【摘 要】
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随着小型低功耗集成微传感器的出现,以及片上处理器和无线通讯能力的提高,无线传感器网络在商业和军事领域上愈来愈受到广泛的关注.通常是把声学、振动或红外传感器等布防在
【机 构】
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中国科学院声学研究所,北京,100080
【出 处】
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中国声学学会2006年全国声学学术会议
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随着小型低功耗集成微传感器的出现,以及片上处理器和无线通讯能力的提高,无线传感器网络在商业和军事领域上愈来愈受到广泛的关注.通常是把声学、振动或红外传感器等布防在一个特殊的区域,对该区域中出现的一个或多个目标进行检测、分类、定位和跟踪[1].地面车辆的检测和分类是一个重要的信号处理任务.一般是用声传感器和振动传感器来实现,在实用中有些缺点:在开阔的环境下,一些传感器会被风噪声等边界噪声所污染;而且,不同类型的车辆可能同时出现,传感器采集到的是它们混合的信号,这样,由单个车辆数据训练的分类算法就会失效.
为了解决这个问题,本文提出一个针对地面车辆的多声源盲分离算法作为目标分类的前处理过程,利用独立分量分析方法把各个车辆混合的声信号分离出来,进而使后面的识别成为可能.
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