【摘 要】
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为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法。针对战场环境下声信号的特点,算法综
【机 构】
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解放军电子工程学院,安徽省电子制约技术重点实验室,西北核技术研究所
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为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法。针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,利用HMM处理待辨识的连续动态信号,将HMM易混淆的信号作为与待辨识信号较为相似的模式类,形成候选模式集,再由SVM在候选模式中对待辨识信号作最后决策。实际数据的识别结果表明相对于单一的HMM和SVM,混合模型的识别率有一定的提高。
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