沉底目標(biāo)的特征提取及識別研究.pdf

1、在主動聲納探測沉底靜止小目標(biāo)時,由于目標(biāo)回波信混比低,不易提取用于識別的目標(biāo)回波特征,因此,本文提出了基于時頻濾波目標(biāo)回波特征的提取方法,其基本思路為:首先將接收到的目標(biāo)回波信號與發(fā)射信號的拷貝信號作互Wigner-Ville(XWVD)變換,得到二維的時頻域信號,然后對時頻域信號作脊波變換,進行閾值去噪后作脊波逆變換,得到濾波后的時頻域信號,將濾波后的輸出進行Hough變換,并對Hough平面內(nèi)的雜波再次進行硬閾值去噪,最后將去噪后的

2、信號投影到一維上,得到本文用于識別的目標(biāo)特征。
　　在主動目標(biāo)識別的實際工作問題中,對于選擇一種適用的分類器是至關(guān)重要的。由于支持向量機是一種對小樣本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的模式識別方法,同時具有很好的推廣能力,因此本文采用了支持向量機作為整個目標(biāo)識別系統(tǒng)的分類器,將提取出的目標(biāo)特征進行學(xué)習(xí)和識別。最后,為了提高支持向量機算法效率,研究了最小二乘支持向量機(LS-SVM)在沉底目標(biāo)識別中的應(yīng)用,通過仿真和實際實驗比較表明LS-SVM的