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基于神经网络的舰船目标识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。 相似文献
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提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了Dopplerlet变换分解流程。使用此种方法及基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了识别试验,试验结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加有效。 相似文献
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针对不同目标舰船的辐射噪声信号特征提取问题,提出了将混沌理论用于非线性时间序列的分析方法。该方法利用非线性局部投影滤波方法进行信号降噪,并在重构相空间的基础上对每一类舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数、自然测度和关联维数等非线性特征参数进行提取。实验结果表明:当舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数大于0且为有限值时,舰船辐射噪声信号具有混沌特性;自然测度和关联维数可作为区分不同目标船型的舰船辐射噪声信号的有效特征。 相似文献
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被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。 相似文献
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针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。 相似文献
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以离散小波变换入手,利用小波分析的恒Q特性,提取了舰船噪声信号的子带能量分布特征。结果表明,由于各子带能量参数并不相互独立,基于离散小波变换的舰船噪声子带能量分布特征并不明显。因此,依据多分辨分析理论,对舰船辐射噪声信号进行了正交多分辨分解,并提取了舰船噪声子带能量分布特征。结果表明特征是显著的,该方法从整体上反映了舰船噪声信号能量分布特征。为了从细节上对噪声信号能量特征进行分析,提出了基于多分辨分析的子带能量密度特征提取方法。采用两类共8个噪声样本对噪声子带能量分布和能量密度特征提取方法进行检验,取得了比较理想的结果。 相似文献
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基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果. 相似文献
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《海军工程大学学报》2016,(5)
针对水面舰船在复杂背景下存在大量虚警问题,提出了一种基于几何特征的水面舰船快速检测方法。首先,通过计算原灰度图的下采样序列,获得高斯降维图;其次,利用改进Sobel算法在粗分辨率下增强舰船的对比度,突显目标像素区域,用于区分降维图中目标与背景区域;再次,由于舰船目标与非舰船目标几何形状的不同,计算了长宽比、面积、区域矩形度等因子,结合先验信息鉴别大的舰船目标,同时剔除由于噪声、亮斑等引起的小虚警目标;最后,利用连通区域检测法标记出目标区域,实现海面目标的快速检测。实验结果表明:该方法具有一定的鲁棒性,能够快速、准确地实现海面舰船的自动检测。 相似文献
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总结了目标识别中特征提取的几种常用方法,重点介绍了基于高阶谱的特征提取,并给出了高阶谱特征提取方法在水下目标识别中的实际应用,实测数据的实验表明,该方法具有较好的类别可分性,在目标识别中具有一定的应用潜力。 相似文献
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针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。 相似文献
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本文采用修正的周期图法(Welch法)对舰船磁场信号进行了功率谱估计并给出归一化曲线。在此基础上,提取了频域特征量,利用特征频率f_H进行了目标舰船速度的识别研究。计算机仿真表明,正识率可达95%以上。 相似文献
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水面靶标为反舰武器海上飞行试验提供水面模拟舰船目标。介绍了红外成像靶的功能和技术指标,详细给出了舰船红外成像模拟实现的总体设计方案、硬件和软件实现方式。海上测试结果表明,这种靶标能够较好地实现舰船红外热像模拟,在海上试验的实际应用中取得了预期效果。 相似文献
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