飞行器被动音频探测与识别技术研究.pdf

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1、长春理工大学i～CHANGCHUNUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGY摘要在现代战争中，随着电子干扰、反辐射导弹、隐身技术等技术的发展，作为空中预警系统主要部分的雷达越来越容易遭受攻击，而被动音频探测技术是雷达探测技术的有效补充，它利用接收到的战场目标运动时发出的音频信号作为研究对象，自己不发出信号，从而具有较强的隐蔽性。飞行器被动音频探测系统主要分为定位和识别两个子系统，本文侧重于识别子系统的研究。本文首先应用现代信号处理手段研究了目标音频信号的小波变换的特征信息提取方法。基于二种战场目标的音频频谱特性采用基于小波理论的小波分解

2、尺度细节信号时域能量的特征提取算法，利用这种算法获得了较低维的特征向量。并设计了BP神经网络和SOM神经网络两种分类器。目标识别实验中利用直升机等二类战场目标的实测声信号数据，应用前述小波分析特征提取技术和分类器进行识别分类，来考察它们各自的性能。关键词：飞行器被动音频探测小波分析特征提取神经网络ABSTRACTInmodernwarfare，withelectronicjamming，anti—radiationmissiles，stealthtechnologyandothertechnologicaldevelopment,asamainpartoft

3、heairborneearlYwarningsystem．radarsystemsismorevulnerabletobeattacked．Theaircraftpassivesonicdetectsandidentificationtechnologyisaneffectivecomplementforradardetectiontechnology．It1．1sossonicsignalofbattlefieldtargetsasastudyobject．Becauseitisn’tsendsignals，soitisquiteconcealed．The

4、aircraftpassivesonicdetectsandidentificationtechnologyisdividedintotwosubsystems．nlosearelocationandidentificationsystems．Theemphasisofthispaperisdesignandsimulationofidentificationsubsystem．TllisP∞el"studiessonicsignal’stimedomainandfrequencydomaincharacteristicsoftwotypestargets，

5、thetargetsishelicoptersandfighterplanes，andusedofbasedonwaveletdecompositionmethodforextractingenergycharacteristicdetailsasfeatureextraction．Thepapergivesadetailedtheoryandalgorithmprocess．Baseondetailedenergyscalingfeature，thispaperdesigntwotypesofneuralnetworkclassifiers：BPneura

6、lnetworkclassifiersandSOMneuralnetworkclassifier．11玲PaperstudiestrainingalgorithmsofBPneuralnetworkandSOMneuralnetwork,andexploreshowoptionstrainingparametersofthetwoclassifier,usetrainingsamplesdonerecognitionexperimentfortwoclassifier,andcomparerecognitionresults．n忙resultsshowtha

7、tBPneuralnetworkclassifiersandSOMneuralnetworkclassitierscallreachahigherrecognitionrate，andBseSOMneuralnetworktotargetpassivesonicrecognitiontechnologyisfeasible．Keywords：aireraR；passivesonicdetection；waveletanalysis；featureextraction；neuralnetwork；长春理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位

8、论文，《飞行器被动音频探测与识别技术研究》是本人在指