基于频域典型相关分析的水下目标回波识别  

Echo Identification of Underwater Target Based on Frequency Domain Canonical Correlation Analysis

作　　者：陈拓[1] 蔡惠智 吴永清[1] 吕曜辉[1] 

机构地区：[1]中国科学院声学研究所,北京100190 [2]北京中科海讯数字信号处理技术有限公司,北京100095

出　　处：《海洋技术》2012年第1期14-17,30,共5页Ocean Technology

基　　金："十一五"预研基金(4010501050104)资助项目

摘　　要：水下目标回波的特征提取与分类识别是当前主动声纳关键技术之一。采用基于回波频域特性的典型相关分析算法(CCA:Canonical Correlation Analysis)提取回波的特征,这些特征集中体现了不同目标回波的综合相关特性。设计合适的支持向量机分类器,并获得识别结果。利用这一方法对湖试中的不同目标回波进行分类识别,分析了不同接收信噪比条件下的性能,获得了理想的结果。Feature extraction and classification for underwater target echoes is one of key technologies for active sonar. Efficient features will be extracted using frequency-based canonical correlation analysis, which represent the comprehensive correlation characteristics between echoes from different targets. Support vector machine is used as a classifier to get final results. The proposed method is used for classification of different underwater targets in the lake and verified to be efficient according to numerical analysis results.

关 键 词：特征提取 典型相关分析 支持向量机 

分 类 号：P733.2[天文地球—物理海洋学]