基于拖曳式水平漁探儀目標(biāo)信號(hào)的特征提取及分類(lèi)識(shí)別研究.pdf

1、本論文來(lái)源于國(guó)際科技合作計(jì)劃項(xiàng)目“拖曳式水平漁探儀”。研究工作的重點(diǎn)是水下目標(biāo)信號(hào)的特征提取及分類(lèi)識(shí)別，深入研究能夠有效提取水下目標(biāo)特征的特征提取方法及有效分類(lèi)器的設(shè)計(jì)方法。 本文的研究屬于被動(dòng)聲納目標(biāo)識(shí)別，是從目標(biāo)的輻射噪聲中提取目標(biāo)的特征信息，結(jié)合已有的先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)目標(biāo)的類(lèi)別做出判斷。按照模式識(shí)別的工作原理，可以將本文的工作分為三大部分：特征提取、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和試驗(yàn)研究。 特征提取的過(guò)程是把輸入的水下目標(biāo)輻射噪聲信號(hào)變

2、換到不同的特征空間，提取出反映樣本的類(lèi)別特性的特征向量，并把其作為分類(lèi)器的輸入。本文采用了三種前期研究中較為有效的水下目標(biāo)特征提取方法一基于 Lofar 譜圖的特征提取方法、基于小波分析的不同頻段內(nèi)能量特征提取方法和基于高階統(tǒng)計(jì)量的特征提取方法。其中 Lofar 譜圖特征反映了目標(biāo)的時(shí)頻特性；基于小波包分解的不同頻段內(nèi)的能量特征綜合了不同頻段內(nèi)的信息；基于雙譜的特征反映了信號(hào)的非高斯成分。這樣提取了目標(biāo)在不同方面的特征，為下一步正確的分

3、類(lèi)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 分類(lèi)器的定義是可以根據(jù)輸入模式判定該樣本的所屬類(lèi)別，實(shí)現(xiàn)類(lèi)別的劃分。本文所采用的分類(lèi)器是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該分類(lèi)器非參數(shù)和自適應(yīng)的特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)有效的特征層識(shí)別。 最后一個(gè)部分是試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理部分。本文利用湖試及海試所采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，利用三種方法提取目標(biāo)信號(hào)特征，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器對(duì)不同目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)，給出各自具體的識(shí)別率，并由此得出了相應(yīng)的結(jié)論，本文所選取的特征提取和分