【摘 要】
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该论文以信息理论为基础,以现代信号处理技术为手段,从目标识别的三个主要方面,信号预处理、目标特征提取和目标分类识别,对战场声目标识别抗干扰技术进行了系统研究.针对现
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该论文以信息理论为基础,以现代信号处理技术为手段,从目标识别的三个主要方面,信号预处理、目标特征提取和目标分类识别,对战场声目标识别抗干扰技术进行了系统研究.针对现有的一些目标特征提取方法在有噪声干扰信号存在时易出现"虚警"与"漏警"等问题,提出采用基于SVD-TLS算法的AR参数模型法、子空间分解方法、高阶统计量方法及小波变换方法等提取目标特征,使上述问题在一定程度上得到解决.分析了目标信号的不确定性信息问题,提出采用模糊神经网络分类器作为声目标识别系统的识别分类器,并给出了模糊神经网络分类器模型.研究了描述目标特征模糊性的隶属函数的构造、网络输入特征的模糊化方法、输出矢量的分类隶属度以及期望隶属度的确定等问题.实验结果显示模糊神经网络分类器的抗噪性能明显优于普通的神经网络分类器,其在干扰背景条件下的目标正确识别率高于普通的神经网络分类器.
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