蛙人被动式探测中的识别方法研究

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近年来,国内外多数已经实践的主动探测声呐可以探测和追踪移动的目标,但存在目标识别率不高的问题。另外,环境的原因也导致主动探测声呐设备中现有的一些技术在某些海域无法使用。为此,蛙人被动式探测与识别方法成为了新型声呐的研究热点。本文以携带开式呼吸器的潜水蛙人为研究对象,通过搭建试验平台,采集蛙人辐射噪声;研究蛙人辐射机理,提取了辐射噪声的信号特征,建立了基于参考子带归一化匹配滤波和支持向量机的蛙人辐射噪声识别方法,实现了对蛙人目标的有效识别。由于蛙人呼吸信号弱,易被环境噪声淹没,首先对蛙人信号采用基于最小均方误差自适应对消和短时傅里叶变换方法,完成了滤波降噪、微弱信号提取及信号特征分析等前期的预处理工作。理论分析了非参考子带归一化匹配滤波方法、参考子带归一化匹配滤波方法、支持向量机方法对蛙人识别的可行性,系统得出一套蛙人被动式探测中识别方法。搭建试验平台,进行蛙人信号的采集,通过对蛙人呼吸信号进行滤波降噪、时频分析,对比分析蛙人吸气、呼气及无蛙人时的频谱特征,提取蛙人呼吸信号的频域特征,获取其显著频带为[49KHz-51KHz]。对显著频带进行子带划分和子带能量计算,获取蛙人的子带能量特征和子带能量序列分布特征,有蛙人时的子带能量序列分布和无蛙人时的子带能量序列分布存在明显差异,为后期蛙人识别提供特征依据。目标识别中分别采用非参考子带归一化匹配滤波方法和参考子带归一化匹配滤波方法来检测[0.2Hz-0.4Hz]区间是否在0.3Hz左右存在峰值,即信号周期是否与蛙人呼吸周期基本一致。信号处理试验中,参考子带归一化匹配滤波方法表现更好。由于蛙人呼吸节奏不均匀等原因造成参考子带归一化匹配滤波方法识别率降低,文中将模式识别的方法应用于蛙人识别,选用264个蛙人特征样本训练支持向量机模型,并对200个样本进行了预测,预测结果可达到95%。实验对比分析各种识别方法,结果表明支持向量机识别方法要优于文中所给出的其它方法。
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