本文關鍵詞：基于波形結構特征和支持向量機的水面目標識別

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【摘要】：借鑒語音聲學的研究成果,音色可作為區(qū)分不同目標的依據。由于艦船輻射噪聲的音色信息包含在其信號的波形結構特征中,可以通過提取艦船輻射噪聲的波形結構特征判斷目標類型。該文對水面目標信號時域波形結構特征提取進行了研究,構建了基于信號統(tǒng)計特性的特征矢量,包括過零點波長、峰峰幅度、過零點波長差分以及波列面積等。應用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)作為分類器識別兩類水面目標信號,核函數為徑向基函數(RBF)。提出了差分進化和粒子群算法的混合算法,優(yōu)化了懲罰因子和徑向基函數參數的選取,兩類目標的識別率較常規(guī)的網格搜索法有顯著提高。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學水聲技術重點實驗室;哈爾濱工程大學水聲工程學院;
【關鍵詞】： 信號處理 水面目標識別 波形結構特征 支持向量機 優(yōu)化算法
【基金】：國家自然科學基金(11234002)資助課題
【分類號】：TN912.3;TP18
【正文快照】： 1引言通常情況下,艦船輻射噪聲主要由機械噪聲和螺旋槳噪聲組成。哪一種作為決定因素取決于目標船的工況。不同類別的目標從動力系統(tǒng)到機械結構,再到工作狀態(tài)都存在顯著區(qū)別。同一類的目標輻射信號總是表現(xiàn)一定程度的相似性,而不同類別目標信號則表現(xiàn)差異性,這為識別不同類別

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本文編號：809275