【摘要】：水聲目標(biāo)識(shí)別是現(xiàn)代海戰(zhàn)中的關(guān)鍵技術(shù)之一,是水聲設(shè)備與武器系統(tǒng)智能化的重要標(biāo)志,具有重要的軍事應(yīng)用價(jià)值。然而,海洋環(huán)境的復(fù)雜性及多變性對(duì)水聲目標(biāo)系別系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響,直接導(dǎo)致識(shí)別系統(tǒng)性能下降。在水聲目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域,特征提取與分類識(shí)別是兩個(gè)至關(guān)重要的核心技術(shù)。因此,選取魯棒性好的特征提取以及分類識(shí)別方法是水聲目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一,具有重要的實(shí)用意義。本文從水聲目標(biāo)輻射噪聲的特性出發(fā),詳細(xì)介紹了水聲目標(biāo)分類識(shí)別的基本原理,并重點(diǎn)研究了水聲目標(biāo)特征提取方法以及分類器的設(shè)計(jì)與選擇方法。在特征提取方面,本文主要研究了基于聽覺特征的水聲目標(biāo)特征提取方法以及基于希爾伯特-黃變換的水聲目標(biāo)特征提取方法。從模擬聲吶兵的聽覺感知機(jī)理出發(fā),本文首先研究了基于Mel頻率倒譜系數(shù)的特征提取方法。隨后針對(duì)該算法存在魯棒性較差的問題,進(jìn)一步提出了基于Gammatone頻率倒譜系數(shù)的特征提取方法以及基于Gammatone濾波器組與子帶瞬時(shí)頻率的特征提取方法。由于希爾伯特-黃變換在分析和處理非平穩(wěn)性信號(hào)中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),本文將希爾伯特-黃變換應(yīng)用到水聲目標(biāo)特征提取中,提出了基于希爾伯特邊際譜的水聲目標(biāo)特征提取方法。利用上述方法對(duì)實(shí)測(cè)艦船輻射噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文特征提取方法的有效性。在分類識(shí)別方面,本文主要研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)兩種分類器模型,詳細(xì)介紹了它們的基本原理以及算法實(shí)現(xiàn),給出了相應(yīng)的參數(shù)選擇方法,并對(duì)兩種分類器的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比分析,給出了兩種分類器的適用條件。隨后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對(duì)實(shí)測(cè)艦船輻射噪聲數(shù)據(jù)開展了識(shí)別實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了本文采用的特征提取方法和分類器模型的有效性。最后對(duì)四種特征提取方法在不同信噪比下的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了比較與分析,識(shí)別結(jié)果表明本文提出的特征提取方法能夠有效地提升水聲目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的性能,具有較強(qiáng)的魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：國防科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TB56;U674.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2795856