基于振動(dòng)信號(hào)的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法研究
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【摘要】：隨著科技的不斷進(jìn)步,能源及重要的化工原料對(duì)社會(huì)的發(fā)展及維系起著至關(guān)重要的作用。然而近年來(lái),全國(guó)各地重要能源和化工產(chǎn)品原料盜竊破壞案件時(shí)有發(fā)生,不但造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和環(huán)境危害,甚至對(duì)人們的生命安全造成了巨大威脅。因此,對(duì)入侵的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)測(cè)預(yù)警,在維護(hù)重要能源和化工產(chǎn)品原料的安全性方面具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別是能源防盜預(yù)警中的一項(xiàng)信號(hào)處理任務(wù)和關(guān)鍵技術(shù),具有重要的研究意義。振動(dòng)信號(hào)作為地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息的載體,具有典型的非平穩(wěn)性,對(duì)其進(jìn)行分析處理時(shí),時(shí)頻分析方法是一種有效的分析方法。近年來(lái)出現(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,EMD)時(shí)頻分析方法具有很多優(yōu)良特性,被廣泛應(yīng)用到了地面振動(dòng)信號(hào)的特征提取中。本文分析了地層中多種類型的地震波及其傳播機(jī)理,確定了以瑞利波作為地面目標(biāo)活動(dòng)信息的載體,設(shè)計(jì)相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)裝置,采集了不同運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的振動(dòng)信號(hào)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不同時(shí)其振動(dòng)信號(hào)特征也會(huì)隨之改變,通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)采集的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和分類,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別。由于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸膺�處在“成長(zhǎng)”階段,仍在逐步改進(jìn)和完善。針對(duì)EMD的模式混疊效應(yīng)和實(shí)際獲得信號(hào)的小樣本特性,提出了一種基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)能量值的方法提取目標(biāo)信號(hào)的特征,并將獲得的特征向量輸入到支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類器中進(jìn)行地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類識(shí)別。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析,獲得了較高的平均識(shí)別率。此外,將該方法與基于EMD能量值與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該方法具有更好的識(shí)別效果。由于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獯嬖诙它c(diǎn)效應(yīng)和負(fù)頻率現(xiàn)象等問(wèn)題,而局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在該問(wèn)題上有所改善,故采用LMD分別與近似熵、能量值結(jié)合的方法對(duì)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行特征提取,然后將特征向量輸入到支持向量機(jī)分類器中進(jìn)行識(shí)別分類。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)采集數(shù)據(jù)的分析對(duì)比,驗(yàn)證了該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/strong> 非平穩(wěn)信號(hào) 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 支持向量機(jī) 局域均值分解
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TB535;TP391.4
【目錄】：
- 摘要5-7
- Abstract7-11
- 第1章 緒論11-15
- 1.1 課題研究意義11-12
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
- 1.3 項(xiàng)目來(lái)源及本文主要研究?jī)?nèi)容13-15
- 第2章 地面振動(dòng)信號(hào)的傳播理論及分析處理方法15-23
- 2.1 前言15
- 2.2 地面振動(dòng)信號(hào)的基本理論15-18
- 2.2.1 地震波傳播理論概述15-16
- 2.2.2 瑞利波的傳播原理16-18
- 2.3 目標(biāo)信號(hào)分析處理方法18-22
- 2.3.1 平穩(wěn)信號(hào)處理方法18
- 2.3.2 非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分析方法18-22
- 2.3.3 地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)振動(dòng)信號(hào)的分析處理方法22
- 2.4 本章小結(jié)22-23
- 第3章 基于EEMD和SVM的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別研究23-43
- 3.1 前言23
- 3.2 EMD基本原理與算法23-26
- 3.2.1 瞬時(shí)頻率及本征模函數(shù)23-24
- 3.2.2 EMD基本原理和算法24-26
- 3.3 EEMD基本原理和算法26-28
- 3.4 基于EEMD方法的地面振動(dòng)信號(hào)的特征提取28-37
- 3.4.1 地面振動(dòng)信號(hào)的采集實(shí)驗(yàn)28-31
- 3.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真信號(hào)的小波包降噪31-33
- 3.4.3 基于EEMD能量值的振動(dòng)信號(hào)的特征提取33-37
- 3.5 基于支持向量機(jī)的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類識(shí)別37-41
- 3.5.1 支持向量機(jī)分類原理及多類分類方法37-39
- 3.5.2 地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別分類器的構(gòu)建39-40
- 3.5.3 基于支持向量機(jī)的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別40-41
- 3.6 本章小結(jié)41-43
- 第4章 基于LMD和SVM的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別研究43-55
- 4.1 前言43
- 4.2 基于LMD能量值和支持向量機(jī)的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別43-50
- 4.2.1 LMD的原理與算法43-44
- 4.2.2 局域均值分解的特點(diǎn)44-45
- 4.2.3 LMD能量值和支持向量機(jī)在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用45-50
- 4.3 基于LMD近似熵和支持向量機(jī)的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別50-54
- 4.3.1 近似熵的原理50-51
- 4.3.2 LMD近似熵和支持向量機(jī)在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用51-54
- 4.4 本章小結(jié)54-55
- 結(jié)論55-57
- 參考文獻(xiàn)57-61
- 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果61-62
- 致謝62-63
- 作者簡(jiǎn)介63
【參考文獻(xiàn)】
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，本文編號(hào)：1112403
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