發(fā)布時間：2018-08-17 18:59

【摘要】：水下目標(biāo)回聲特征提取是主動目標(biāo)識別的關(guān)鍵內(nèi)容。本文提出將語音識別領(lǐng)域中較為成熟的RASTAPLP聽覺模型應(yīng)用于水中目標(biāo)回波的特征提取,并根據(jù)信號的特點對RASTA-PLP模型進行修正。對比應(yīng)用PLP方法進行的水中目標(biāo)單頻回波識別實驗,結(jié)果表明:當(dāng)加入卷積噪聲后,修正的RASTA-PLP特征表現(xiàn)出更加良好的魯棒性能,在同等測試條件下識別率比PLP聽覺模型特征高約3%,顯示了本方法在實現(xiàn)目標(biāo)回聲自動識別上的重要應(yīng)用前景。
[Abstract]:Echo feature extraction of underwater target is the key content of active target recognition. In this paper, the mature RASTAPLP auditory model in the field of speech recognition is applied to feature extraction of underwater target echo, and the RASTA-PLP model is modified according to the characteristics of the signal. The experiments of single frequency echo recognition of underwater targets using PLP method are compared. The results show that the modified RASTA-PLP features show better robustness when convolution noise is added. Under the same test condition, the recognition rate is about 3% higher than that of PLP auditory model, which shows the important application prospect of this method in the realization of target echo automatic recognition.
【作者單位】： 海軍駐大連地區(qū)軍事代表室;大連測控技術(shù)研究所;
【分類號】：U666.7

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本文編號：2188586