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基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究
1
作者
徐慧峰
钱彦岭
+1 位作者
温激鸿
邱静
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期103-107,共5页
在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置。应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的。运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同...
在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置。应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的。运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量。实际应用表明,该方法是有效的。
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关键词
稀疏序列
粒子群优化
Bayes反卷积
声学探测
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职称材料
题名
基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究
1
作者
徐慧峰
钱彦岭
温激鸿
邱静
机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期103-107,共5页
基金
国家部委资助项目
文摘
在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置。应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的。运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量。实际应用表明,该方法是有效的。
关键词
稀疏序列
粒子群优化
Bayes反卷积
声学探测
Keywords
sparse spike trains
Particle Swarm Optimization(PSO)
bayesian deconvolufion
acoustic detection
分类号
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究
徐慧峰
钱彦岭
温激鸿
邱静
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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