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申请/专利权人：安徽工程大学
摘要：本发明公开了基于深度KMeans++聚类的水下声源定位方法，属于信号处理领域，包括：计算源目标到各个阵元的距离，处理后得到源目标对应的坐标估计值并进行归一化得到训练数据集；对训练数据集进行预处理；构建基于深度学习的预训练模型来学习训练数据的深层特征；采用KMeans++算法对模型输出进行聚类，并根据聚类结果对所述预训练模型的参数进行微调，微调后的预训练模型再进行聚类；对微调后的模型聚类结果按聚类簇划分并取均值，其结果作为源目标的最终位置估计值。本发明依托长基线定位结果的分布规律，在有效改善长基线系统定位精度的同时，还提升了定位稳定性和对测距误差的鲁棒性。
主权项：1.基于深度KMeans++聚类的水下声源定位方法，应用于长基线定位，其特征在于：包括以下步骤：S1、计算并统计源目标到各个阵元的距离，并根据所述距离计算得到源目标对应的坐标估计值，所述坐标估计值归一化后构成数据集Dn；S2、数据预处理：对所述数据集Dn进行预聚类以去除边缘野值，然后对所述数据集Dn进行分布变换，得到近球形分布，数据预处理后得到训练数据Dt；S3、预训练：构建基于深度学习的预训练模型来学习训练数据Dt的深层特征，预训练模型的输出记为Da；S4、微调：采用KMeans++算法对数据Da进行聚类，并根据聚类结果对所述预训练模型的参数进行微调，微调后的预训练模型再经过聚类的结果记为R；S5、对R按聚类簇划分并取均值，其结果作为源目标的最终位置估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工程大学 基于深度KMeans++聚类的水下声源定位方法
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