【摘 要】
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传统的被动目标识别主要依靠声呐员的作用,随着人工智能的迅速发展,水下目标智能识别成为未来发展的趋势.针对这一问题,根据舰船辐射噪声特性,提出基于特征融合的舰船目标识别方法,通过提取基于人耳听觉感知的梅尔倒谱系数特征、基于循环平稳分析的谱相关密度函数特征,构建特征层融合和决策层融合的特征融合模型,利用深度学习中的卷积神经网络进行舰船目标识别.利用4种舰船辐射噪声实测数据进行验证,结果表明,所提出的决策层融合算法能够明显提高舰船目标识别率.
【机 构】
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大连测控技术研究所,辽宁大连116013
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传统的被动目标识别主要依靠声呐员的作用,随着人工智能的迅速发展,水下目标智能识别成为未来发展的趋势.针对这一问题,根据舰船辐射噪声特性,提出基于特征融合的舰船目标识别方法,通过提取基于人耳听觉感知的梅尔倒谱系数特征、基于循环平稳分析的谱相关密度函数特征,构建特征层融合和决策层融合的特征融合模型,利用深度学习中的卷积神经网络进行舰船目标识别.利用4种舰船辐射噪声实测数据进行验证,结果表明,所提出的决策层融合算法能够明显提高舰船目标识别率.
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