仿生听觉技术在声目标特征提取中的应用

为提高战场声目标识别技术,从仿生听觉技术原理出发,研究声目标的发声机理和人耳的听觉特性,通过与语音声学特征比较,分别研究了时域、频域、小波域和倒谱域具有代表性的声特征参数。通过矢量量化技术对不同声特征、特征矢量不同分量和不同特征组合的识别效果做了比较,实验表明:多种声目标条件下MFCC识别率为96.8%,远高于其他特征,表明其在差异性较大的目标特征中更具有区分度。     

舰船噪声通过特性过零数特征的分析与应用

在正常巡航条件下，舰船沿纵向分布着三个具有不同功率谱特征的声辐射部位。通常，目标舰船距离观测点很远时，舰船可被视为一个点声源，但舰船距离观测点很近时，就不能再被视为点声源，而应被视为体积目标更为合理。分析了舰船做为体积目标时辐射噪声功率谱的纵向特性，利用舰船辐射噪声波形的过零点数分布，构造了舰船噪声通过特性的过零数特征矢量，为舰船目标识别分类研究提供了一种新的特征量，并应用BP网络做了分类实验，实验证明：过零特征可以作为水中目标识别的重要依据，是一种有效的分类方法。     

基于高阶谱的战场声目标特征提取

由于高阶谱对于高斯噪声不敏感的特性，在战场噪声环境中。提取被动声目标的双谱、双谱切片和相位耦合特征，通过建立声目标的高斯混合模型（GMM），进行声目标信号的识别。将基于此模型的识别结果与功率谱方法比较。仿真结果证明：基于高阶谱特征提取方法优于AR功率谱特征，该方法在抑制背景干扰中具有优越性。     

灰关联分析法在坦克声目标识别中的应用

提出了一种基于灰关联分析的声目标识别算法.该算法提取坦克声信号的线性预测系数特征作为关联参数,通过比较声信号的灰关联值实现目标识别.在白噪声背景下,结合谱相减法,通过提取坦克声信号特征识别,仿真表明灰关联算法可以从信息不完全、关系不明确的坦克声信号中提炼主要因素进行识别,其实现方法简单,识别率较高.因此该算法在声目标识别中具有可行性.     

声引信目标识别技术的研究

对地雷声引信目标识别技术进行了研究。提出利用小波变换后声信号在不同尺度的能量值作为目标的特征矢量，并采用均方加权距离分类器来识别坦克和直升机。检验结果表明，该方法提取的特征稳定，并且，该技术具有高的识别率。     

声引信目标识别技术的研究

对地雷声引信目标识别技术进行了研究。提出利用小波变换后声信号在不同尺度的能量值作为目标的特征矢量，并采用均方加权距离分类器来识别坦克和直升机。检验结果表明，该方法提取的特征稳定，并且，该技术具有高的识别率。     

垂直矢量阵声图被动定位技术研究

在近场条件下,应用垂直矢量阵声图被动定位技术,能有效地抑制海洋多途影响,测定目标距离。由于垂直声压阵的自身指向性问题,无法测定目标方位,故讨论了垂直矢量阵的声图被动定位方法,利用矢量阵的指向性优势来获得声图测量的精确被动定位结果。仿真对比分析了水平阵与垂直矢量阵在多途条件的声图测量效果,此外,给出了单双目标2种情况下的垂直阵声图测量结果。研究发现:垂直阵声图测量由于物理优势比水平阵具有更好的抗多途性能,采用矢量阵可以克服声压阵的指向性缺陷测定目标方位,因而在多途海洋环境中利用垂直矢量阵进行近场目标被动定位具有可行性。     

海战场多目标聚类-匹配分群研究

群体已取代单一实体成为兵力执行海上作战任务的主要样式,多目标分群因而成为兵力层态势信息的形成前提亟待解决,从海战场作战群体的特点人手,使用聚类与匹配相结合的方式构建分群模型;首先从实体层目标信息中选取特征矢量与聚类测度,运用改进ISODATA聚类与辅助信息识别形成战场空间群,然后结合军事先验知识通过模板匹配进一步将空间群聚合为功能群等高层级群体;该模型能够满足海战场不同层级群体识别的需要,并可为其他背景下的聚类分群提供借鉴。     

声自导鱼雷对抗拖曳式声诱铒的一种方法

本文探讨一种声自导鱼雷对抗拖曳式噪声诱饵的方法,这种方法是在声自导鱼雷的探测系统中附加一额外的电路装置,使声探测系统具有很高的工,能够识别噪声源和尾流中的目标,从而使鱼雷在对抗有多个诱铒的水面舰船目标时,排除诱铒噪声的干扰,直接将声自导鱼雷导引至使用了诱铒的目标舰船而实施攻击。     

虚拟迭代时间反转镜被动选择聚焦技术研究

克服水下多途干扰,在噪声背景中实现多目标被动定位是声纳信号处理的主要功能之一。本文提出了利用矢量阵的迭代时间反转镜被动选择聚焦方法。利用虚拟迭代时间反转镜(D ITRM)可综合多途信息,对信号进行时间、空间被动聚焦的同时,在信道输出总能量强的目标处实现选择性聚焦。声矢量水听器阵与D ITRM结合可提高算法的处理增益。对矢量阵D ITRM选择聚焦原理进行了理论分析,仿真结果表明了所提算法的正确性和工程适用性。