水下目標特征的壓縮與融合技術研究.pdf

1、回波分析法是遠距離水下目標探測的一種有效的手段。在主動聲吶探測中,回波信號主要由目標信號和混響混合而成。這兩種信號分別具有不同的時頻分布特性,可以通過時頻分析方法提取信號時頻特征進行區(qū)分。而原始時頻特征的維度太高,包含大量的冗余信息,并且每一種時頻分析方法都只是描述了信號在某一個方面所具有的特性,所以為了提高信號分類的準確率,對時頻特征進行特征壓縮與融合是十分必要的。
　　 本文研究了目標信號與混響在特征空間中的類間可分性準則。

2、根據(jù)亮點模型,目標信號具有規(guī)則的時頻分布特性,而混響沒有。因此進行時頻特征提取后,目標信號與混響在特征空間中具有不同的分布區(qū)域。很明顯,這兩種信號的分布區(qū)域重疊度越小,則它們越容易進行區(qū)分,因此本文采用了特征樣本的類間散布距離與類內(nèi)散布距離的比值作為時頻特征的類間可分性的衡量標準。
　　 本文以最大化時頻特征的類間可分性為原則,研究了時頻特征的非線性特征壓縮方法。在特征壓縮方法中,線性投影分析是一種常用的手段,通過線性組合的方式

3、將原時頻特征轉化為由若干個新變量組成的低維特征。針對線性投影分析不能利用特征樣本中的非線性信息問題,本文研究了線性投影分析的一種非線性擴展——核Foley-Sammmon鑒別分析,這種方法可以利用特征樣本中包含的非線性信息來進行特征壓縮。
　　 本文研究了基于改進的串聯(lián)融合的時頻特征融合方法。串聯(lián)特征融合是最具有普遍意義的特征融合方法,但是這種方法因為不同特征之間的相關性不強,無法保證描述對象的一致性,從而在實際應用中并不廣泛。