【摘 要】
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为提高水声目标分类准确率,提出了一种基于线谱和DEMON谱的水声目标分类方法。首先,利用线谱提取技术提取目标辐射噪声功率谱的线谱分布特征;然后,利用DEMON谱处理技术提取目
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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装备预研中国电科联合基金(E284172013)资助项目
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为提高水声目标分类准确率,提出了一种基于线谱和DEMON谱的水声目标分类方法。首先,利用线谱提取技术提取目标辐射噪声功率谱的线谱分布特征;然后,利用DEMON谱处理技术提取目标的轴频特征和螺旋桨桨叶数特征;最后,利用BP神经网络技术设计了水声目标分类器,并使用水面和水下2类水声目标的海上实测数据进行了试验验证。试验结果表明,该方法分类准确率较高,特征量物理意义明显,具有工程实用价值。
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