摘要
有效的特征提取技术是水雷目标识别的基础。文章采用了两种前期研究中较为有效的水雷目标特征提取方法(频域离散小波变换法和常数Q滤波子带能量法),并引入了一种应用在水下目标识别领域中的特征提取方法(波形结构法)。应用此三种特征提取方法提取的特征来识别实雷目标以及假目标,分类器采用三层BP算法的前向神经网络,给出了具体的识别率,说明该特征提取算法是有效的,用波形结构法进行水雷目标的特征提取是可行的。
Effective feature extraction is fundamental in the underwater mine extraction techniques effective in the mine recognition are discussed, namely, recognition. Two feature frequency discrete wave transform (FDWT) and Q-filter. A feature extraction technique, wave structure (WS), is introduced for underwater target recognition. The achieved recognition ratio with 3-layer BP network indicates the effectiveness of the applied techniques and feasibility of the WS technique used in feature extraction of mines.
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2005年第3期148-151,156,共5页
Technical Acoustics
关键词
水雷目标识别
特征提取
波形结构
人工神经网络
mine target recognition
feature extraction
waveform structure
artificial neural network