基于信息融合的目标识别分类技术研究

【作者】 贺一平；

【导师】 王海燕；

【作者基本信息】 西北工业大学 ， 检测技术及自动化装置， 2002， 硕士

【摘要】 本文应用现代信号处理技术的多种手段主要研究了舰船噪声的多种特征信息提取，应用信息融合理论重点研究了可信度分配、目标识别分类的信息融合实现等技术。研究的目的在于采用信息融合手段对提取的多类信息特征进行特征融合，从而提高舰船目标识别分类的概率，为水雷兵器引信技术的智能化发展提供研究基础。主要内容如下： 分析了舰船辐射噪声的通过特性和调制特性、谱特性与总声级的特点及其差异，特别分析了舰船辐射噪声谱中线谱的特征、分类以及应用；提取了舰船辐射噪声的双谱特征，1 1/2维谱和2 1/2维谱特征，基于短时傅立叶变换的奇异值特征，基于高阶谱谱的LOFAR谱特征，小波变换功率谱特征以及小波调制的双谱特征等，并将特征规范化获取证据的基本概率赋值；介绍了信息融合的基本理论和算法，研究了用于目标识别分类的D-S证据理论以及改进的证据理论等多种融合算法，进一步研究了相关证据融合的证据组合；研究了基本概率赋值的获取方法；对三类实船信号进行了融合分类并取得了较为满意的结果。更多还原

【Abstract】 In this paper, many features of ship’s radiated noise are extracted by the means of techniques in modern signal process, and the theory of information fusion is used for calculating basic belief assignment and identification and classification of targets. The aim is to fuse multiple features and identify ships more accuracy. In the paper, there are:Analysis of acoustic characteristics of ship’s radiated noise both in time and frequency domain, especially of its tonal noise. Extraction features of Ship’s radiated noise from its bispectrum , one and a half spectrum , two and a half spectrum, Singular value of STFT, wavelet transform, and so on. Studing theory and algorithm of information fusion and useing Dempster-Shafer’ evidence inference theory to classify three types ships and gained satisfied result.更多还原