基于加窗Burg谱估计的船舶辐射噪声识别
曹涛;
摘要(Abstract)：
船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于一般Burg谱估计原理提出了一种加窗Burg谱估计新算法。利用得到的加窗Burg谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的Burg谱特征进行了对比。结果表明对三类目标的总体正确识别概率在93.21%以上,并且加窗Burg谱特征比一般的Burg谱特征具有更好的分类性能和抗噪性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。
关键词(KeyWords)： 加窗Burg谱;特征提取;支持向量机;神经网络;目标识别
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作者(Author): 曹涛;
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