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水下目标识别中的数据融合技术
资料介绍
水下目标识别中的信息融合技术是以实艇振动噪声综合测试为基础，以利用固有声学特征准确识别水下目标为方向，依托两类水下目标辐射噪声数据，通过预处理、分析其声学特征、提取能够反应不同类型目标的本质特征并组成新的特征向量，完成特征层的信息融合。本文分别从时域、频域以及时频域3个角度提取特征向量，利用人工神经网络，采用举手表决的方法，进行决策层融合，实现对水下目标的分类识别。在分析软件实现的过程中，利用了C+ Builder与Maab混合编程的技术。
本文可分为四个部分：绪论、特征提取、数据融合和算法实现与试验数据分析
在绪论中详细论述了论文的背景和意义，介绍了本论文的研究方法和研究内容
在水下目标特征提取的研究过程中，把输入的采集信号变换到不同的特征空间，提取出反映样本类别特性的特征向量，并把其作为分类器的输入模式。本文经过考察，采用了从时域（波长分布、幅值分布、面积分布）、频域（15维谱分析）以及时频域（维格纳变换、小波变换）3个角度获取特征向量的方法，这样，在特征层上融合了目标在不同方面的特征，为正确进行标分类提供了擎实的基础
在数据融合的过程中，以模糊数学理论为基础通过对同一类目标的不同特征向量的分析，建立一类目标的“超箱”集合，形成以水下目标辐射噪声多种特征为基础的模糊识别分类器。采用“特征提取一分类”的方案，从而避免了特征优化的不利影响
最后一个部分是软件编程和试验数据处理部分。为了验证模糊融合分类器的分类性能，利用两组不同试验所采集的数据，经过分析处理，给出各自具体的识别率，并由此得出水下目标识别的分析结论。
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