作者：刘钰; 胡桥; 赵振轶; 魏昶仿生机器鱼人工侧线经验模式分解支持向量机智能探测
摘要：针对水下声学感知与信息交互系统常常受到混响或多途效应干扰,而光学传感也容易受到水质浑浊等环境制约的现状,为了解决仿生机器鱼在复杂水下环境干扰下的目标精确探测问题,文中提出一种基于仿生人工侧线(ALL)的水下运动目标智能探测方法。首先,通过经验模式分解(EMD)将 ALL 系统接收到的原始信号分解为不同的本征模态函数(IMFs),从而将有用信号与干扰进行分离;然后,在水中放置不同频率的振动物体模拟不同鱼类,通过 IMFs 中的特征频率进行水下运动目标的识别;最后,将 IMFs 的能量值频谱信息作为支持向量机(SVMs)的输入,从而智能识别水下运动物体的方位。将这一探测方法与 ALL结合并进行水池实验验证,结果表明,文中所提出的方法相比于传统的如快速傅里叶变换(FFT)和神经网络等方法具有更好的探测性能。
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