李宁
- 作品数：18 被引量：69H指数：5
- 供职机构：海军大连舰艇学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球理学自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 数字海图中助航设备的自动综合探讨被引量：4
- 2011年
- 助航设备是海图上一种重要的点状要素,其自动综合是海图自动综合的重要研究内容。以数字海图数据为基础,深入探讨了数字海图中助航设备的自动综合问题,重点研究了助航设备的自动选取。基于助航设备分布和分级的规律性,提出了一种助航设备自动综合方法。初步实验表明,该方法在实现助航设备自动综合时效果较好。
- 郑义东李宁田震李改肖
- 关键词：数字海图助航设备
- 一种改进的潮滩数字高程模型构建方法被引量：1
- 2013年
- 提出一种基于趋势面优化与克里金插值组合的IZDEM建模方法。通过最优等价权控制不同源数据精度差异对建模质量的影响,优化拟合潮滩地形的趋势面;利用克里金插值方法,顾及潮滩地形变化的各向异性构建残差面,最后利用优化的趋势面和残差面组合构建IZDEM。实验表明,在利用多源潮滩数据构建IZDEM时,本方法可以提高IZDEM的整体建模质量。
- 李宁田震张立华彭认灿
- 关键词：多源数据各向异性
- MVCF格式数字海图更新中的多边形关系处理方法研究
- 在分析了当前MVCF格式数字海图的更新现状以及存在的主要问题的基础上，对MvCF格式数字海图更新过程中的多边形关系处理方法进行了深入研究，提出了针对面(区域)要素更新的算法。最终通过实例数据对算法的有效性进行了验证，取得...
- 董箭彭认灿陈轶李宁
- 变异函数在水深场空间结构分析中的应用被引量：3
- 2011年
- 引进了地统计学中的变异函数,通过对我国多幅航海图和港湾图水深数据的计算分析,初步揭示了水深场的空间变异特征。结果表明:水深点的空间相关性与相互间的距离和所表征的海底地形有关;在不同的尺度下水深场的空间变异特征不同;水深场的空间变异存在各向异性。
- 陈轶彭认灿张立华董箭李宁
- 关键词：变异函数空间结构各向异性
- 基于Douglas双侧多叉树的曲线综合算法研究被引量：16
- 2010年
- 在对D-P算法存在问题进行全面分析的基础上,提出一种基于Douglas双侧多叉树的结构化曲线综合方法,在确保结果拓扑结构正确的基础上保持了较高的图形特征相似性和化简效率。
- 陈轶彭认灿郑义东董箭李宁
- 利用曲面求交提取低潮线的方法被引量：3
- 2014年
- 针对当前常用的低潮线提取方法不能适应较大区域范围的现状,提出一种基于曲面求交的低潮线提取方法。首先,在顾及潮滩带状分布特点的基础上,采用单向分区策略构建潮滩数字高程模型;然后,综合利用验潮站和网格潮汐模型计算的低潮面值,采用TCARI(the tidal constituent and residual interpolation)方法,构建曲面形态(连续无缝)的沿岸低潮面模型;最后,对所构的两个模型进行曲面求交,提取沿岸低潮线。试验结果表明,当提取低潮线的区域较大时,本文方法能明显提高低潮线的提取精度。
- 李宁张立华田震彭认灿
- 关键词：曲面求交大区域
- 面向原始辐射噪声的水声目标识别研究
- 2023年
- 水声目标识别是一项利用目标辐射噪声特性对目标属性进行判别的模式识别技术,具有十分重要的经济价值和军事价值。传统水声目标识别方法依靠信号处理技术对目标辐射噪声进行特征提取,进而通过人工识别或设计分类器识别的方法实现目标类别的判别。通过设计特征进行特征提取的过程中,不可避免会造成目标辐射信号中信息的损失,而深度神经网络依靠其多层网络结构,具备强大的特征提取能力。文章以一维卷积神经网络作为构建水声目标识别的基本模型,利用梅尔频率倒谱系数特征的提取思路,创造性地设计了MFCC1D卷积神经网络。结果显示,在ShipsEar数据集与水下目标信号构成的混合数据集上,设计方法的识别准确率达到96.4%。
- 刘聪韩东张欣洋李宁
- 关键词：卷积神经网络水声目标识别
- 基于时频分布图相似度匹配的水下声源定位方法
- 2023年
- 针对水下目标深度距离估计,将图像内容检索技术引入匹配场定位,提出一种利用接收信号时频分布图做相关的声源定位方法。论文将此方法应用于硬底均匀浅海声场,对实际接收信号进行时频表示,得到包含声源深度与距离信息的标准时频分布图,利用相关图像处理技术标记图像指纹,粗定位比对后判断预测场范围;根据预测场各点位模拟信号与实际信号的时频分布图相关程度实现声源位置估计。通过仿真验证该定位方法的抗噪声性能,结果表明,论文算法对噪声具有较好抑制作用,可以准确实现水下声源的距离与深度估计。
- 李宁韩东张浩刘聪马梦锴
- 关键词：时频分布声源定位
- 实时水深模型的一种构建方法
- 2012年
- 水深是表达海洋深度变化的基础数据,实时水深是舰船航行和海岸带军事行动的重要影响因子。本文从实用角度出发,采用海图水深作为静态水深,基于余水位订正的预报水位作为动态水位,提出了一种顾及实时水深区域变化特征的实时水深模型。实验表明,该模型实现了实时水深的快速求取,一定程度上可以满足航海和军事应用需求。
- 李宁彭认灿田震陈轶董箭
- 基于深度学习的常规调制信号与跳频调制信号识别
- 2022年
- 跳频(Frequency Hopping,FH)调制手段是扩频通信方法中的一类,具有很强的抗干扰性能,被广泛应用在军事通信领域。在战场的强电磁环境中,准确分类识别出跳频信号与常规调制信号,在判断敌我目标属性、实施通信干扰与抗干扰方面具有十分重要的意义。传统基于信号特征提取的跳频信号分类识别手段受信噪比影响大,在低信噪比条件下无法实现有效分类识别。对此,本文利用卷积神经网络实现跳频调制信号与常规调制信号的分类识别。首先通过小波变换得到信号的时频图像,之后将时频图像输入卷积神经网络进行分类识别。实验证明,相比于传统人工特征分类模型,基于卷积神经网络的分类识别模型受信噪比影响小,且分类识别准确率高,在信噪比大于-4 dB条件下,识别成功率达到98%以上。
- 刘聪韩东李宁张埂铭
- 关键词：卷积神经网络调制识别
