文章摘要
赵安邦,沈广楠,陈阳,周彬,李桂娟.HHT与神经网络在舰船目标特征提取中的应用[J].声学技术,2012,(3):272~276
HHT与神经网络在舰船目标特征提取中的应用
The application of HHT and neural network in feature extraction of ship targets
投稿时间:2011-06-09  修订日期:2011-09-29
DOI:
中文关键词: 目标识别|舰船辐射噪声|神经网络|希尔伯特-黄变换|高阶统计量|本征模函数
英文关键词: target identification  ship radiated noise  neural network  Hilbert-Huang Transform(HHT)  higher-order statistics  Intrinsic Mode Function(IMF)
基金项目:海洋公益性行业科研专项经费资助项目(gz2010001);国家自然科学基金青年基金(51009041)
作者单位E-mail
赵安邦 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室, 哈尔滨150001  
沈广楠 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室, 哈尔滨150001 1987shenguangnan@163.com 
陈阳 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室, 哈尔滨150001  
周彬 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室, 哈尔滨150001  
李桂娟 水下测控技术重点实验室, 大连116013  
摘要点击次数: 1369
全文下载次数: 1372
中文摘要:
      目标识别一直是水声领域的关键技术之一.将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船目标噪声信号,进而提取目标辐射信号各阶模态的相邻平均瞬时频率比、相对标准差、中心频率、平均强度、高阶矩和高阶累积量等作为特征,最终利用BP神经网络来实现对两类舰船目标的分类识别.通过对实际舰船目标噪声进行识别,验证了该舰船目标识别系统具有较好的识别效果.
英文摘要:
      Target recognition is one of the key techniques in underwater acoustic area.This article uses high-order cu-mulant and Hilbert transform for feature extraction,firstly gets the ship radiated noise from target ships,and then ex-tracts the ratio of average instantaneous frequency between neighboring IMFs,relative standard deviation,center fre-quency,average intensity,high-order moment and high-order cumulant of different orders of IMFn(n=1-8),finally re-cognizes and classifies two types of ship targets through BP neural network.Good recognition effect of this method has been verified through the classification tests for the actual ship radiated noise.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭