基于波形结构特征和支持向量机的水面目标识别

发布时间：2017-09-07 11:28

  本文关键词：基于波形结构特征和支持向量机的水面目标识别

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【摘要】：借鉴语音声学的研究成果,音色可作为区分不同目标的依据。由于舰船辐射噪声的音色信息包含在其信号的波形结构特征中,可以通过提取舰船辐射噪声的波形结构特征判断目标类型。该文对水面目标信号时域波形结构特征提取进行了研究,构建了基于信号统计特性的特征矢量,包括过零点波长、峰峰幅度、过零点波长差分以及波列面积等。应用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器识别两类水面目标信号,核函数为径向基函数(RBF)。提出了差分进化和粒子群算法的混合算法,优化了惩罚因子和径向基函数参数的选取,两类目标的识别率较常规的网格搜索法有显著提高。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室;哈尔滨工程大学水声工程学院;
【关键词】： 信号处理 水面目标识别 波形结构特征 支持向量机 优化算法
【基金】：国家自然科学基金(11234002)资助课题
【分类号】：TN912.3;TP18
【正文快照】： 1引言通常情况下,舰船辐射噪声主要由机械噪声和螺旋桨噪声组成。哪一种作为决定因素取决于目标船的工况。不同类别的目标从动力系统到机械结构,再到工作状态都存在显著区别。同一类的目标辐射信号总是表现一定程度的相似性,而不同类别目标信号则表现差异性,这为识别不同类别

【参考文献】

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1 侯澍e，

本文编号：809275