[发明专利]一种基于组合特征向量的超宽频带目标识别方法及装置在审
| 申请号： | 201610238175.5 | 申请日： | 2016-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN107305623A | 公开（公告）日： | 2017-10-31 |
| 发明（设计）人： | 许枫;温涛;安旭东;王梦宾 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于组合特征向量的超宽频带目标识别方法及装置，该方法包括获取水下待测目标在不同频点上的目标回波信号；对目标回波信号进行预处理；提取目标回波信号的时域质心特征；将不同频点上的时域质心特征组合成为组合特征向量；特征选择和降维；将特征向量进行数据归一化，并利用BP神经网络分类器进行目标识别。该装置包括采集模块、第一处理模块、提取模块、第二处理模块、第三处理模块和识别模块。本发明将基于组合特征向量的超宽频带目标识别方法应用于水下待测目标的识别中，利用目标在不同频率上的时域质心特征进行分类，与单一频段下的目标识别相比，提高了目标识别概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 组合 特征向量 宽频 目标 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于组合特征向量的超宽频带目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取水下待测目标在不同频点上的目标回波信号；对所述目标回波信号进行预处理；提取所述目标回波信号的时域质心特征；将所述不同频点上的时域质心特征组合成为组合特征向量；特征选择和降维；将所述特征向量进行数据归一化，并利用BP神经网络分类器进行目标识别。
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