复杂背景下低空飞行多目标声探测处理方法研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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复杂背景下低空飞行多目标声探测处理方法研究

项目名称：复杂背景下低空飞行多目标声探测处理方法研究
项目类别：面上项目
批准号：60872113
申请代码：F010302
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2009-01-01-2011-12-31

项目负责人：杨俊安
负责人职称：教授
依托单位：中国人民解放军电子工程学院
批准年度：2008

中文摘要：

相对于传统的雷达和光电探测技术而言，低空飞行目标声识别技术由于具有抗干扰性强、成本低、功耗小等优点，因此被广泛应用到了军事和民用领域。但是由于声目标识别技术应用环境的复杂性，导致现有方法不可避免的会出现鲁棒性差、分类识别率低等问题。本项目针对现有声探测技术中存在的问题，分别从数据获取、混叠信号盲源分离、声信号去噪、特征提取、分类器设计等方面对复杂背景下低空飞行多目标声探测处理方法进行研究。在混叠信号盲处理部分，对基于偏度信息的信号盲抽取算法进行了重点研究，着重解决了现有算法时间复杂度高的问题。在声信号去噪部分，根据声信号的特点，将稀疏去噪的方法引入，同时通过并行运算的方式提高算法效率，取得了较好的去噪效果。在声信号特征提取部分，利用流形学习的方法在原有特征的基础上进行了特征再提取，从而得到最能反映声信号本质的本征特征；同时针对现有流形学习算法的不足，提出了相应的改进流形学习声特征提取算法。在分类器设计部分，针对现有支持向量机算法的不足，提出了两种改进支持向量机分类算法；同时针对声信号的特点，进一步将支持向量机与隐马尔科夫模型进行了结合，从而提高了分类识别率。

中文主题词：低空飞行目标声识别；盲源分离；稀疏去噪；特征提取；分类器

结论摘要：

英文主题词acoustic low attitude flying targets recognition; blind source separarion;sparse decomposition denoising;feature extraction; classifier

成果综合统计