基于Resnet和FrFT的水下多目标定位OA北大核心CSTPCD
Multi-target localization exploiting Resnet and fractional Fourier transform
针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrFT得到其频谱图,使用ResNet检测频谱峰值并计算目标个数;最后,设计了一个多目标定位算法来区分不同目标数据,并估计每个目标的位置和速度.通过仿真对比了信噪比(SNR)和锚节点数量对定位的影响.实验…查看全部>>
Aiming at the problem that the accuracy of underwater multi-target localization depends on the sampling interval,a multi-target localization algorithm(MLRF)combining the deep residual network(ResNet)and the fractional fourier transform(FrFT)was proposed.Firstly,an simulation model of underwater multi-target localization was built.Secondly,a network suitable for multi-target localization was trained using ResNet.Thirdly,FrFT was performed on the echoes to obt…查看全部>>
刘树东;马子枫;王燕;张艳
天津城建大学计算机与信息工程学院,天津 300384天津城建大学计算机与信息工程学院,天津 300384天津城建大学计算机与信息工程学院,天津 300384天津城建大学计算机与信息工程学院,天津 300384
电子信息工程
水下定位多目标定位分数傅里叶变换深度残差网络传感器
underwater localizationmulti-target localizationfractional Fourier transformdeep residual networksensor
《华中科技大学学报（自然科学版）》 2024 (3)
127-134,8
国家自然科学基金资助项目(61902273).
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