發(fā)布時(shí)間：2020-09-05 07:38

　　 水中目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別是水聲裝備和武器智能化的關(guān)鍵技術(shù),世界各國都非常重視相關(guān)的研究工作。論文從水中目標(biāo)被動(dòng)識(shí)別技術(shù)的實(shí)際問題出發(fā),從三個(gè)方面進(jìn)行了研究:1.信號(hào)的預(yù)處理。預(yù)處理包括降噪、預(yù)加重、分幀和加窗等。環(huán)境噪聲是對(duì)水聲信號(hào)影響較大的因素之一,會(huì)對(duì)識(shí)別性能產(chǎn)生顯著的影響,因此首先研究了提升信號(hào)信噪比的方法�？紤]到信號(hào)本身特性及傳播過程的高頻衰減,通過預(yù)加重的方式提升高頻成分以便獲取穩(wěn)健的特征。以短時(shí)傅里葉變換的方式實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分析與特征提取,則首先將信號(hào)進(jìn)行分幀與加窗處理,處理后的每一小段信號(hào)視為平穩(wěn)信號(hào),然后再用傅里葉變換進(jìn)行處理分析,這樣做的同時(shí)還可以獲得大量的樣本數(shù)據(jù),避免因樣本數(shù)量不足,訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以擬合的問題。2.特征提取及多特征融合。如何提取到最能表征目標(biāo)信號(hào)本身特點(diǎn),同時(shí)又能與其他信號(hào)相區(qū)分的魯棒性特征是研究的重點(diǎn)內(nèi)容。對(duì)艦船目標(biāo)輻射噪聲進(jìn)行特征提取,提取到的特征從不同層面上模仿人的聽覺感知機(jī)理。用串聯(lián)融合的方式對(duì)特征進(jìn)行融合,并運(yùn)用主成分分析(PCA)的方法進(jìn)行降維,獲得的新特征具有更好的分類性能。3.分類和識(shí)別。將深度學(xué)習(xí)理論引入水中目標(biāo)識(shí)別的研究中,構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò),并進(jìn)行改進(jìn)與優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明,論文構(gòu)建的深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)艦船目標(biāo)輻射噪聲具有很高的分類精度,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)類別的準(zhǔn)確識(shí)別,同時(shí)在信噪比較低的情況下仍能給出良好的識(shí)別結(jié)果,泛化性能優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TB56;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2812744