發(fā)布時(shí)間：2017-04-08 05:20

  本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的目標(biāo)識(shí)別分類技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 本文應(yīng)用現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的多種手段主要研究了艦船噪聲的多種特征信息提取，應(yīng)用信息融合理論重點(diǎn)研究了可信度分配、目標(biāo)識(shí)別分類的信息融合實(shí)現(xiàn)等技術(shù)。研究的目的在于采用信息融合手段對提取的多類信息特征進(jìn)行特征融合，從而提高艦船目標(biāo)識(shí)別分類的概率，為水雷兵器引信技術(shù)的智能化發(fā)展提供研究基礎(chǔ)。主要內(nèi)容如下： 分析了艦船輻射噪聲的通過特性和調(diào)制特性、譜特性與總聲級(jí)的特點(diǎn)及其差異，特別分析了艦船輻射噪聲譜中線譜的特征、分類以及應(yīng)用；提取了艦船輻射噪聲的雙譜特征，1 1/2維譜和2 1/2維譜特征，基于短時(shí)傅立葉變換的奇異值特征，基于高階譜譜的LOFAR譜特征，小波變換功率譜特征以及小波調(diào)制的雙譜特征等，并將特征規(guī)范化獲取證據(jù)的基本概率賦值；介紹了信息融合的基本理論和算法，，研究了用于目標(biāo)識(shí)別分類的D-S證據(jù)理論以及改進(jìn)的證據(jù)理論等多種融合算法，進(jìn)一步研究了相關(guān)證據(jù)融合的證據(jù)組合；研究了基本概率賦值的獲取方法；對三類實(shí)船信號(hào)進(jìn)行了融合分類并取得了較為滿意的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：信息融合 目標(biāo)識(shí)別與分類 D-S證據(jù)理論 特征提取
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2002
【分類號(hào)】：U666.7
【目錄】：

• 第一章 緒論6-11
• 1.1 信息融合的定義6-8
• 1.2 研究背景及意義8-9
• 1.3 存在的問題及研究方向展望9-10
• 1.4 本文主要工作及內(nèi)容安排10-11
• 第二章 艦船輻射噪聲特性分析11-15
• 2.1 艦船噪聲的類型11
• 2.2 艦船輻射噪聲的通過特性11-12
• 2.3 艦船輻射噪聲的譜特性12-14
• 2.4 線譜的分類及應(yīng)用14-15
• 第三章 基于現(xiàn)代信號(hào)處理方法的艦船輻射噪聲特征提取15-35
• 3.1 雙譜的特征提取15-18
• 3.2 非線性相位耦合的切片譜分析18-25
• 3.3 矩陣的奇異值特征提取25-27
• 3.4 基于高階譜的LOFAR譜圖特征提取27-29
• 3.5 艦船噪聲的小波變換的特征提取29-32
• 3.6 小波變換和雙譜聯(lián)合特征提取32-35
• 第四章 信息融合的D-S證據(jù)理論35-61
• 4.1 目標(biāo)識(shí)別信息融合35-38
• 4.2 Dempster-Shafer證據(jù)推理理論38-44
• 4.3 基于D-S證據(jù)理論的目標(biāo)識(shí)別融合44-49
• 4.4 D-S證據(jù)理論的改進(jìn)49-55
• 4.5 相關(guān)證據(jù)的合成55-61
• 第五章 基本概率賦值的獲取61-69
• 5.1 引言61
• 5.2 特征標(biāo)準(zhǔn)化61-65
• 5.3 基本概率賦值的獲取65-69
• 第六章 艦船目標(biāo)的識(shí)別與分類69-73
• 全文總結(jié)73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 致謝77

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