車輛聲目標探測識別技術及工程實現(xiàn).pdf

1、聲目標識別是目標探測系統(tǒng)中重要的組成部分，伴隨著信息化戰(zhàn)場的來臨相關技術研究得到了各大科研機構和高等院校的重視，并取得了階段性成果。特別是人工智能理論、仿生學理論、信號處理理論以及厚膜集成工藝的發(fā)展，為實現(xiàn)聲目標識別系統(tǒng)提供了有力的技術支持，但是對于非平穩(wěn)信號的預處理、特征提取、分類器以及硬件實現(xiàn)等關鍵問題仍表現(xiàn)出研究不足，本文就上述問題針對聲目標信號識別過程的關鍵技術和軟硬件算法實現(xiàn)進行了相關研究。 本設計是結合現(xiàn)代數(shù)字信號處

2、理理論方法對實際采集的目標聲信號進行了理論調研和算法驗證，包括車輛噪聲源的產生機理分析，目標聲信號的預處理、特征提取、分類器設計以及嵌入式數(shù)字信號處理器的硬件工程實現(xiàn)。在目標聲信號的預處理環(huán)節(jié)采用了傳統(tǒng)的濾波器(FIR濾波器)和自適應濾波器(LMS自適應濾波器)方法并結合功率譜密度理論進行了詳細的理論分析和計算機測試驗證；在特征提取環(huán)節(jié)采用了AR參數(shù)模型、小波能量模型、模仿聽覺模型三種算法提取目標聲信號特征，結合理論分析的基礎上調整算法

3、中的參數(shù)設置并通過計算機測試驗證；在分類器設計環(huán)節(jié)采用了基于距離理論的系統(tǒng)聚類算法，實現(xiàn)了對于吉普車、坦克、語音信號以及背景環(huán)境四類目標聲信號的有效分類識別。 在硬件系統(tǒng)實現(xiàn)環(huán)節(jié)，本設計使用嵌入式數(shù)字信號處理器(TMS320F2812)為核心構建硬件算法平臺，以及駐極體聲傳感器采集調理放大電路、時鐘頻率設置模塊、信號采集模塊、串行通訊模塊等等功能模塊，實現(xiàn)了對目標聲信號的采集、調理、放大、預處理、特征提取與分類識別的軟件部分設計