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水下目标识别中的数据融合技术

作　者: 葛青
导　师: 张殿伦；于沨
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 船舶与海洋工程
关键词: 特征提取特征融合人工神经网络决策融合
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 206次
引　用: 1次
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内容摘要

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Matlab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(11/2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,为正确进行目标分类提供了坚实的基础。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。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-21
  1.1 论文研究背景及意义  10-11
  1.2 信息融合技术的概述  11-15
    1.2.1 内涵及应用  11-13
    1.2.2 层次、顺序与常用方法  13-15
  1.3 人工神经网络技术  15-18
    1.3.1 概况  15-17
    1.3.2 模式识别的方法  17-18
  1.4 论文工作内容和主要研究方法  18-21
第2章水下目标辐射噪声的特征提取  21-45
  2.1 时域波形结构特征分析  21-24
    2.1.1 波长分布特征  21-22
    2.1.2 幅值分布特征  22-23
    2.1.3 填充波形面积分布特征  23-24
  2.2 频域1(1/2)维谱特征分析  24-30
    2.2.1 累积量的定义  24-25
    2.2.2 1(1/2)维谱的定义、性质与计算  25-26
    2.2.3 1(1/2)维谱二次相位耦合的分析  26-30
  2.3 时频域特征分析  30-44
    2.3.1 魏格纳变换  30-38
    2.3.2 小波变换  38-44
  2.4 本章小结  44-45
第3章人工神经网络与数据融合  45-70
  3.1 水下目标识别流程  45-46
  3.2 人工神经网络  46-52
    3.2.1 多层前向人工神经网络  46-49
    3.2.2 反向传播学习算法  49-52
  3.3 信息融合技术与神经网络的关系  52-58
    3.3.1 融合模型的神经网络描述  53-55
    3.3.2 模糊集理论与信息融合的关系  55-58
  3.4 模糊融合分类器  58-67
    3.4.1 模糊极小极大神经网络分类器  58-62
    3.4.2 模糊融合分类器的概述与基本特点  62-63
    3.4.3 模糊融合分类器的基础理论  63-65
    3.4.4 分类和学习算法  65-67
  3.5 实现水下目标识别数据融合的总体架构  67-69
  3.6 本章小结  69-70
第4章软件的编制与信息处理  70-80
  4.1 信息融合软件系统设计  70-74
    4.1.1 C++Builder与Matlab混合编程  70-72
    4.1.2 软件系统的实现  72-74
  4.2 模糊融合神经网络分类性能  74-78
    4.2.1 训练样本的分类识别  74-76
    4.2.2 识别样本的分类识别  76-78
  4.3 本章小结  78-80
结论  80-81
参考文献  81-85
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  85-86
致谢  86-87
个人简历  87

水下目标识别中的数据融合技术

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