【摘 要】
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该文从直升机目标噪声谱特点出发,在消化和吸收子波理论的基础上,经过对各类目标噪声谱的特征分析,将子波理论应用于目标的噪声谱的特征提取,并与神经网络相结合,进行了BP网
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该文从直升机目标噪声谱特点出发,在消化和吸收子波理论的基础上,经过对各类目标噪声谱的特征分析,将子波理论应用于目标的噪声谱的特征提取,并与神经网络相结合,进行了BP网络分类器的设计,将直升机目标从干扰背景中识别出来.该文的主要研究工作包括以下几个方法:1.对各种典型声源的特性进行分析,其中直升机与其它干扰目标的差别在其频域,即直升机噪声谱是由离散谱叠加在连续谱上组成的.线谱间存在着明显的谐频关系,且有主桨谐波群和尾桨谐波群;2.将子波分析理论用于目标噪声谱的特征提取,创造性地提出了将目标噪声谱经过子波处理,使噪声谱的线谱和连续谱在不同的频道中分解出来的算法;3.提出了线谱检测算法,并将线谱与连续谱形状一起构成了代表直升机目标特征的用于目标分类的特征矢量,完成了特征提取的任务;4.用外场测试数据对前面所述中提出的两种算法进行了仿真实验,其结果表明了算法的可行性;5.对BP神经网络的学习及训练过程进行了分析研究,在此基础上设计了一种用于直升机目标分类的BP网络分类器;6.用外场实测的数据样本检测该文所设计的BP网络分类器.从结果来看,该分类器对直升机目标的正确识别率达到90%,证明了分类器设计方法的正确性,表明了分类器的分类性能良好,为直升机目标的被动识别提供了一条有效的途径.
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