【摘 要】
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目标噪声信号作为当前水声目标识别的主要信号源之一,由于目标信号来源单一,难以像多传感器探测不同角度表征目标特性,导致目标识别分类正确率低、虚警率高,严重制约水声探测
【机 构】
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海军潜艇学院,青岛海洋科学与技术试点国家实验室,国防大学联合作战学院
【基金项目】
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水中军用目标特性国防科技重点实验室基金(614240704040317)资助
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目标噪声信号作为当前水声目标识别的主要信号源之一,由于目标信号来源单一,难以像多传感器探测不同角度表征目标特性,导致目标识别分类正确率低、虚警率高,严重制约水声探测系统功能的发挥。针对这一问题,采用长短时记忆网络,建立多层LSTM水声目标噪声特征提取模型,学习提取目标噪声时域包络、DEMON线谱、梅尔倒谱系数等信息特征,构建多类别特征子集;在此基础之上,建立了基于多类别特征子集的特征级融合识别分类模型和基于D-S证据理论的决策级融合识别分类模型;利用样本库数据对上述模型进行了测试,对比多类别特征融合判别与
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