基于支持向量机和K近邻联合分类分析研究.doc

哈尔滨工程大学硕士学位论文基于支持向量机和 K 近邻的联合分类研究姓名:刘晓红申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:郭丽华 201103 摘要主动声纳的应用领域随着科技的快速发展也逐渐广泛,水下目标识别作为一项极其关键的声纳技术也得到了发展,然而,相对于其他几项声纳技术,主动目标识别的发展仍显得缓慢。制约它发展的因素有很多,如何有效的提取目标特征并设计性能良好的分类器是主动目标识别的关键问题。在统计学习理论基础上发展起来的支持向量机,在小样本学习问题中展现出优秀的学习性能、很强的适应性以及很高的泛化性。水下目标识别领域获取实际目标回波的样本非常困难,样本数量非常少,支持向量机是水下目标识别领域理想的分类工具。本文它将每类样本的所有支持向量作为代表点以提高支持向量机分类面附近样本的正确分并将联合分类器应用于水下目标识别领域。关键词:水下目标识别;特征提取;支持向量机; ??甂?; ?????????????甌??????????????????????瓾??????????????????????,???????????.????????????????????????????畂?, ???????????????????????????甌????????????????????????????????????????????????猟???????. ???????????????????????????????籉?????????瑃????????????????????????????????????????????????????????.?水下目标大致分为悬吊、沉底和掩埋三种状态,由于水声信道的复杂多变性,背景噪声的干扰,不同目标之间的特征存在相似性,同类目标之间的特征又存在差异性等等因素,给水下目标识别带来了困难。利用主动声呐探测悬吊状态目标的工作背景主要是体积混响,在许多时候相对于目标回波体积混响相对较弱,是比较容易探测的一种状态: 沉底状态探测时,以海底混晌为主要干扰背景,混响强度与发射功率、工作频率、海底底质、距离、掠射角等因素有关;掩埋状态探测时,海底混响以及掩埋层对声波的强烈吸收都是影响目标探测识别的重要因素,因此目标特征提取称为目标识别的重要问题。在主动目标识别中,通常水下目标回波信号很复杂,存在不确定性、模糊性,接收到的回波信号是一个高维的数据,因此,如何从高维的数据得到回波类别信息是最基本的问题,而分类器的设计是提取的特征能否得到良好应用的关键。法等肛“川,本文采用小波包分解, ??????分布和分数阶傅里叶变换作为特征提取方??水下目标识别的内容水下目标识别又分为主动目标识别和被动目标识别,是声纳后置数据处理很重要的部分。利用主动声纳发射声信号,接收声信号遇到目标反射的回波信号,根据分析回波信号的特性判决目标类别属性,这是主动声纳目标识别的原理。目标的辐射噪声包含着目标的许多特征,通过被动声纳接收水下目标辐射噪声,根据噪声的特性判决目标类别, 这是被动声纳目标识别的原理。从隐蔽性方面来说,被动声纳比主动声纳更安全,但是, 要探测像沉底水雷这样的静止目标,主动声纳是唯一的途径。一个水下目标识别系统的基本构成如下图: 图??水下目标识别系统由图??再进一步划分,主动目标识别问题主要分为两个部分,一部分是目标特征提取,即运用信号分析或者其他数据处理的方法将高维的数据空问映射到较低维的特征空间,用较少的特征存储量表达目标准确的物理意义,得到能反映目标本质属性的特征向量。另一部分是分类器设计,分类器设计实质是分类算法的设计,根据输入模式判定该类别的所属类别,实现类别的划分,即将较低维特征空间映射到类别空间,完成最后识哈尔滨?:程大学硕七学位论文到目前为止,人类知道的唯一能远距离传播的能量形式就是声波,在水中获取信息以对目标探测定位和识别的主要方式是靠接收声波信号,虽然激光、红外等各种非声探测技术近些年也有发展,但目前为止对于远距离探测,利用声波是取得最好性能的方法。在现代海战中,性能优良的声纳设备占据着重要的地位。作为水声装备发展的三项关键技术?讲狻⒍ㄎ弧⑹侗?之一,水下目标识别无论在军事还是民事上都有极其重要而现实的应用,世界各国纷纷投入大量人力物力从事研究,美国曾经列出过十大关键技术,其中的一项就是自动目标识别技术。水下目标识别技术已不仅只限于军事,随着人类对海洋的开发活动渐渐增多,商业和民用方面也得到很大的发展,如鱼群探测、海底地图绘制等。我国的海域辽阔,从?世纪开始,各种海洋研究如对海洋生物的研究、海中资源的开发等渐渐兴起,这些研究领域都要运用到水下目标识别技术,因此水下目标识别的研究已经成为水声信号处理的重点之一。站在军事的角度上,要准确迅速的发现敌人,对水下目标的正确识别技术是关键, 而