为了增加水下高速目标的识别特征维度,优化识别效果,该文设计了一种基于目标辐射噪声高速特征量(High Speed Characteristic Quantity,HSCQ)的分类方法。首先,针对水下高速目标辐射噪声的DEMON(Detection of Envelope Modulation On Noi...为了增加水下高速目标的识别特征维度,优化识别效果,该文设计了一种基于目标辐射噪声高速特征量(High Speed Characteristic Quantity,HSCQ)的分类方法。首先,针对水下高速目标辐射噪声的DEMON(Detection of Envelope Modulation On Noise)谱特征进行分析,根据DEMON谱的频率可分性,定义了DEMON谱调制分布比(Modulation Distribution Ratio,MDR)。然后,根据水下高速目标辐射噪声的功率谱历程图直纹特征,应用图像边缘检测、线谱生长等理论进行特征提取,并分析了功率谱历程图的直纹特征量(Straight-line Characteristic Quantity of Spectrum,SCQS)。最后,根据2种特征量的实测信号分析结果,定义了目标辐射噪声的HSCQ,实现了一种新的水下高速目标分类方法。实测信号分析结果显示,采用MDR或SCQS进行单特征量分类,非高速目标的误报率分别为21.4%和16.3%;采用HSCQ进行分类,非高速目标的误报率仅为4.1%。展开更多
文摘为了增加水下高速目标的识别特征维度,优化识别效果,该文设计了一种基于目标辐射噪声高速特征量(High Speed Characteristic Quantity,HSCQ)的分类方法。首先,针对水下高速目标辐射噪声的DEMON(Detection of Envelope Modulation On Noise)谱特征进行分析,根据DEMON谱的频率可分性,定义了DEMON谱调制分布比(Modulation Distribution Ratio,MDR)。然后,根据水下高速目标辐射噪声的功率谱历程图直纹特征,应用图像边缘检测、线谱生长等理论进行特征提取,并分析了功率谱历程图的直纹特征量(Straight-line Characteristic Quantity of Spectrum,SCQS)。最后,根据2种特征量的实测信号分析结果,定义了目标辐射噪声的HSCQ,实现了一种新的水下高速目标分类方法。实测信号分析结果显示,采用MDR或SCQS进行单特征量分类,非高速目标的误报率分别为21.4%和16.3%;采用HSCQ进行分类,非高速目标的误报率仅为4.1%。
