發(fā)布時(shí)間：2018-05-19 01:35

  本文選題：目標(biāo)識別分類 + 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解��； 參考：《電子測量與儀器學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對戰(zhàn)場聲目標(biāo)探測系統(tǒng)對目標(biāo)識別及分類問題,提出了一種基于頻率截止EEMD(cut-off frequency-EEMD,CFEEMD)的能量特征分析(energy feature analysis,EFA)方法。選取信號自身的最小有效頻率作為EEMD篩分的終止條件,對EEMD方法進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)聲信號的快速分解,獲得準(zhǔn)確的IMF分量;通過計(jì)算各階IMF能量,得到目標(biāo)信號的總體能量向量,進(jìn)而分析典型目標(biāo)聲信號各階IMF分量的能量分布情況;定義目標(biāo)聲信號高低頻段能量差特征參數(shù),用于戰(zhàn)場聲目標(biāo)的特征識別與分類。半實(shí)物仿真試驗(yàn)結(jié)果證明了CF-EEMD與EFA相結(jié)合的目標(biāo)聲信號識別方法的可行性和實(shí)用性,適用于戰(zhàn)場聲目標(biāo)識別及分類。
[Abstract]:In order to solve the problem of target recognition and classification in battlefield acoustic target detection system, an energy feature analysis method based on frequency cut off EEMD(cut-off frequency-EEMD is proposed. The minimum effective frequency of the signal itself is chosen as the termination condition of EEMD sieving, the EEMD method is improved to realize the fast decomposition of the target acoustic signal, the accurate IMF component is obtained, and the IMF energy of each order is calculated. The total energy vector of the target signal is obtained, and the energy distribution of each IMF component of the typical target acoustic signal is analyzed, and the characteristic parameters of the energy difference in the high and low frequency range of the target acoustic signal are defined for feature recognition and classification of the battlefield acoustic target. The results of hardware-in-the-loop simulation show the feasibility and practicability of the target acoustic signal recognition method combined with CF-EEMD and EFA, and it is suitable for battlefield acoustic target recognition and classification.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;公安海警學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)青年基金(61401105) 浙江省教育廳項(xiàng)目(Y201533894)資助
【分類號】：TJ410;TN911.6

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10 ;[J];;年期

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本文編號：1908143