基于改进EEMD及能量特征的战场目标识别方法

发布时间：2018-05-19 01:35

  本文选题：目标识别分类 + 总体经验模态分解　； 参考：《电子测量与仪器学报》2017年06期

【摘要】：针对战场声目标探测系统对目标识别及分类问题,提出了一种基于频率截止EEMD(cut-off frequency-EEMD,CFEEMD)的能量特征分析(energy feature analysis,EFA)方法。选取信号自身的最小有效频率作为EEMD筛分的终止条件,对EEMD方法进行改进,实现目标声信号的快速分解,获得准确的IMF分量;通过计算各阶IMF能量,得到目标信号的总体能量向量,进而分析典型目标声信号各阶IMF分量的能量分布情况;定义目标声信号高低频段能量差特征参数,用于战场声目标的特征识别与分类。半实物仿真试验结果证明了CF-EEMD与EFA相结合的目标声信号识别方法的可行性和实用性,适用于战场声目标识别及分类。
[Abstract]:In order to solve the problem of target recognition and classification in battlefield acoustic target detection system, an energy feature analysis method based on frequency cut off EEMD(cut-off frequency-EEMD is proposed. The minimum effective frequency of the signal itself is chosen as the termination condition of EEMD sieving, the EEMD method is improved to realize the fast decomposition of the target acoustic signal, the accurate IMF component is obtained, and the IMF energy of each order is calculated. The total energy vector of the target signal is obtained, and the energy distribution of each IMF component of the typical target acoustic signal is analyzed, and the characteristic parameters of the energy difference in the high and low frequency range of the target acoustic signal are defined for feature recognition and classification of the battlefield acoustic target. The results of hardware-in-the-loop simulation show the feasibility and practicability of the target acoustic signal recognition method combined with CF-EEMD and EFA, and it is suitable for battlefield acoustic target recognition and classification.
【作者单位】： 南京理工大学机械工程学院;公安海警学院;
【基金】：国家自然科学青年基金(61401105) 浙江省教育厅项目(Y201533894)资助
【分类号】：TJ410;TN911.6

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本文编号：1908143