【摘 要】
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针对复杂多源混叠目标声源辨识问题,传统定位算法因存在较多噪声干扰,定位结果会出现很多野点,无法准确地对目标进行估计。本文提出利用高分辨率声成像处理算法获得目标区域
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,中国科学院声学研究所
【基金项目】
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中国国家重点研发项目(2017YFC0822403)
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针对复杂多源混叠目标声源辨识问题,传统定位算法因存在较多噪声干扰,定位结果会出现很多野点,无法准确地对目标进行估计。本文提出利用高分辨率声成像处理算法获得目标区域声场空频信息矩阵,依据先验目标噪声源频率统计特性得到无人机特征,通过非参数估计的Parzen窗函数法计算空间分布概率密度函数,基于目标在特征频段和空间区域的分布特性,建立空频特征联合优化的检测定位模型。无人机声学检测仿真与实际定位结果表明该方法具有良好的空间抗干扰能力,可实现复杂环境下声源目标的检测定位。
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