功能提取方法用于水下声学目标识别潜水员的特征提取方法
Yuchen Sun1,2, Weiyi Chen3, Changgeng Shuai1,2
1Institute of Noise and Vibration, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 13, 2024
概括
本研究引入了一种新的频域多子频段能量 (FMSE) 方法,用于水下对潜水员的声学目标识别. FMSE表现出卓越的稳定性和准确性,在青人目标上实现了超过94%的识别率.
科学领域:
- 水下声学 水下声学
- 信号处理 信号处理
- 目标识别 目标识别
背景情况:
- 准确的水下声学目标识别对于潜水员检测至关重要.
- 现有的特征提取方法在稳定性和性能上有局限性.
研究的目的:
- 提出和评估一种新的特征提取方法,频域多子频段能量 (FMSE),用于潜水员声学目标识别.
- 评估FMSE在各种水下条件下的性能和稳定性.
主要方法:
- 频域多子频段能量 (FMSE) 特性提取技术的开发.
- 在各种水生环境 (游泳池,湖泊) 中收集实验数据.
- 使用Mel频率塞普斯特拉系数 (MFCC) 和Gammatone频率塞普斯特拉系数 (GFCC) 过的比较分析.
主要成果:
- 与MFCC和GFCC相比,FMSE方法表现出更高的稳定性和性能.
- 在与支持矢量机器相结合时,FMSE实现了超过94%的青人水下声学目标的全面识别准确度.
- 通过不同的目标存在,数量,信号噪声比和检测距离来评估性能.
结论:
- 拟议的FMSE方法对于潜水目标的水下声学识别非常有效.
- 对于被动声纳应用,FMSE在稳定性和准确性方面提供了显著的优势.
- 这种技术显示出增强潜水员检测和识别系统的前景.
