【摘要】：隨著軍事技術(shù)的發(fā)展特別是信息技術(shù)的發(fā)展,對于水下偵測技術(shù)手段的要求也越來越高,而識別技術(shù)是偵測手段的關(guān)鍵技術(shù),因此,必須結(jié)合原始水聲信號的信號特征來研究具有效果更好、普適性更強的識別技術(shù)來適應(yīng)時代的發(fā)展。首先研究水聲工程領(lǐng)域常規(guī)脈沖調(diào)制信號和擴頻通信信號,論文總共仿真了8類水聲調(diào)制脈沖信號,采用時頻分析方法作為非平穩(wěn)信號分析工具,將一維的時域信號變換為時間和頻域的聯(lián)合分布,論文研究了短時傅里葉變換、自適應(yīng)最優(yōu)核時頻分布(AOK)方法,并一同比較了其他經(jīng)典時頻分析方法的性能。不同信號的時頻分布具有十分明顯的形狀差異,依靠形狀特征可以十分快速的進行信號識別分類。研究了模式識別基本理論,提取不同信號的時頻圖像的有效特征信息。提取了常見水聲脈沖信號時頻圖像的不變矩特征和HOG圖像特征,為了更為有效的提取圖像不變矩特征,論文采用了常見的圖像預(yù)處理手段,當對HOG高維的圖像特征數(shù)據(jù)時,為了解決高維特征帶來的運算難題,研究了PCA降維技術(shù),然后研究了多種傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計理論的機器學(xué)習(xí)模型,然后訓(xùn)練驗證了包括樸素貝葉斯、支持向量機、隨機森林、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四種模型,采用交叉驗證方法得到了平均識別正確率。本論文研究使用深度學(xué)習(xí)理論,從原始信號時頻圖像樣本集出發(fā),設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型對信號的時頻圖像進行自動地特征提取,省去了機器學(xué)習(xí)識別方法中人工設(shè)計特征提取的步驟。利用不同類別信號時頻分布灰度圖,訓(xùn)練了三大類深度學(xué)習(xí)模型,包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對比模型的分類識別結(jié)果。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和支持向量機優(yōu)異的分類性能,利用原始樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個CNN模型作為特征提取器獲得時頻分布圖的特征數(shù)據(jù),然后利用支持向量機模型對該特征數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)。與此同時研究輸入和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更為簡單的模型,針對信號識別分類課題提出利用信號的一維頻域序列,然后采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行信號分類識別的方法。仿真和實測數(shù)據(jù)表明,基于時頻分析信號處理技術(shù)和簡單頻域序列處理技術(shù),結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論的方法對于多類水聲脈沖信號的識別性能高于傳統(tǒng)的模式識別方法。因此,深度學(xué)習(xí)方法在水聲脈沖信號分類識別中具有高效性和可行性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TB56;TP181
【圖文】：

20 世紀 80 年代 逐漸與應(yīng)用結(jié)合。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和符號學(xué)習(xí)技術(shù)開始出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法推廣。20 世紀 90 年代 Vapnik 將有限樣本統(tǒng)計理論推向世界，并提出了支持向量機（SVM）。弱可學(xué)習(xí)定理暗示了弱分類器的思想，奠定了集成學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)。Y.LeCun 提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。21 世紀初 Hinton 提出了深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的概念，深度學(xué)習(xí)受到關(guān)注并快速發(fā)展。2010~至今 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，人臉識別成功超過 99%，Alpha-Go 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)勝人類最高水平棋手，基于深度強化學(xué)習(xí)的Alpha-Zero 問世，強化學(xué)習(xí)應(yīng)用在智能控制領(lǐng)域。本課題主要研究機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)部分，機器學(xué)習(xí)理論一定程度上被稱為統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，使用統(tǒng)計模型從訓(xùn)練樣本中發(fā)現(xiàn)不同模式的信息，從而利用該信息形成成熟的識別分類器，所以模式識別的關(guān)鍵就是特征數(shù)據(jù)表達和統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法�；谟嬎銠C視覺和模式識別理論，以圖片識別分類為例，傳統(tǒng)模式識別任務(wù)可以用三部分說明，分別是輸入、特征表達、統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法。如圖 1.1 為識別手寫數(shù)字的模型。

第 2 章 常用水聲脈沖信號處理及時頻分析法實現(xiàn)簡單高效且不會產(chǎn)生交叉項，但是 STFT 需要選擇合適分辨率間之間存在矛盾，信號時頻處理過程中常常有不同時間傅里葉變換無法適應(yīng)信號參數(shù)改變。如果采用高斯脈沖信號時頻分辨能力的影響，信號 s (t )表達式為：2( )( ) - <ts t Ae t 號幅度， 代表了脈沖信號的陡峭程度，仿真信號含有四個高率的高斯脈沖信號組合而成的信號分布在兩個時間段內(nèi)，每個 15kHz 和 35kHz 的信號，信號總的持續(xù)時間為 20ms，信噪比設(shè)量高斯脈沖信號的時域波形，和該信號時頻分析時不同時間長影響。漢明窗長分別選 625、175、35。

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