基于多尺度分辨的聲目標(biāo)識別研究.pdf

1、聲目標(biāo)識別是一種利用目標(biāo)在介質(zhì)中運(yùn)動時所產(chǎn)生的聲音信號，進(jìn)行處理以提取其區(qū)別于其他目標(biāo)的特征向量并最終進(jìn)行分類識別的技術(shù)。由于聲目標(biāo)識別是被動的接受目標(biāo)所發(fā)出的聲信號，并進(jìn)行探測識別，不易被發(fā)現(xiàn)具有很好的隱蔽性，因而在現(xiàn)代軍事戰(zhàn)爭中，具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　 本文以多尺度分辨為基礎(chǔ)，著重研究了三類戰(zhàn)場聲目標(biāo)即武裝直升機(jī)、軍用運(yùn)輸機(jī)和坦克，對其聲信號進(jìn)行去噪預(yù)處理得到較為純凈的目標(biāo)聲信號，并進(jìn)一步提取其特征向量，然后進(jìn)行分類器設(shè)

2、計以實現(xiàn)目標(biāo)識別。聲目標(biāo)識別的一般過程包含三個步驟，第一步聲信號去噪預(yù)處理，第二步特征向量提取，第三步分類器設(shè)計。因此本文按上述流程首先研究了不同閾值選取準(zhǔn)則下的去噪方法，并通過實驗，分析和對比各閾值選取準(zhǔn)則下的去噪效果，并得到了一些戰(zhàn)場聲目標(biāo)信號去噪的經(jīng)驗；其次，在特征向量提取方面，采用Mel頻率倒譜系數(shù)即MFCC和小波包進(jìn)行特征向量提取，對比分析了兩種特征向量的提取方法及效果；最后，在分類器設(shè)計方面，本文將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)