【摘 要】
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特征提取是目标识别的前提与成败关键之所系。大量实验表明：非球对称目标的回声特性主要随方位或姿态角的变化而呈混沌态变化，常规方法（如谱分析、矩法、ＡＲ／ＡＲＭＡ建模、亮点结构分析、波
【机 构】
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同济大学声学研究所!上海·200092,同济大学声学研究所!上海·200092,西北工业大学!西安·710072
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特征提取是目标识别的前提与成败关键之所系。大量实验表明：非球对称目标的回声特性主要随方位或姿态角的变化而呈混沌态变化，常规方法（如谱分析、矩法、ＡＲ／ＡＲＭＡ建模、亮点结构分析、波形分析等等）提取的特征往往随目标方位的变化出现严重的类内弥散与类间交迭，从
Feature extraction is the premise of target recognition and the key to success. A large number of experiments show that the echogenicity of aspheric symmetric target mainly changes with the change of azimuth or attitude angle. The conventional methods (such as spectral analysis, moment method, AR / ARMA modeling, bright spot structure analysis, waveform analysis, etc.) The extracted features tend to have serious intra-class dispersion and inter-class overlap as the target orientation changes. From
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