【摘要】：對(duì)水下目標(biāo)的探測(cè)、跟蹤、識(shí)別和定位是聲納系統(tǒng)的重要功能,對(duì)于戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知、水下作戰(zhàn)具有關(guān)鍵作用。隨著海軍裝備信息化、智能化進(jìn)程的推進(jìn),未來海戰(zhàn)將建立在多武器系統(tǒng)協(xié)同使用、編隊(duì)聯(lián)合作戰(zhàn)的基礎(chǔ)上,戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境將更加復(fù)雜多變。能否及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)水下目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別分析,為各級(jí)指揮系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的戰(zhàn)場(chǎng)信息,成為關(guān)乎水面艦、水面艦編隊(duì)綜合戰(zhàn)斗力和克敵制勝的關(guān)鍵。近年來以機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)為代表的人工智能技術(shù)(Artificial Intelligence,AI)飛速發(fā)展,為水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)提供了新的思路和發(fā)展方向。通過大數(shù)據(jù)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),深入研究和挖掘水聲目標(biāo)信號(hào)特征,對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行信息化、智能化升級(jí),已成為水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究熱點(diǎn)。本文首先分析了課題研究的背景和研究現(xiàn)狀。通過對(duì)當(dāng)前聲納裝備和目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)、發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并結(jié)合當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展,分析了本課題研究的目的和意義。本文第二部分,給出了與論文工作相關(guān)的基本理論。通過對(duì)水下目標(biāo)噪聲特性進(jìn)行分析,將目標(biāo)梅爾倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)、Gammatone倒譜系數(shù)(Gammatone Cepstrum Coefficient,GTCC)兩種聽覺感知特征應(yīng)用于水下目標(biāo)識(shí)別中,并結(jié)合目標(biāo)功率譜特征進(jìn)行分析,經(jīng)過直觀分析初步判定了將其應(yīng)用于水下目標(biāo)識(shí)別的可行性。并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別原理,選擇主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行降維處理分析,并確定了識(shí)別模型的性能評(píng)估方法。本文第三部分,基于K近鄰法(K-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)兩種淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了識(shí)別模型,并用目標(biāo)MFCC、GTCC特征樣本集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。經(jīng)過改變模型參數(shù)配置方案,進(jìn)行海試數(shù)據(jù)處理分析,模型評(píng)估結(jié)果表明淺層機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合目標(biāo)聽覺感知特征的方案應(yīng)用于水下目標(biāo)識(shí)別具有可行性。本文第四部分,在信號(hào)短時(shí)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種廣義的目標(biāo)時(shí)序樣本生成,以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法分析的方法。生成了TSMFCC(Time-Sequence Mel Frequency Cepstrum Coefficient)、TSGTCC(Time-Sequence Gammatone Cepstral Coefficient)和TSPSD(Time-Sequence Power Spectrum Density)等高維特征樣本�；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Net,DBN)兩種深度學(xué)習(xí)算法建立識(shí)別模型,并用目標(biāo)高維特征樣本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,模型性能評(píng)估結(jié)果表明將目標(biāo)特征時(shí)序處理和深度學(xué)習(xí)結(jié)合的方法,應(yīng)用于水下目標(biāo)識(shí)別中具有可行性。本文第五部分,從工程應(yīng)用出發(fā),對(duì)本文第三、第四部分中,多種目標(biāo)識(shí)別算法、目標(biāo)特征結(jié)合建立的一系列水下目標(biāo)識(shí)別模型,設(shè)計(jì)了目標(biāo)類型、航次、信號(hào)信噪比三組模型泛化性能試驗(yàn),以驗(yàn)證不同識(shí)別方案得到的水下目標(biāo)識(shí)別模型對(duì)未知類型、不同航次、低信噪比條件下對(duì)水下目標(biāo)的識(shí)別性能。并根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果,選擇識(shí)別模型進(jìn)行PCA預(yù)處理方法對(duì)識(shí)別模型泛化性能影響的一系列試驗(yàn)。本文第六部分,根據(jù)第五部分模型性能試驗(yàn)結(jié)果,提出了基于智能學(xué)習(xí)算法的水下目標(biāo)智能識(shí)別方案,設(shè)計(jì)了方案中模型預(yù)訓(xùn)練和智能識(shí)別兩個(gè)模塊。根據(jù)識(shí)別方案設(shè)計(jì)了水下目標(biāo)智能識(shí)別系統(tǒng)軟件,并進(jìn)行了海試數(shù)據(jù)處理及識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)性測(cè)試。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果,結(jié)合本文第五部分中相關(guān)內(nèi)容可知,將不同目標(biāo)特征、不同學(xué)習(xí)算法組合的方案進(jìn)行組合的水下目標(biāo)智能識(shí)別系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)未知目標(biāo)類型、不同航次和低信噪比條件下具有較好的識(shí)別性能,并且在識(shí)別速度、人機(jī)交互方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)艦船研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：E273;TP18
【圖文】：

圖 1.1 德國(guó) LFTAS 魚雷報(bào)警系統(tǒng)拖曳陣列聲納（LFTAS）由阿特拉斯電子公司研制，用雙線拖題，如圖 1.1 所示。在主動(dòng)工作模式下，ACTAS 發(fā)射頻率約 2kH波信號(hào)，進(jìn)行遠(yuǎn)程探測(cè)與全景監(jiān)視。被動(dòng)接收部分采用獨(dú)特的28 個(gè)基元，可提供出眾的左/右舷分辨能力，并抑制目標(biāo)噪聲和含聲納性能預(yù)測(cè)功能。被動(dòng)模式允許全景監(jiān)視，能進(jìn)行寬帶、警[5]。上述研究成果雖然沒有詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告，但證明了研制行性，為我國(guó)開展這些方面的工作提供了參考[31]。中科院聲學(xué)所、哈爾濱工程大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、東南大學(xué)、726 研究所一直堅(jiān)持水下目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的研究�！鞍宋濉逼陂g識(shí)別專家系統(tǒng)兼有主動(dòng)、被動(dòng)目標(biāo)識(shí)別功能,得到了應(yīng)用部門的。

圖 1.3 模式識(shí)別技術(shù)基本流程近年來，淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別方法在水下目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域取得了一定展。王娜、陳克安等[11-13]將聽覺感知特征、心理聲學(xué)參數(shù)特征引入水下目標(biāo)識(shí)別中，通提取艦船輻射噪聲的聽覺、心理聲學(xué)特征，以 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別分析的方法，詳細(xì)析和試驗(yàn)證明了方法的可行性。柳革命、孫超等[14-16]研究了特征融合技術(shù)、線性預(yù)測(cè)倒譜特征、小波特征，結(jié)合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水下目標(biāo)識(shí)別分析的方法，將多種目標(biāo)輻射噪聲特征引入被動(dòng)聲納目標(biāo)識(shí)中。常國(guó)勇等[17]提出了從能量角度出發(fā)，采用小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解處理，以 BP 神網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水下目標(biāo)識(shí)別的方法。英國(guó)的 Sheppard 和 Gent 通過對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行窄帶分析寬帶分析、DEMON 分析和瞬態(tài)分析等方法提取目標(biāo)特征，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行識(shí)分析[18]。曾淵等[19]將語音識(shí)別方法應(yīng)用于水下目標(biāo)識(shí)別中，通過提取目標(biāo)輻射噪聲線性預(yù)測(cè)

函數(shù)一般選擇矩形窗或漢明窗，其表達(dá)1( )0ωn = 0 n ( N1)n≤ ≤ = 其他值0.54 0.46cos(2 / )( )0n Nw n π= 0 nn≤ =，所提取的特征參數(shù)受窗函數(shù) w( n) 的形進(jìn)行處理[33]。征l Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 何心怡;高賀;陳菁;程善政;;魚雷真假目標(biāo)識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J];魚雷技術(shù);2016年01期

2 宋波;;水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展分析[J];艦船電子工程;2014年04期

3 劉斌;陳永革;;基于微多普勒分析的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[J];飛航導(dǎo)彈;2011年10期

4 強(qiáng)勇,張冠杰,谷月東;目標(biāo)識(shí)別技術(shù)及其在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的應(yīng)用[J];火控雷達(dá)技術(shù);2005年03期

5 崔磊;;針對(duì)多種聲特征的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[J];價(jià)值工程;2011年14期

6 曹健;王武軍;韓飛;劉玉樹;;基于局部特征的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年10期

7 關(guān)成斌;王國(guó)宏;李宇;谷勇;;基于多級(jí)模糊綜合評(píng)判的雷達(dá)網(wǎng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[J];海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào);2006年02期

8 景志宏,林鈞清,錢建立,趙俊渭;水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究[J];艦船科學(xué)技術(shù);1999年04期

9 柯軍;;洞察秋毫——目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的開發(fā)方興未艾[J];現(xiàn)代兵器;1995年12期

10 王黨衛(wèi);王少剛;關(guān)鑫璞;馬興義;粟毅;;超寬帶雷達(dá)及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展[J];空軍雷達(dá)學(xué)院學(xué)報(bào);2007年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 何慶聲;;光學(xué)多通道體全息快速目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[A];2007年光電探測(cè)與制導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2007年

2 霍富榮;陳宇;苗華;王文生;薛常喜;;空間光調(diào)制器在復(fù)雜背景目標(biāo)識(shí)別技術(shù)中的應(yīng)用[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2）[C];2008年

3 尹奎英;金林;錢博;房凱;;SAR目標(biāo)識(shí)別技術(shù)綜述[A];第四屆中國(guó)科學(xué)院博士后學(xué)術(shù)年會(huì)暨工業(yè)經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2012年

4 何浩;龍淼;王曉婷;王憶文;李輝;;電子白板系統(tǒng)中基于機(jī)器視覺的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[A];第十五屆計(jì)算機(jī)工程與工藝年會(huì)暨第一屆微處理器技術(shù)論壇論文集（A輯）[C];2011年

5 章益;劉俊;;基于勢(shì)函數(shù)的紅外坦克目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[A];第三屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2015年

6 傅志中;李在銘;;亞圖像慣性目標(biāo)識(shí)別技術(shù)及DSP實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)[A];第十屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2001）論文集[C];2001年

7 徐慧;徐海樵;張必銀;;基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[A];中國(guó)造船工程學(xué)會(huì)電子技術(shù)學(xué)術(shù)委員會(huì)——2012年水下復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境目標(biāo)識(shí)別與對(duì)抗及仿真技術(shù)學(xué)術(shù)交流論文集[C];2012年

8 何心怡;蔣興舟;;基于脈寬延伸與多普勒效應(yīng)的目標(biāo)識(shí)別方法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2001年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'01]論文集[C];2001年

9 陸晨翔;曾向陽(yáng);王璐;王強(qiáng);;基于結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào)處理的水下目標(biāo)識(shí)別方法[A];2018年全國(guó)聲學(xué)大會(huì)論文集 C水聲工程和水聲信號(hào)處理[C];2018年

10 程錦盛;杜選民;曾賽;;采用深度學(xué)習(xí)方法的水下目標(biāo)聽覺特征提取與識(shí)別技術(shù)研究[A];2018年全國(guó)聲學(xué)大會(huì)論文集 C水聲工程和水聲信號(hào)處理[C];2018年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前4條

1 何成渠;國(guó)防科技大學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目：目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[N];科技日?qǐng)?bào);2006年

2 記者 劉秀玲 馮武勇;日本決定與外國(guó)研發(fā)并出口武器[N];新華每日電訊;2014年

3 記者 王握文　通訊員 葛林楠;凝練研究方向瞄準(zhǔn)核心技術(shù)攻關(guān)[N];解放軍報(bào);2009年

4 本報(bào)記者 何星輝 龐智;交通行業(yè)升級(jí)“時(shí)空穿梭”模式[N];貴州日?qǐng)?bào);2017年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 高陽(yáng);成像制導(dǎo)中的圖像預(yù)處理及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

2 袁祥巖;光學(xué)聯(lián)合變換相關(guān)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究[D];南京理工大學(xué);2003年

3 常永鑫;基于視覺認(rèn)知的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

4 陳彥彤;基于局部不變特征的遙感圖像星上目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;2017年

5 尹奎英;SAR圖像處理及地面目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

6 潘勉;雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

7 胡利平;合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

8 王大偉;基于特征級(jí)圖像融合的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2010年

9 李麗亞;寬帶雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

10 姚輝偉;窄帶雷達(dá)中段目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 江彤彤;目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在機(jī)器人視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];齊魯工業(yè)大學(xué);2018年

2 程錦盛;基于深度學(xué)習(xí)方法的水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)艦船研究院;2018年

3 劉瓊;激光振動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2008年

4 文海鷗;基于FPGA的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];西華大學(xué);2012年

5 張美仙;基于數(shù)據(jù)融合的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];中北大學(xué);2011年

6 劉云龍;基于支持向量機(jī)的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)石油大學(xué);2007年

7 朱同宇;基于深度學(xué)習(xí)的合成孔徑雷達(dá)地面目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

8 虞穎瓊;基于紅外成像的艦船目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2012年

9 潘友明;海面紅外目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2006年

10 趙永一;多源數(shù)據(jù)融合的輻射源及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[D];西安電子科技大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2749447