【摘要】：多基地聲納組網(wǎng)探測系統(tǒng)是目前大范圍水下安保領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。綜合利用多基地系統(tǒng)中各個聲納節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行水下目標(biāo)識別是亟待解決的問題。利用傳統(tǒng)的多傳感器融合的方法進(jìn)行多基地水下目標(biāo)識別,往往忽略了各聲納節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性,效果并不理想。針對這一問題,本文提出了利用連續(xù)隱馬爾科夫模型(CHMM)進(jìn)行多基地水下目標(biāo)識別的方法。首先利用RELAX算法提取了目標(biāo)在不同分置角上回波的強(qiáng)散射點(diǎn)特征,組成觀測向量,利用Baum-Welch方法對CHMM參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,然后計算待識別目標(biāo)的特征值觀測序列在不同模型下的似然概率。對所有目標(biāo)重復(fù)此過程,取概率最大值對應(yīng)的目標(biāo)類別為最后的識別結(jié)果。在消聲水池開展多基地模擬實(shí)驗(yàn),對四類目標(biāo)進(jìn)行了識別,利用CHMM方法得到的多基地水下目標(biāo)融合識別率比多基地聲納下單聲納節(jié)點(diǎn)的最高識別率提高了30%。
[Abstract]:Multi-static sonar netting detection system is a hot spot in the field of underwater security. The problem of underwater target recognition based on the information of each sonar node in multistatic system is urgent to be solved. The traditional multi-sensor fusion method for multi-static underwater target recognition often ignores the correlation between the sonar nodes and the effect is not satisfactory. To solve this problem, a method of multi-static underwater target recognition using continuous Hidden Markov Model (CHMM) is proposed. Firstly, the RELAX algorithm is used to extract the characteristics of the strong scattering points of the target echo at different separation angles, and the observation vector is formed, and the CHMM parameters are trained by the Baum-Welch method. Then the likelihood probability of the observed sequence of eigenvalues of the target to be identified under different models is calculated. This process is repeated for all targets and the target category corresponding to the maximum probability is taken as the final recognition result. The multi-static simulation experiment was carried out in the silencing tank and the recognition of four kinds of targets was carried out. The recognition rate of the multi-static underwater target fusion obtained by using the CHMM method was 30% higher than the highest recognition rate of the multi-static sonar node of the order sonar sent out by the multi-static sonar.
【作者單位】： 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金自資助項(xiàng)目(11404365,61471353)
【分類號】：TB566

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本文編號：2150886