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      艦船輻射噪聲聲紋圖紋理特征提取研究

      2016-12-31 00:00:00劉超焦義民康春玉
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年14期

      摘 要:船舶輻射噪聲的成因非常復(fù)雜,尋找新的識別特征是水下被動目標(biāo)識別中的一項非常迫切而艱巨的任務(wù)。通過對艦船輻射噪聲產(chǎn)生機理的研究與分析,在聽覺Patterson-Holdsworth耳蝸模型和Meddis內(nèi)毛細(xì)胞模型的基礎(chǔ)上,建立了一個模擬部分聽覺系統(tǒng)的船舶輻射噪聲“聲紋圖”提取模型,在此基礎(chǔ)上提取了15維圖像紋理特征。對比分析表明,不同類型的艦船輻射噪聲“聲紋圖”紋理特征具有較好的類間相似性和類類可分性,為被動聲納目標(biāo)識別提供了新的思路。

      關(guān)鍵詞:輻射噪聲;聲紋圖;特征提??;紋理

      1 概述

      被動聲納目標(biāo)識別作為水下目標(biāo)識別的一部分,是未來潛艇戰(zhàn)和反潛作戰(zhàn)中,隱蔽攻擊、先敵發(fā)現(xiàn)、爭取戰(zhàn)場主動的先決條件,也是實現(xiàn)其它水下武器系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一[1][2]。然而,船舶輻射噪聲非常復(fù)雜,不僅隨著海洋環(huán)境的不同而不同,而且隨著船舶本身運動狀態(tài)的改變而改變,僅依靠單一的特征來識別目標(biāo)還遠(yuǎn)不能滿足實際需要,尋找新的特征仍然是水下目標(biāo)識別中一項非常迫切而艱巨的任務(wù)。

      人耳經(jīng)過自然界的進(jìn)化,具有很高的識別能力。聲納兵經(jīng)過強化訓(xùn)練后能對聽到的目標(biāo)聲音進(jìn)行有效的判斷。因此,如果在目標(biāo)識別中能夠在某些環(huán)節(jié)上模仿人的聽覺系統(tǒng),將會使目標(biāo)識別系統(tǒng)具有良好的識別能力和較強的抗噪性能。文章在充分認(rèn)識聽覺系統(tǒng)生理機理的基礎(chǔ)上,基于Patterson-Holdsworth耳蝸模型[3]和Meddis內(nèi)毛細(xì)胞模型[4][5],建立了一個模擬部分聽覺系統(tǒng)的船舶輻射噪聲“聲紋圖”提取模型。對提取的艦船輻射噪聲“聲紋圖”的紋理能量、紋理熵、紋理對比度、紋理均勻性、紋理相關(guān)性、逆差分矩、最大概率、紋理方差、共生和均值、共生和方差、共生和熵、共生差均值、共生差方差、共生差熵、梯度平均共15維特征進(jìn)行了提取和對比分析,對比分析表明,不同類型的艦船輻射噪聲“聲紋圖”紋理特征具有較好的類間相似性和類類可分性。

      2 艦船輻射噪聲“聲紋圖”提取模型

      聽覺處理系統(tǒng)中起最重要作用的是耳蝸和內(nèi)毛細(xì)胞[6],為了簡化聽覺系統(tǒng)的建模,在“聲紋圖”提取模型中主要采用了耳蝸和內(nèi)毛細(xì)胞模型。

      4 結(jié)束語

      通過建立聽覺模型,得到了艦船輻射噪聲的“聲紋圖”,并提取了15維紋理特征,對艦船輻射噪聲的紋理特征進(jìn)行了相似度對比分析,結(jié)果表明艦船輻射噪聲的聲紋理特征具有較好的類類相似性和類間可分性,為聲納目標(biāo)特征提取和識別提供了新的思路。

      參考文獻(xiàn)

      [1]章新華.基于智能信息處理理論的水下目標(biāo)識別研究[D].杭州:浙江大學(xué),1996.

      [2]丁玉薇.被動聲納目標(biāo)識別技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].聲學(xué)技術(shù),

      2004,Vol.23(4):253-257+260.

      [3]Patterson R.D,Robinson K, Holdsworth J,et al. Complex sounds and auditory images[C]. In Auditory Physiology and Perception,1992,429-446.

      [4]Meddis R.Simulation of mechanical to neural transduction in the auditory receptor[J].Journal of the Acoustical Society of America,1986,79:702-711.

      [5]Hewitt M.J, Meddis R. Implementation details of a computation model of the inner hair-cell/auditory-nerve synapse[J].Journal of the Acoustical Society of America,1990,87(4):1813-1816.

      [6]盧緒剛,陳道文.聽覺計算模型在魯棒性語音識別中的應(yīng)用[J].聲學(xué)學(xué)報,2000,25(6):492-598.

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      [10]張志龍.基于遙感圖像的重要目標(biāo)特征提取與識別方法研究[D].長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2005.

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