[發(fā)明專利]一種水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111019163.0
• 申請(qǐng)日: 2021-09-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113722915A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張建磊;蘭香;田雨欣;楊祎;賀鋒濤;張斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06N3/00
• 代理公司: 西安亞信智佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61241
• 代理人: 駱怡潔

1.一種水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

對(duì)獲取的帶噪弱光信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到小參數(shù)信號(hào)；

建立自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型，將所述小參數(shù)信號(hào)作為所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型的系統(tǒng)輸入信號(hào)；

對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的所述蟻群算法對(duì)所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型中的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)；

根據(jù)改進(jìn)后的所述蟻群算法迭代是否終止，判斷是否輸出最優(yōu)系統(tǒng)參數(shù)，若停止迭代，則輸出所述最優(yōu)系統(tǒng)參數(shù)；

根據(jù)輸出的所述最優(yōu)系統(tǒng)參數(shù)輸入所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型，利用四階龍格庫(kù)塔算法求解輸出隨機(jī)共振檢測(cè)信號(hào)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)獲取的帶噪弱光信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到小參數(shù)信號(hào)，包括：

利用二次采樣對(duì)所述帶噪弱光信號(hào)的傳輸頻率和采樣頻率進(jìn)行預(yù)處理，得到所述小參數(shù)信號(hào)，使所述小參數(shù)信號(hào)滿足所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型只能處理頻率小于1的所述小參數(shù)信號(hào)要求。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于，所述建立自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型，將所述小參數(shù)信號(hào)作為所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型的系統(tǒng)輸入信號(hào)，包括：

所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型為：

其中，x表示系統(tǒng)輸出，a、b表示隨機(jī)共振系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)，s(t)表示系統(tǒng)輸入信號(hào)，n(t)表示噪聲。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的所述蟻群算法對(duì)所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型中的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)改進(jìn)后的蟻群算法，包括：

引入擁擠度和擁擠度因子，對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)改進(jìn)后的蟻群算法的參數(shù)進(jìn)行初始化，設(shè)置種群數(shù)量N，最大迭代次數(shù)iter_max，信息素?fù)]發(fā)因子ρ。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的所述蟻群算法對(duì)所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型中的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)改進(jìn)后的蟻群算法，包括：

在對(duì)所述改進(jìn)后的蟻群算法的參數(shù)進(jìn)行初始化后，設(shè)定系統(tǒng)參數(shù)a和b的取值范圍，根據(jù)步長(zhǎng)劃分網(wǎng)格，并隨機(jī)在網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處放置螞蟻，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一組自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型中的所述系統(tǒng)參數(shù)a和b，形成螞蟻訪問(wèn)列表。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述水下弱光信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的所述蟻群算法對(duì)所述自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)模型中的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)改進(jìn)后的蟻群算法，包括：

根據(jù)每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的信息素濃度計(jì)算相應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，根據(jù)計(jì)算出的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值大小選擇螞蟻下一個(gè)移動(dòng)的所述節(jié)點(diǎn)；

其中，所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算公式為：

式中，k表示第k只螞蟻，τ_ij(t)表示t時(shí)刻螞蟻從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j兩個(gè)位置之間的信息素濃度，η_ij(t)表示t時(shí)刻螞蟻從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j兩個(gè)位置之間的啟發(fā)信息，α和β為常數(shù)，分別表示所述信息素濃度和啟發(fā)信息的影響程度，allowed_k(k∈1,2,…,N)表示未訪問(wèn)過(guò)的節(jié)點(diǎn)的集合，即第k只螞蟻緊接著可以選擇的節(jié)點(diǎn)；

其中，信息素更新的公式為：

式中：Δτ_ij(t)表示t時(shí)刻螞蟻從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j路徑上留下的信息素總和，τ(t+1)表示t+1時(shí)刻螞蟻從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j兩個(gè)位置之間的信息素濃度。