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《水下目标特性特征提取及其融合》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第31卷第7期哈尔滨工程大学学报Vo.l31.72010年7月JournalofHarbinEngineeringUniversityJu.l2010do:i10.3969/.jissn.10067043.2010.07.014水下目标特性特征提取及其融合李秀坤,李婷婷,夏峙(哈尔滨工程大学水声技术实验室,黑龙江哈尔滨150001)摘要:为解决基于回波法水下目标分类与识别问题,从水下目标回波的弹性亮点特
2、性、多分量特性和能量积分特性出发,利用频域离散小波变换(FDWT)、希尔伯特谱(Hilbert谱)、希尔伯特边际谱、分数阶傅里叶变换(FRFT)4种时-频分析方法从不同角度对目标回波与混响进行分析.对所提取的特征进行压缩与融合,利用支持向量机完成对水下目标和混响的分类与识别.文中给出了发射换能器以不同掠射角工作时4种时-频特征及其融合特征的识别率.实验结果表明,随着掠射角的增大,总体识别率呈现升高的趋势,融合特征可以有效提高识别率.关键词:水下目标识别;频域离散小波变换;Hilbert谱;Hilbert边际谱
3、;分数阶傅里叶变换中图分类号:TN911.7文献标志码:A文章编号:10067043(2010)07090306FeatureextractionandfusionbasedonthecharacteristicsofunderwatertargetsLIXiukun,LITingting,XIAZhi(AcousticScienceandTechnologyLaboratory,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China)Abstract:In
4、ordertosolvetheunderwatertargetsrecognitionproblembasedontheechoanalysismethod,thetimefrequencycharacteristic,multicomponentscharacteristic,energyintegralcharacteristicofthetargetsechoarediscussedinthispaper.Thefourkindsoftimefrequencyanalysismethodsinc
5、ludingfrequencydiscretewavelettransform(FDWT),Hilbertspectrum,Hilbertmarginalspectrum,fractionalFouriertransform(FRFT)takedifferentaspectsintothecharacteristicsofthetargetsechoandreverberation.Theextractedfeaturesarecompressedandfusedbeforesendingtothesupp
6、ortvectormachinetomakeanidentificationofthetargetechoandreverberation.Therecognitionratesoftimefrequencyfeaturesandfusionfeaturedealingwiththeexperimentdatagotbytransmitreceivedsonarofdifferentinclinationanglesaregiven.Theresultsshowedthattherecognitionra
7、teishigherwhentheinclinationangleislarger.Thefusionmethodcaneffectivelyimprovetherecognitionrate.Keywords:underwatertargetrecognition;FDWT;Hilbertspectrum;Hilbertmarginalspectrum;FRFT利用主动声呐进行水下小目标分类识别是一项离有限,并且不能有效识别具有相似几何形状的假[5][6]十分复杂的信号处理工作.对于静止的水下小目标目标
8、.亮点模型和共振散射理论是目标回波法[1][24]的识别方法大致可以分为成像法和回波法.的重要理论依据.两理论共同认为,回波是入射信号成像法是基于高频窄波束,在抑制混响干扰的同时与水下目标相互作用的结果,其必然包含了目标的获取目标的声学图像及其阴影的声图像进而实现目特征,那么通过分析回波信号的特征来检测目标是标的分类与识别.成像声呐工作频率高,声呐作用距可行的.但在实际水下目标的探测过程中,由于目
