声目标识别方法研究
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摘要
在未来战争中，智能武器将发挥越来越重要的作用。智能武器的一个显著特征就是可以对来犯的敌方军用目标进行识别，得到它的类型，进而针对目标的不同采用最为有效的攻击方式，以期望最大限度地摧毁来犯之敌。在所有目标识别方法中，被动声探测是一个热点。它利用接收到的战场主要目标运动时发出的噪声作为研究对象，自己不发出信号，从而具有较强的隐蔽性。本论文的核心就是研究不同地声目标识别方法。同时考虑到接收到的声信号容易受到环境、气候的影响而具有非平稳信号的特点，因而采用了小波变换的去噪和特征提取方法。并与其他传统的去噪和特征提取方法进行比较，从比较的结果中得到一些有价值的结论。在论文的最后一章，给出了实验结论，从比较中得出本文提出的方法是有价值的。此外，还编制了从声信号数据格式转换到分类器设计的四个独立可单独运行的程序。
Smart weapons will play a more and more important role in future warefare. A distinct feature that make smart weapones different from traditional ones is that they can decide what kind of objects the invading enemy weapons are, and choose on itself the most effective measures to attack and destroy them. Of all the objects discrimination methods, the passive acoustic identification is a hot topic thoroughout the world. Giving off no signals, this method uses the acoustic singnal the objects being attacked gives off to achive its discirmination and thus have a fairly good concealment ability.
The core problem of this thesis is to study the different acoustic signal identification methods. Considering that the acoustic signal received are subject to environmental, climatic and other factors and thus assumes the characters of non-stable signals, this paper uses the wavelet analysis to reduce noise and to extract charactrzations. At the same the time, comparasions between traditional noise-reducing and character-extracting methods and wavelet tranform are made to get some valuable conclusions. At the final chapter, test results are given to show the comparative advantage of the methods this paper proposes.
A singal data format transform program, a de-noising, a character extraction and a neutral network classification programs are written to accompolish the tasks of different stages during the whole process.
Smart weapons will play a more and more important role in future warefare. A distinct feature that make smart weapones different from traditional ones is that they can decide what kind of objects the invading enemy weapons are, and choose on itself the most effective measures to attack and destroy them. Of all the objects discrimination methods, the passive acoustic identification is a hot topic thoroughout the world. Giving off no signals, this method uses the acoustic singnal the objects being attacked gives off to achive its discirmination and thus have a fairly good concealment ability.
The core problem of this thesis is to study the different acoustic signal identification methods. Considering that the acoustic signal received are subject to environmental, climatic and other factors and thus assumes the characters of non-stable signals, this paper uses the wavelet analysis to reduce noise and to extract charactrzations. At the same the time, comparasions between traditional noise-reducing and character-extracting methods and wavelet tranform are made to get some valuable conclusions. At the final chapter, test results are given to show the comparative advantage of the methods this paper proposes.
A singal data format transform program, a de-noising, a character extraction and a neutral network classification programs are written to accompolish the tasks of different stages during the whole process.
引文
1 栗苹，催占忠，施生．声目标识别及其技术呆坦克目标识别中的应用．兵工学报．1996(2)．86—89
2 章新华．神经网络在声纳目标识别种的研究进展．火力控制与指挥．1998(1)：2—6
3 边肇琪，张学工．模式识别．第2版．北京：清华大学出版社，2000
4 张贤达．现代信号处理 北京：清华大学出版社，2000
5 虞和济，陈长征，张省，周建男．基于神经网络的智能诊断．北京：冶金工业出版社，2000
6 胡昌华，张军波，夏军．基于Matlab的系统分析与设计．西安：西安电子科技大学出版社，2000
7 张贤达，保铮．非平稳随机信号处理．北京：国防工学出版社，1998
8 程正兴．小波分析及其应用．西安：西安交通大学出版社，1998
9 秦前清，杨宗凯．实用小波分析．西安：西安电子科技大学出版社，1998
10 宋建社．小波分析及其选例．北京：现代出版社，1998
11 彭玉华．小波分析与工程应用．北京：科学出版社，2002
12 方向．引信声探测技术—被动声定位与目标识别．南京理工大学博士论文，1994
13 孙传富．国外反直升机地雷发展情况的研究．兵工学会第二届地爆年会，1994
14 姜璐．现代系统工程方法．沈阳：沈阳出版社，1993
15 方向．声探测与识别智能化的探讨．兵工第二届地爆年会，1991
16 沈豪．声音测量．北京：科学出版社，1986
17 马大猷．噪声控制学．北京：科学出版社，1986
18 谭兴梁．武器与机械噪声控制．北京：北京理工大学出版社，1993
19 李永红．智能雷弹声定位及其数字仿真．南京理工大学学位论文，1998
20 李士勇．模糊控制·神经控制和智能控制论．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1996
21 董志荣．目标定位和追踪的卡尔曼滤波器与BP网络方法．火力与指挥控制．1998，23(1)：19—30
22 丁庆海，庄志洪，祝龙石，张清泰．混沌、分形和小波理论在被动声信号特征提取中应用．声学学报．1999．24(2)：210—218
23 李在庭，高德勇，何遵文．直升机特征提取和识别技术．兵工学报．1996．17
(1)：55—59
24 周忠来，施聚生，栗苹．双谱估计在声信号特征提取中的应用．探测与制导学报．1999．21(2)：27—31
25 谷亚林．声波信号的小波变换及目标识别，南京理工大学硕士论文，1998
26 王玉平，蔡元龙．小波分析在信号处理中的应用．无线电工程．1994．24(3)：11—18
27 李科杰，易军凯．红外目标识别系统中的分形理论．兵工学报．1999．20(1)：36—38
28 顾晓辉，王晓明，张庆，赵有守．直升机航迹滤波与预估研究．火力与指挥控制．2001．26(1)：61—64
29 顾晓辉，王晓明，赵有守．灰色系统的弹箭系统研制费用评估模型的研究．火力与指挥控制．2001．25(2)：117—120
30 顾晓辉，王晓明，张庆，赵有守．反直升机智能雷战斗部总体效能综合评价．弹道学报．2000．12(4)：91—96
31 李建平．车辆自动识别系统的研究，南京理工大学硕士学位论文，1999
32 曹兵，顾晓辉，郑应民，赵有守．BP神经网络在弹丸总体效能评估中的应用．弹箭与制导学报．2000(3)：37—41
33 顾晓辉，王晓明，张庆，赵有守．有色背景下直升机航迹滤波与预估的研究．探测与制导学报．2000．22(4)：49—53
34 孙建伟，谭惠民，胡昌振．被动声方位估计中消除有效声速影响的方法．探测与制导学报．1999．21(4)：43—37
35 李建平．小波分析与信号处理．重庆：重庆出版社——理论、应用及软件实现：1997
36 王玉平，蔡元龙，耿中行．基于小波变换的滤波方法．信息与控制．1996．25(4)：1999—205
37 焦李成．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社，1990
38 徐秉铮，张百灵，韦岗．神经网络理论与应用．广州：华南理工大学出版社，1995
39 陈永彬．语音信号处理．上海：上海交大出版社，1990
40 崔锦泰．小波分析导论．程正兴译．西安：西安交通大学出版社，1995
41 李辉，谢锦辉，黄载禄．基于LPC预测误差的语音基音检测．华中理工大学出版社，1994．22(11)：40—44
42 托马斯 J，林奇．数据压缩技术及其应用．吴家安，杜淑玲译．北京：人民邮电出版社，1989
43 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟金花计算．北京：清华大学出版社，2000
44 王宏禹．数字信号处理专论．北京：国防工业出版社，1995
45 刘曾良．模糊技术与神经网络技术选编．北京：北京航空航天大学出版社，1999
46 袁曾任．人工神经网络及其应用．北京：清华大学出版社，1999
47 Simon Haykin. Neutral Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd. Tsinghua Unviersity Press, 2001
48 Qian S Weiss. Decision Fussion For Targert Identification. SPIE. Vol 3067: 14—25
49 Meyer. Y. Detection of Signal With Sotchastic Parameter Implement of Generalize Algorithrim. SPIE. Vol 3079:302—313
50 Frank C. Hoppenstead, Eugene M. Izhikevich. Pattern Recognization Via Synchronization in Phase-Locked Loop Neutral Networks. IEEE Transaction On Neutral Networks. Vol. 11, No. 3,2000:734—748
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52 L.J. Liu, J.Y. Yang. Model-Based Object Classification Using Sensor Fusssion For Acoustic Target Classsification. SPIE Vol 1003, 1991: 65—73
53 Chang Nian Zhang, MingZhao, Meng Wang. Logistic Operations Based on Single Relational Model. IEEE Transactions on Neutral Networks. Vol. 11, No. 3,2000:739—747
54 Satty. T.L. The Analytic Hierarchy Process. Planning, Priority Setting, Resource Allocation Me-Graw-Hill, New York, 1980
55 M. Fisher and H. Messer. The Use of Wavelet Transforms in the Detection of Unknown Transit Signals, IEEE Transcation On Information Theroy Vol. 2, 1992
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57 Daubechies I. Orthonormal bases of Compactly supported wavelets. Commun. Pure Appl. Math., 1989, 41:909—996
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