基于信息融合的目标识别分类技术研究

发布时间：2017-04-08 05:20

  本文关键词：基于信息融合的目标识别分类技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 本文应用现代信号处理技术的多种手段主要研究了舰船噪声的多种特征信息提取，应用信息融合理论重点研究了可信度分配、目标识别分类的信息融合实现等技术。研究的目的在于采用信息融合手段对提取的多类信息特征进行特征融合，从而提高舰船目标识别分类的概率，为水雷兵器引信技术的智能化发展提供研究基础。主要内容如下： 分析了舰船辐射噪声的通过特性和调制特性、谱特性与总声级的特点及其差异，特别分析了舰船辐射噪声谱中线谱的特征、分类以及应用；提取了舰船辐射噪声的双谱特征，1 1/2维谱和2 1/2维谱特征，基于短时傅立叶变换的奇异值特征，基于高阶谱谱的LOFAR谱特征，小波变换功率谱特征以及小波调制的双谱特征等，并将特征规范化获取证据的基本概率赋值；介绍了信息融合的基本理论和算法，，研究了用于目标识别分类的D-S证据理论以及改进的证据理论等多种融合算法，进一步研究了相关证据融合的证据组合；研究了基本概率赋值的获取方法；对三类实船信号进行了融合分类并取得了较为满意的结果。
【关键词】：信息融合 目标识别与分类 D-S证据理论 特征提取
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：U666.7
【目录】：

• 第一章 绪论6-11
• 1.1 信息融合的定义6-8
• 1.2 研究背景及意义8-9
• 1.3 存在的问题及研究方向展望9-10
• 1.4 本文主要工作及内容安排10-11
• 第二章 舰船辐射噪声特性分析11-15
• 2.1 舰船噪声的类型11
• 2.2 舰船辐射噪声的通过特性11-12
• 2.3 舰船辐射噪声的谱特性12-14
• 2.4 线谱的分类及应用14-15
• 第三章 基于现代信号处理方法的舰船辐射噪声特征提取15-35
• 3.1 双谱的特征提取15-18
• 3.2 非线性相位耦合的切片谱分析18-25
• 3.3 矩阵的奇异值特征提取25-27
• 3.4 基于高阶谱的LOFAR谱图特征提取27-29
• 3.5 舰船噪声的小波变换的特征提取29-32
• 3.6 小波变换和双谱联合特征提取32-35
• 第四章 信息融合的D-S证据理论35-61
• 4.1 目标识别信息融合35-38
• 4.2 Dempster-Shafer证据推理理论38-44
• 4.3 基于D-S证据理论的目标识别融合44-49
• 4.4 D-S证据理论的改进49-55
• 4.5 相关证据的合成55-61
• 第五章 基本概率赋值的获取61-69
• 5.1 引言61
• 5.2 特征标准化61-65
• 5.3 基本概率赋值的获取65-69
• 第六章 舰船目标的识别与分类69-73
• 全文总结73-74
• 参考文献74-77
• 致谢77

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