【摘 要】
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水下目标的分类识别在国家海上防卫和海洋科学考察等方面的应用日益广泛.主动声呐的回波是入射声波作用于目标后产生的一种物理过程,其中包含了大量的目标特征信息,与目标的材料等属性有关.根据不同材料回波的差异对材料进行分类,有助于复杂水下环境中对物体的进一步识别.考虑到小波变换的多分辨分析能力以及倒谱分析在被动声呐目标识别中的成功应用,分别提取回波信号的尺度-小波能量谱特征和反映材料冲激响应特性的倒谱特征
【机 构】
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西北工业大学航海学院,西安710072
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水下目标的分类识别在国家海上防卫和海洋科学考察等方面的应用日益广泛.主动声呐的回波是入射声波作用于目标后产生的一种物理过程,其中包含了大量的目标特征信息,与目标的材料等属性有关.根据不同材料回波的差异对材料进行分类,有助于复杂水下环境中对物体的进一步识别.考虑到小波变换的多分辨分析能力以及倒谱分析在被动声呐目标识别中的成功应用,分别提取回波信号的尺度-小波能量谱特征和反映材料冲激响应特性的倒谱特征.设计人工神经网络分类器,利用从实测数据提取的上述两种特征对3类材料(铁板、铝板、石砖)进行分类.分析比较利用不同特征量及结合两种特征量的分类结果,验证了基于小波变换特征和倒谱特征的水下材料分类的可行性.
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