水下目標(biāo)輻射噪聲生理感知特征的提取方法研究.pdf

1、復(fù)雜海洋環(huán)境中的水下目標(biāo)特征提取是聲納識(shí)別系統(tǒng)性能提升的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)特征提取方法提取的特征矢量容易受到海洋環(huán)境、目標(biāo)類型以及目標(biāo)航速等因素的影響，使聲納系統(tǒng)的識(shí)別性能大幅度下降。本文模擬聲納員感知、辨識(shí)目標(biāo)的機(jī)理，提取目標(biāo)的生理感知特征并進(jìn)行水下目標(biāo)識(shí)別，主要研究工作包括：
　　1.比較了常用的模式識(shí)別方法，綜合考慮水下目標(biāo)輻射噪聲非線性、樣本少的特點(diǎn)，選擇自適應(yīng)能力強(qiáng)的BP網(wǎng)絡(luò)和在解決小樣本、非線性及高維模式問題中表現(xiàn)突出的支

2、持向量機(jī)對(duì)水下目標(biāo)輻射噪聲進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。識(shí)別結(jié)果表明，BP網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對(duì)待測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了有效分類，說明使用BP網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對(duì)水下目標(biāo)進(jìn)行分類是可行的。
　　2.給出了反應(yīng)人主觀聽覺感受的響度特征的計(jì)算過程，結(jié)合水下聲目標(biāo)的特殊性，改進(jìn)了響度特征量化的計(jì)算流程，避免了計(jì)算信號(hào)激勵(lì)等復(fù)雜的運(yùn)算過程，可方便地得出信號(hào)沿頻率分布的響度特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用改進(jìn)的算法可以有效地計(jì)算目標(biāo)信號(hào)響度。
　　3.為探索聲納員感知、

3、辨識(shí)水下目標(biāo)類型的聲學(xué)因素，研究了基于聽覺濾波的特征提取方法，包括Gammatone頻率離散小波系數(shù)、聽覺倒譜系數(shù)、聽覺慢特征分析、Gammachirp倒譜系數(shù)、改進(jìn)的耳蝸濾波分析模型。這些方法符合人耳對(duì)聲音的感知、辨識(shí)過程，較好地提取了水下目標(biāo)的固有屬性，避免關(guān)鍵信息的丟失，提高了識(shí)別準(zhǔn)確率，且提取的特征矢量有較好的抗背景干擾性能。
　　4.針對(duì)基于傳統(tǒng)均勻譜壓縮的特征提取方法提取水下目標(biāo)的特征時(shí)，會(huì)對(duì)某些信號(hào)頻帶造成過壓縮而同

4、時(shí)對(duì)其他的信號(hào)頻帶造成欠壓縮的特點(diǎn)，結(jié)合人耳聽覺指數(shù)律和聽覺掩蔽效應(yīng)，提出了感知非均勻譜壓縮（Perceptual Non-Uniform Spectral Compress，PNUSC）方法。在此基礎(chǔ)上改進(jìn)了邊界的設(shè)計(jì)方法，得到改進(jìn)的感知非均勻譜壓縮（Improved Perceptual Non-Uniform Spectral Compress，IPNUSC）方法。實(shí)錄艦船輻射噪聲的識(shí)別結(jié)果表明，基于PNUSC和IPNUSC方法提

5、取的特征矢量有效地提高水下目標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　5.依據(jù)人耳聽覺特性，特別是聽覺掩蔽效應(yīng)，提出了一種魯棒的特征提取方法——信噪比依賴非均勻譜壓縮（SNR-Dependent Non-Uinform Spectral Compress，SDNUSC）方法，并給出了其中具體參數(shù)的選擇過程。實(shí)錄艦船輻射噪聲的識(shí)別結(jié)果表明，基于SDNUSC方法提取的特征矢量對(duì)目標(biāo)的識(shí)別能力優(yōu)于其他非均勻譜壓縮的特征提取方法和傳統(tǒng)的特征提取方法（MFCC

6、，LPCC，PLP等），且提取的特征矢量具有較好的穩(wěn)健性。
　　6.研究了基于恒定束寬干擾抑制的聽覺特征提取方法。為了適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜化和目標(biāo)信息多樣化的需求，改善聲納識(shí)別系統(tǒng)對(duì)水下目標(biāo)的識(shí)別能力，要求接收到的寬帶信號(hào)經(jīng)陣列輸出后沒有波形失真。為此，在陣列處理中設(shè)計(jì)了恒定束寬波束形成器，并針對(duì)仿真的陣列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，基于陣列輸出的聽覺特征提取方法比基于單水聽器的特征提取方法更好提取出目標(biāo)的類別屬性，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的有效