【摘要】：水下目標自動識別是現(xiàn)代海軍作戰(zhàn)的關鍵技術之一。由于海洋環(huán)境的復雜性和目標特征的變化性,該問題一直沒有得到很好解決。優(yōu)秀聲吶員出眾的聽音辨物能力,啟發(fā)研究者模仿人耳的聽覺感知機理進行水下目標識別。本文基于此思路,在聽覺感知特征提取(包括音色空間特征和聽覺中樞表達)、辨識策略以及兩者在目標識別中的應用這三個方面開展了一系列工作,為相關研究開辟了新思路。本文的主要研究內容包括:1.探討了聽覺感知原理與聲目標自動識別的關系。通過綜述音色空間建模、聽覺計算模型和人類目標辨識分類決策過程的研究進展,為聽覺感知原理在水下目標識別中的應用打下了基礎。結合水下目標自身的特點,為具體的應用方法提出展望。2.對水下目標進行多層次地劃分,并逐層次地對音色差異進行研究。針對如下類別的水下目標,共設計3組成對比較實驗:1)人為目標和自然目標;2)人為目標中的潛艇、艦船和巡邏艇;3)不同類型的艦船。利用CLASCAL模型對不相似度數(shù)據(jù)建模獲得了3個音色感知空間,其中前兩個空間的第一個維度分別區(qū)分了人為目標和自然目標,以及潛艇、艦船和巡邏艇,而不同艦船的差異則需要6維連續(xù)空間表示。最后,基于相關分析或回歸分析獲得了每個層次上的分類特征,并進行了驗證。3.基于Shamma聽覺中樞模型開展了水下噪聲音色建模以及人為目標和自然目標分類研究。在獲得水下噪聲樣本的聽覺中樞表達后,分別借助于偏最小二乘回歸和嶺偏最小二乘回歸完成音色建模和目標分類。結果表明,相比于簡單的音色描述符,聽覺中樞模型表現(xiàn)出更好的音色表達能力及目標辨識能力。4.對人類聽者和自動分類器在不同目標辨識任務中的性能和辨識策略進行了對比研究。首先,設計并完成針對如下目標的3組主觀辨識實驗:1)人為目標和自然目標;2)艦船和潛艇;3)三類艦船。然后,分別利用logistic回歸和多元線性回歸量化自動分類器和人類聽者的目標辨識過程。結果發(fā)現(xiàn),除第一組外,自動分類器的性能均優(yōu)于人類聽者,而且性能出色的聽者在辨識策略上與自動分類器相似。自動分類器和多個聽者在第一組實驗具有相似的性能,但它們之間的辨識策略存在差異,此時可通過整合不同聽者和分類器的分類信息,以進一步提高目標辨識性能。5.開展了聽覺中樞表達和音色屬性特征在水下目標識別中噪聲穩(wěn)健性的對比研究。分類實驗包含9個常見目標類別,并通過疊加4種不同特性的噪聲進行干擾。兩類聽覺感知特征均與深度神經網(wǎng)絡相結合以獲取更優(yōu)的性能。結果發(fā)現(xiàn),聽覺中樞表達相比于音色屬性特征具有更好的分辨力和魯棒性,其原因在于外周階段的自身魯棒性和中樞階段的目標/噪聲可分性。6.提出一種基于神經網(wǎng)絡的特征遷移學習方法,能夠從水下目標的日常聲“原型”中自動學習高階特征,并用于水下目標分類。結果發(fā)現(xiàn),這種方法學習到的特征相對于原始特征,性能有顯著提升,而這一優(yōu)勢在訓練樣本集較少時更為明顯。
【學位授予單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U674.7;U666.7

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本文編號：2746323