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一种基于声磁信息融合的水面-水下目标辨识方法 

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申请/专利权人:西北工业大学青岛研究院

摘要:本申请属于声磁信号融合处理技术领域,本申请提供一种基于声磁信息融合的水面‑水下目标辨识方法。本申请基于目标的声学频谱信息和磁学频谱信息的先验知识,构建具有明确物理含义的特征信息,即声场先验特征和磁场先验特征;基于特征提取网络的特征信息自主提取,构建目标声磁频谱特征的丰富多维特征信息,即声学网络自主特征和磁学网络自主特征;聚合声场先验特征、磁场先验特征、声学网络自主特征和磁学网络自主特征,构建声磁关联的声磁辨识特征信息;基于目标辨识网络的多维特征信息融合,输出目标的辨识结果。解决了单一水声信息或磁场信息在目标辨识中识别率局限性,提升了目标的快速识别能力。

主权项:1.一种基于声磁信息融合的水面-水下目标辨识方法,其特征在于,该方法包括:根据声磁矢量线阵,获取目标的辐射噪声信号和轴频磁场信号,并对辐射噪声信号和轴频磁场信号进行处理,以得到目标的声学频谱信息和磁学频谱信息;根据声学频谱信息和磁学频谱信息,计算得到声场先验特征和磁场先验特征;其中,声场先验特征包括线谱波动特征、线谱能量分布、特定频段线谱数量和梅尔倒谱系数特征,磁场先验特征包括自回归模型系数和希尔伯特边际谱;利用训练好的特征提取网络分别提取目标的声学频谱信息和磁学频谱信息的特征信息,以分别得到声学网络自主特征和磁学网络自主特征;根据声场先验特征、磁场先验特征、声学网络自主特征和磁学网络自主特征,生成目标的声磁辨识特征信息;利用训练好的目标辨识网络对声磁辨识特征信息进行融合,输出目标的辨识结果,以实现水面-水下目标的辨识;其中,声学频谱信息的表达式为: 式中,k为频率,且,N为信号长度,为辐射噪声信号,j是虚数单位,e是自然对数的底数;线谱波动特征的表达式为: 线谱能量分布的表达式为: 梅尔倒谱系数特征的表达式为: 式中,M表示Mel频带数,N表示离散余弦变换的长度,表示对数能量;利用自回归系数计算信号的功率谱,其中,轴频磁场信号的功率谱表达式为: 式中,为噪声,sn为轴频磁场信号,p为模型的阶数,为自回归模型系数;希尔伯特边际谱的表达式为: 式中,表示窗口函数,为频率分量。

全文数据:

权利要求:

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