【摘 要】
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为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高识别概率,提出了一种基于HMM（HiddenMarkov model）和SVMs（Support vector machines）串联结构的低空飞行目标声识别方法。针
【机 构】
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解放军电子工程学院信息系,安徽省电子制约技术重点实验室,西北核技术研究所声学实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（60872113）资助项目
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为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高识别概率,提出了一种基于HMM（HiddenMarkov model）和SVMs（Support vector machines）串联结构的低空飞行目标声识别方法。针对战场环境下声信号的特点,该方法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,先由HMM计算各HMM模型与待辨识信号的匹配程度,形成匹配度特征向量,再利用SVM适合分类的优势,对匹配度特征向量做进一步决策,得到最后的识别结果,弥补了单一模型在识别低空飞行目标时的不足。实
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