【摘 要】
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实际环境中获取的水声目标数据往往混有大量的干扰线谱成分,在缺乏先验知识的条件下,常规方法很难准确辨识并提取出感兴趣目标的线谱特征.针对这一问题,文章提出了一种干扰条件下的水声目标线谱数据挖掘方法,利用水声目标低频线谱数据构建线谱特征的频繁模式树(Frequent-Pattern tree,FP-树),剪枝后自动提取主要频繁模式作为固定线谱组合特征.仿真试验证明,在大量干扰背景下新算法能够准确提取感兴趣目标的固有线谱组合特征,能够有效支撑后续特征建模、目标探测识别等处理.
【机 构】
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中国人民解放军91001部队,北京,100036;第七一五研究所,杭州,310023
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实际环境中获取的水声目标数据往往混有大量的干扰线谱成分,在缺乏先验知识的条件下,常规方法很难准确辨识并提取出感兴趣目标的线谱特征.针对这一问题,文章提出了一种干扰条件下的水声目标线谱数据挖掘方法,利用水声目标低频线谱数据构建线谱特征的频繁模式树(Frequent-Pattern tree,FP-树),剪枝后自动提取主要频繁模式作为固定线谱组合特征.仿真试验证明,在大量干扰背景下新算法能够准确提取感兴趣目标的固有线谱组合特征,能够有效支撑后续特征建模、目标探测识别等处理.
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