【技术实现步骤摘要】
一种基于Gammatone分频带连续谱特征的目标识别方法
本专利技术涉及一种分频带连续谱特征的目标识别方法，具体的是涉及一种基于Gammatone分频带连续谱特征的目标识别方法，主要是应用于水面/水下目标辐射噪声的特征提取和分类识别，属于水下声信号处理
技术介绍
目前，通过被动声纳检测的目标辐射噪声数据进行目标特征提取及分类识别在军事领域得到了广泛的应用，由于目标辐射噪声和环境噪声均为随机信号，且环境噪声具有明显的时变特性，因此，特定的一种方法很难实现多类相似目标的分类识别。通常来说，Gammatone滤波器是一个标准的耳蜗听觉滤波器，Gammatone特征提取方法是比较典型的听觉特征提取方法，该方法通过模拟人耳对目标辐射噪声划分子带，然后进行能量积累以及后续变换，实现目标辐射噪声的特征提取，对于在子带能量相似的目标，会导致目标听觉特征相似，目标识别准确率低等。连续谱是通过对检测噪声的功率谱进行多项式拟合，等间距划分子带进行能量累积作为特征向量，而部分子带存在噪声能量高、信号能量低的情况，导致准确识...
【技术保护点】
1.一种基于Gammatone分频带连续谱特征的目标识别方法，其特征在于，该目标识别方法包括以下步骤：/n步骤一，首先，对原始目标辐射噪声数据进行加窗处理，选择Hanming窗，并建立对应的窗函数，然后对加窗处理的信号进行快速傅里叶变换；/n步骤二，确定Gammatone滤波器组个数，对原始信号频带通过等间距确定各滤波器的中心频率，计算Gammatone滤波器组冲激响应，然后对冲激响应进行快速傅里叶变换，进行归一化处理，并建立对应的Gammatone滤波器组冲激响应函数；/n步骤三，步骤二得到的滤波器组幅频响应与步骤一得到的傅里叶变换结果进行矩阵乘运算，实现各子带的滤波和能...
【技术特征摘要】
1.一种基于Gammatone分频带连续谱特征的目标识别方法，其特征在于，该目标识别方法包括以下步骤：
步骤一，首先，对原始目标辐射噪声数据进行加窗处理，选择Hanming窗，并建立对应的窗函数，然后对加窗处理的信号进行快速傅里叶变换；
步骤二，确定Gammatone滤波器组个数，对原始信号频带通过等间距确定各滤波器的中心频率，计算Gammatone滤波器组冲激响应，然后对冲激响应进行快速傅里叶变换，进行归一化处理，并建立对应的Gammatone滤波器组冲激响应函数；
步骤三，步骤二得到的滤波器组幅频响应与步骤一得到的傅里叶变换结果进行矩阵乘运算，实现各子带的滤波和能量累积，得到子带能量矢量，然后取对数，作离散余弦变换，得到目标辐射噪声听觉特征矢量；
步骤四，将特征矢量送入BP神经网络进行分类识别，实现目标的初步分类，若识别结果是与两种或两种以上目标听觉特征样本库相似时，继续进行后续操作步骤；
步骤五，对步骤一加窗后得到信号计算其信号功率谱；
步骤六，对步骤二得到的归一化后的Gammatone滤波器组，各滤波器幅值大于0.1的部分确定子带的频率上下限，通过该子带上下限将步骤五得到的信号功率谱分段；
步骤七，对各段功率谱通过多项式拟合提取各子带的连续谱，通过最小二乘法进行多项式拟合；
步骤八，求解步骤七的连续谱与样本库中各目标的典型子带连续谱的相关系数，相关系数大于门限时，相关系数较大的作为目标的识别结果，完成Gammatone分频带连续谱特征的目标识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于Gammatone分频带连续谱特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤一中，窗函数的计算公式为：
式中，N为信号的点数。
3.根据权利要求1所述的一种基于Gammatone分频带连续谱特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤二中，Gammatone滤波器组冲激响应函数的计算公式为：
式中，a为归一化因子；u(t)为单位...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁明惠，岳雷，李运周，纳杰斯，何其煜，郭春福，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司七五零试验场，
类型：发明
国别省市：云南;53
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