基于辐射噪声特征的舰船目标识别分类方法综述
作者:
作者简介:

杜立彬(1976-),男,博士,教授,主要从事海洋观测与探测技术研究。

中图分类号:

TB56

基金项目:

国家重点研发计划(2022YFC2808003,2023YFE0201900);青岛市自然科学基金资助项目“声学兼容下的水下无人平台水声通信技术研究”(23-2-1-100-zyyd-jch)


A Review of Ship Target Recognition and Classification Methods Based on Radiated Noise Features
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    摘要:

    通过舰船的辐射噪声对目标进行识别分类是水声领域的一个重要研究课题。综合介绍舰船辐射噪声数据获取途径、特征提取技术和目标识别技术。首先,介绍了 4 种数据采集类型较为丰富的辐射噪声数据库。其次,从线谱识别、小波分析和非线性特征提取技术 3 个方面介绍辐射噪声的特征提取技术。最后,从支持向量机等传统分类识别技术和深度学习技术 2 个方向介绍辐射噪声领域的识别分类技术。较系统地总结了基于舰船辐射噪声的目标识别分类技术,可以为舰船目标分类识别的研究提供参考。

    Abstract:

    Using ship radiated noise for target identification and classification is an important research topic in the field of underwater acoustics. This article provides a comprehensive overview of data acquisition methods and feature extraction techniques for ship radiated noise,as well as target recognition methods. Firstly,the article introduces four databases with abundant data types of radiated noise. Secondly,it presents feature extraction techniques for radiated noise,including line spectrum recognition,wavelet analysis,and sub-linear features. Finally, the article discusses target recognition and classification techniques in the field of radiated noise,covering traditional methods such as support vector machines and deep learning approaches. This article systematically summarizes classification techniques based on ship radiated noise,offering valuable insights for research on ship target classification and identification.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

杜立彬,王政凯,吕志超,等.基于辐射噪声特征的舰船目标识别分类方法综述[J].数字海洋与水下攻防,2023,6(5):613-621

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  • 收稿日期:2023-05-09
  • 在线发布日期: 2023-10-29
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