主動聲吶目標(biāo)分類識別在保護(hù)國家安全的軍事領(lǐng)域及海洋資源開發(fā)的民用領(lǐng)域上,都有著非常重要的研究意義。一方面可用于提高作戰(zhàn)系統(tǒng)決策效率及可靠性,另一方面能夠探索海底環(huán)境和生物,幫助獲取更多海洋資源。主動聲吶目標(biāo)回波信號中攜帶著大量反映目標(biāo)本質(zhì)特性的信息,是主動聲吶目標(biāo)分類識別研究的基礎(chǔ),但由于水下環(huán)境復(fù)雜多變,導(dǎo)致其接收的信號中存在各種噪聲和混響的干擾,使得目標(biāo)有效特征的提取非常困難。針對接收信號中噪聲和混響干擾對主動聲吶目標(biāo)分類識別研究的影響,本文展開了對抑制噪聲和混響的分類識別方法的研究。主要研究工作體現(xiàn)在以下方面:首先,基于稀疏表示理論具有良好的噪聲處理能力以及稀疏表示中的稀疏系數(shù)包含目標(biāo)的本質(zhì)信息,以稀疏系數(shù)作為特征,結(jié)合支持向量機(jī),提出了基于稀疏系數(shù)特征的主動聲吶目標(biāo)分類識別方法。應(yīng)用于噪聲背景下的主動聲吶目標(biāo)回波信號,從信噪比、測試樣本數(shù)大小角度分析說明了本方法具備噪聲抑制能力;在同等條件下與頻譜特征、雙譜特征結(jié)合支持向量機(jī)方法結(jié)果的對比,驗(yàn)證了本方法具有良好的分類識別性能。其次,結(jié)合字典學(xué)習(xí)、稀疏重構(gòu)及匹配度的思想,采用各目標(biāo)主動聲吶回波信號訓(xùn)練得到對應(yīng)學(xué)習(xí)字典,分別稀疏重構(gòu)... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水下目標(biāo)分類識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 稀疏表示理論的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 混響信號處理方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
第2章 稀疏表示理論
    2.1 引言
    2.2 稀疏表示數(shù)學(xué)模型
    2.3 稀疏字典的構(gòu)造方法
        2.3.1 固定字典構(gòu)造方法
        2.3.2 字典學(xué)習(xí)算法
    2.4 稀疏編碼算法
        2.4.1 貪婪追蹤算法
        2.4.2 松弛優(yōu)化算法
    2.5 小結(jié)
第3章 基于稀疏系數(shù)特征的主動聲吶目標(biāo)分類識別方法
    3.1 引言
    3.2 特征提取和分類器結(jié)合的分類識別方法
        3.2.1 信號預(yù)處理及特征提取
        3.2.2 分類器的設(shè)計(jì)
    3.3 基于稀疏系數(shù)特征的水下目標(biāo)分類方法
        3.3.1 方法原理及實(shí)現(xiàn)方法
        3.3.2 K-奇異值分解算法
        3.3.3 正交匹配追蹤算法
    3.4 方法的應(yīng)用與性能驗(yàn)證
        3.4.1 信噪比定義
        3.4.2 四類目標(biāo)主動聲吶實(shí)測信號
        3.4.3 結(jié)果對比及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于字典學(xué)習(xí)的主動聲吶目標(biāo)分類識別方法
    4.1 引言
    4.2 基于字典學(xué)習(xí)的主動聲吶目標(biāo)分類識別方法
        4.2.1 方法原理及實(shí)現(xiàn)步驟
        4.2.2 稀疏重構(gòu)
        4.2.3 分類策略
    4.3 方法的應(yīng)用與性能驗(yàn)證
        4.3.1 方法具體實(shí)現(xiàn)步驟
        4.3.2 稀疏字典構(gòu)造
        4.3.3 信號的重構(gòu)結(jié)果及分析
        4.3.4 結(jié)果對比及分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于混響抑制的主動聲吶目標(biāo)分類識別方法
    5.1 引言
    5.2 混響信號的產(chǎn)生原理
        5.2.1 混響背景下的主動聲吶工作原理
        5.2.2 混響信號產(chǎn)生原理和數(shù)學(xué)模型
    5.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換抑制混響方法
        5.3.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換定義及性質(zhì)
        5.3.2 FRFT最佳階數(shù)確定方法
    5.4 基于混響抑制的主動聲吶目標(biāo)分類識別方法
    5.5 方法的應(yīng)用與性能驗(yàn)證
        5.5.1 混響背景下的實(shí)驗(yàn)信號
        5.5.2 FRFT-DLSRC與 DLSRC方法混響下的分類識別結(jié)果對比
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號：3194934