传感器网络信号到达时间差目标定位的最小二乘法估计性能.兵工学报.2020,(03),全文.陈钊;刘郑国;王海燕;申晓红;和斌.基于RJMCMC方法的水下被动目标声源数和方位联合估计.鱼雷技术.2011,(06),全文.
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公开(公告)号：CN115514690B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211072226.3
申请日：2022-09-01
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： H04L43/18 , H04L69/324 , H04B11/00 , H04B13/02 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F18/2411
摘要： 本发明提供了一种非合作水声网络MAC协议识别方法，首先通过对接收信号中的海洋环境噪声进行消减，减少了脉冲噪声对接收信号的干扰，然后提取短时能量特征，并对提取到短时能量特征进一步进行降噪，并通过机器学习的分类方法能够学习到数据间的特征规律，从而实现对水声非合作网络MAC协议的有效识别。本发明减小噪声能量对水声网络信号能量估计的影响，能够起到对短时能量降噪的效果，符合实际应用场景。通过对CQSTE序列进行变化检测和统计分析，即可提取到能够反映感知节点处的非合作水声网络能量随时间变化的特征，从而能够获取基于CQSTE的水声网络MAC协议识别特征集。
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公开(公告)号：CN110390073B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910762326.0
申请日：2019-08-19
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明提供了一种矢量传感的多通道空间合成方位滤波方法，利用矢量传感器采集4通道信号，设定波达方向的角度搜索范围间隔，对应将给出水平方向角的角度范围的分割为多个搜索空间角度范围的集合，对多空间方位的每一个搜索范围间隔Δθ进行矢量合成，将合成信号与声压信号p(t)做互相关，对相关度值进行排序，选择最大相关度值并输出其所对应的合成信号。本发明利用矢量传感接收信号的空间方位特性，对平面振速通道的离散空间合成，利用噪声的空间性及信号的方位性，通过对合成信号与声压通道的相关性实现方位滤波，滤除空间其他方位的干扰信息，解决了传统标量声传感技术下滤波降噪的难题。
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公开(公告)号：CN115514690A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211072226.3
申请日：2022-09-01
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： H04L43/18 , H04L69/324 , H04B11/00 , H04B13/02 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种非合作水声网络MAC协议识别方法，首先通过对接收信号中的海洋环境噪声进行消减，减少了脉冲噪声对接收信号的干扰，然后提取短时能量特征，并对提取到短时能量特征进一步进行降噪，并通过机器学习的分类方法能够学习到数据间的特征规律，从而实现对水声非合作网络MAC协议的有效识别。本发明减小噪声能量对水声网络信号能量估计的影响，能够起到对短时能量降噪的效果，符合实际应用场景。通过对CQSTE序列进行变化检测和统计分析，即可提取到能够反映感知节点处的非合作水声网络能量随时间变化的特征，从而能够获取基于CQSTE的水声网络MAC协议识别特征集。
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公开(公告)号：CN115514424A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211067903.2
申请日：2022-09-01
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： H04B13/02 , H04B11/00 , H04B17/309 , H04L43/0852
摘要： 本发明提供了一种非合作水声网络接收信号生成方法，首先对非合作节点以及接收节点进行部署并计算节点间的声信号传播时延，计算信道单位冲击响应及海洋环境噪声并产生通信信号，再对非合作方数据产生时刻引入MAC协议并结合到达接收节点所需时延得到每包数据信号到达接收节点的时刻，最后对信号进行合成得到非合作水声网络接收信号。本发明考虑海洋环境复杂带来的多径和低信噪比以及不可忽视的传播时延，包含所需的物理层参数信息以及链路层协议信息，从链路角度对接收的通信信号进行延时叠加，更贴近真实情况的接收信号的生成方法，针对性的对链路层信道资源以及物理层节点进行占用、攻击，达到隐蔽、快速、高效、低成本、鲁棒的对抗效果。
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