基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别

由于水下环境的复杂性,水下目标的检测和识别是水声信号处理领域中的一个难题.本文研究了基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别方法.利用小波变换得到水下目标辐射噪声信号在不同尺度下的能量分布作为特征矢量,并输入到概率神经网络中以实现目标分类.利用小波变换能量特征值可有效区分不同的目标辐射噪声.概率神经网络无网络训练过程,适合于信号分类.实验结果表明该方法的有效性和可行性.     

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于DSP的嵌入式语音识别控制系统设计

设计并实现了一种嵌入式语音识别控制系统.硬件核心是TMS320VC5409,接口芯片为数模/模数转换器TLC320AD50C,通用异步接收/发送器TL16C550.软件模块包括语音端点检测、MFCC参数求取、离散隐马尔可夫算法、识别结果判定、模板训练等.实验结果表明,该系统的识别率达98%以上.     

基于运动轨迹的动目标识别

对抗静止的声诱饵干扰器材的方法有数种,本文主要研究的是一种基于鱼雷和目标运动轨迹的动目标识别方法。文章中首先论述了基于小波神经网络的目标、鱼雷运动轨迹的平滑处理方法,并给出了利用小波神经网络平滑方法对实航轨迹的平滑结果,通过平滑后可清晰地给出目标的航行轨迹,处理结果显示该方法可以保证准确的识别运动目标。     

基于水下三维目标识别的视觉系统

基于水下三维目标识别的视觉系统是水下机器人实现水下自主作业和智能化的关键技术。本文叙述水下三维目标的识别机理和识别算法以及为正确识别目标提供最佳条件的前处理，硬件系统和实时处理功能，最后给出试验结果，说明识别系统的高效率与可靠性。     

基于高阶谱的水下目标识别

利用高阶谱估值法,对具有很强非高斯性和非线性的舰船辐射噪声信号进行分析及特征提取,并通过结构自适应神经网络作为分类实验,表明基于高阶谱的特征提取具有较强的类别可分性,在无源声纳目标识别中特具潜力。     

水下目标识别技术的研究

本文分析了水下目标识别技术的研究现状,阐述了水下目标识别技术的基本原理,为了提高水下目标识别的正确率,给出了三种新的研究方法,最后提出了水下目标识别面临的主要困难与亟待解决的问题。     

基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。     

S变换在水下目标识别中的应用

研究了基于S变换模时频矩阵相似度的水下目标识别方法。根据测试样本对应的S变换模时频矩阵与标准样本对应的S变换模时频矩阵之间的相似度最大原则对测试样本进行识别。该方法不需要辅助分类器而直接实现目标识别,计算简单快速。仿真实验表明,该方法的识别率较高,且受噪声影响小,适合于水下目标识别。     

基于形态特征的水下小目标识别方法

为应对恐怖组织利用蛙人或水下机器人等小型武器的攻击,需要在一些重要的部位,如港口、码头、海岸洞库和锚泊水域中安装水下智能监控系统,而小目标识别技术是该系统的核心技术之一.本文对蛙人等水下小目标的特征进行了研究,提出基于形态特征的水下小目标识别方法.由实验结果可以得出,此算法具有较高的小目标检测率,有效提高了水下智能监控系统的可靠性.     

The research on high speed underwater target recognition based on fuzzy logic inference

The underwater target recognition is a key technology in acoustic confrontation and underwater defence. In this article, a recognition system based on fuzzy logic inference （FLI） is set up. This system is mainly composed of three parts ： the fuzzy input module, the fuzzy logic inference module with a set of inference rules and the de-fuzzy output module. The inference result shows the recognition system is effective in most conditions.     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

面向目标识别的水下多传感器信息融合技术比较研究趑

对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。     

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法

基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法。在对舰船目标HRRP特性分析的基础上,首先利用姿态角进行方位约束筛选,然后通过高阶谱特征结合欧氏距离测度最近邻分类器进行识别匹配。通过10类军民船目标的实测数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领域具有很好的应用前景。     

直觉模糊多特征融合目标类型识别模型

应用直觉模糊集完整描述目标识别特征与类型关系之间的模糊性和犹豫性,建立基于最大隶属原则的直觉模糊多特征模式识别的一般识别模型;针对战场目标类型识别问题中特征值不完全和识别特征之间独立的特点,定义了识别特征值识别价值测度和直觉模糊动态熵权,进而建立了基于最大隶属原则和动态熵权的多特征直觉模糊目标类型识别模型;通过应用实例计算与对比,说明提出的模型是有效的;所建立的模型对空中目标类型智能识别具有一定参考价值。     

基于联合神经网络的水声目标识别方法

为了改善传统的单一识别网络难以充分考虑水下声音样本各方面特征的缺陷,本文利用联合一维卷积神经网络与长短期记忆网络2种网络串行的方式,构建一种新的网络框架,首次将联合网络运用到水声目标识别中.其次,用船舶音频数据作为数据集输入网络,对网络性能进行评价,进行识别结果的可视化分析.通过结果分析得出,该网络能够实现对水声目标的...     

基于卷积神经网络的AUV水下识别算法设计与实现

自主式水下机器人(AUV)是应用于复杂海洋环境中的高智能化无人装备,其需要具备良好的环境感知能力进行自主导航,包括水下目标识别能力。随着人工智能的高速发展,卷积神经网络作为图像处理领域的深度学习架构,在图像特征提取和图像识别上有着强大的性能和卓越的优势。本文利用卷积神经网络,实现了自主式水下机器人水下目标的自主识别。同时,通过采用三段式全连接方式和增加卷积层深度的方式对卷积神经网络进行进一步改进,提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。