基于VMD多尺度熵和ABC-SVM的装甲车辆识别

针对新型作战体系下以装甲车辆为主的地面目标的被动声识别问题,为实现不同车型在不同工况下的声识别,以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的装甲车辆声识别模型。首先,采集不同工况下的车辆噪声信号并进行频谱分析,证明了VMD分解的可行性;其次,对样本信号进行VMD分解,得到不同尺度的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)并进行多尺度模糊熵(Multi-scale Fuzzy Entropy,MFE)的计算,得到多尺度模糊熵特征(VMD-MFE);然后,利用优化算法对SVM进行优化,得到最优参数优化的分类器模型;最后,对噪声信号进行特征提取和分类实验。结果表明:VMD的分解效果优于经验模态分解(Empirical Made Decomposition,EMD)和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD);与引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)和布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法相比,ABC算法得到的优化模型ABC-SVM具有更高的识别率,可达94. 14%以上。