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题名水声信号熵特征提取与分类研究
被引量：3
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作者
付君宇
陈越超
权恒恒
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机构
声纳技术重点实验室第七一五研究所
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出处
《声学与电子工程》
2018年第1期34-37,共4页
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文摘
为提高目标识别准确率,以一定数量样本的四类水声目标信号为研究对象,分别提取近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征作为K近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)的输入特征。分类结果表明,近似熵和样本熵只能有效区分部分目标类型,而模糊熵特征对于四类目标类型的平均识别率达到了98.55%,验证了模糊熵可作为区分文中四类水声信号的有效特征。
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关键词
近似熵
样本熵
模糊熵
特征提取
SWT
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分类号
TB56
[交通运输工程—水声工程]
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题名基于隐马尔科夫模型的SPED弱目标检测算法
被引量：1
- 2
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作者
权恒恒
徐晓男
杜栓平
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机构
第七一五研究所
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出处
《声学与电子工程》
2016年第1期1-4,9,共5页
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文摘
针对含线谱的弱目标检测问题,提出了一种基于隐马尔科夫线谱检测模型的SPED算法,该方法利用目标线谱在时间和空间上的特征对线谱进行提取,提高SPED算法峰值检测的性能并降低噪声干扰引起的虚警,改善弱目标的检测能力。
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关键词
常规检测
子带峰值能量检测
隐马尔科夫模型
弱目标检测
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法
被引量：1
- 3
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作者
周彬
王庆
权恒恒
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机构
声呐技术重点实验室
杭州应用声学研究所
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出处
《水下无人系统学报》
北大核心
2018年第5期439-443,共5页
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基金
中国科协青年人才托举工程第三届(2017~2019年度)项目资助(2017QNRC001)
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文摘
多源信息融合能够扩展声呐系统的探测范围,提高目标识别的可靠性和鲁棒性。文中针对声呐目标探测中使用全频谱特征信息进行目标关联所需传输带宽大,目标威胁度判别的先验概率不确定,无法在概率论框架内进行融合处理等问题,提出了一种基于多源信息融合的声呐目标非威胁度评估方法。该方法以低频声呐目标作为威胁目标的排除对象,结合高频阵、非声传感器等输出的目标信息,通过对多源信息预处理、目标航迹关联以及关联信息融合等进行低频声呐目标的非威胁度评估,达到排除非威胁目标、提高警戒效率的目的。在目标航迹关联中,提出了一种改进的灰色关联算法,能够区分2个航迹变化趋势一致但相距较远的不同目标。在缺乏威胁目标判别先验概率条件下,针对概率论方法不能有效应用于信息融合处理的问题,提出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合方法,给出了非威胁目标可信度。最后利用低频阵、高频阵及自动识别系统(AIS)等多源信息的海试数据验证了文中方法的可行性。
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关键词
声呐目标探测
多源信息融合
非威胁度评估方法
灰色关联算法
DEMPSTER-SHAFER证据理论
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Keywords
sonar target detection
multi-source information fusion
non-threatening degree assessment method
grey association algorithm
Dempster-Shafer(D-S)evidence theory
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分类号
TJ67
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TB566
[交通运输工程—水声工程]
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