水聲目標識別系統(tǒng)的實時實現研究.pdf

1、水聲目標識別是水聲領域的難題之一，雖然水聲界已經提出許多種目標識別算法，然而由于復雜的海洋噪聲環(huán)境、多樣化的艦船種類、推進機械、以及航行工況都使水聲目標的識別變得十分困難，難以取得令人滿意的效果。水聲目標識別算法的另外一個特征是其算法復雜、運算量大、并行要求高。本文針對以上問題，分析了目前的目標識別算法，重點討論了選擇DSP芯片、軟件移植、構筑多目標并行和實時處理的水聲目標識別系統(tǒng)的全部過程。 第一章，簡要闡述了本系統(tǒng)包括的目標

2、識別算法，包括基于功率譜的神經網絡識別、特征線譜識別和瀑布圖線譜跡識別，基于分頻段解調譜的線譜和葉片數識別，基于波形分析的微結構識別以及基于D-S方法的數據融合與綜合識別。 第二章，介紹了系統(tǒng)的核心DSP芯片-ADSP21062，然后將它與TI公司的TMS320C30進行了詳細的性能比較，闡明了其優(yōu)勢所在。 第三章，介紹了由ADSP21062構建的硬件平臺及其DSP、外存、I/0、總線形式等系統(tǒng)配置情況，討論了在并行系統(tǒng)

3、下FFT算法的優(yōu)化。 第四章，介紹了支持該硬件平臺的軟件開發(fā)環(huán)境，包括支持分布式處理、并行內核的APEX-LITE和支持高級信道通信、多線程異步主接口的APEX-PRO。接著介紹了DSP平臺下軟件開發(fā)的特點，包括內存的使用特點和對算法的改進。最后對軟件系統(tǒng)的開發(fā)進行了介紹，包括基于VC++的GUI界面、API接口和內置DSP代碼的開發(fā)，以及聲納系統(tǒng)中目標識別軟件模塊的開發(fā)。最后給出了聲納系統(tǒng)中目標識別模塊的內存占用和運行時間等各