【摘 要】
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以机器学习为代表的智能技术迅猛发展,也为被动声呐目标识别提供了新的思路。利用机器学习算法挖掘水声目标信号深层特征,实现目标自动识别、辅助识别,成为被动声呐目标识别
【基金项目】
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装备预研重点实验室基金资助项目（614221403031703）
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以机器学习为代表的智能技术迅猛发展,也为被动声呐目标识别提供了新的思路。利用机器学习算法挖掘水声目标信号深层特征,实现目标自动识别、辅助识别,成为被动声呐目标识别的新发展方向。本文针对水下噪声目标的信号特性,结合人耳在低信噪比、多目标环境下的优异识别性能,提取被动声呐目标经典听觉感知特征——梅尔倒谱(MFCC),并引入KNN、SVM、CNN和DBN四种机器学习算法对两类水声目标进行监督学习和识别分析。试验结果表明,监督学习方法应用于被动声呐目标识别具有可行性,且其中DBN方法对目标MFCC特征的识别性能最佳。
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