基于粒子群神經網絡的聲目標識別系統設計研究

劉亞雷, 于艷美, 孟春寧

(1.公安海警學院 機電管理系,浙江　寧波　315801; 2.寧波大學 科學與技術學院,浙江　寧波　315801)

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基于粒子群神經網絡的聲目標識別系統設計研究

劉亞雷1, 于艷美2, 孟春寧1

(1.公安海警學院 機電管理系,浙江寧波315801; 2.寧波大學 科學與技術學院,浙江寧波315801)

為了提高聲目標的自動識別率，開展了基于粒子群神經網絡算法的聲目標識別系統設計研究。首先給出了試驗中粒子群優化算法的初始參數及算法流程；其次，分別設計了包含電源硬件、信號調理、鐵電存儲器、觸發以及通信接口等電路的聲目標識別硬件電路；最后，通過聲信號采集試驗及系統樣機的制定，開展了目標識別試驗研究，試驗結果驗證了聲目標識別系統的有效性及穩定性。

聲目標;粒子群優化;識別系統;樣機；識別系統；識別率

0　引　言

聲目標識別是智能交通系統的重要任務，具有重要的學術價值，同時將產生巨大的社會及經濟效益[1]。在軍事領域如何對各種輪式車輛、履帶式車輛等進行分類識別，對現代戰爭中的地面偵察、戰場態勢感知、威脅評估、指揮決策及精確打擊具有重要價值[2]。目前，對于民用聲目標的探測識別主要采用光學手段[3],而對于軍事聲目標的探測識別技術有聲探測[4-5]、地震波探測[6]以及電磁波探測[7]三種。其中聲探測技術具有隱蔽性好、可全天候工作、沒有雷達等工作盲區、系統結構簡單、成本低廉及體積小等優勢被廣泛應用。上海交通大學針對復雜背景條件下聲目標的自動識別問題，設計了一種基于模糊綜合評判的聲目標識別系統[8]，南京理工大學根據戰場典型目標聲信號的特性，設計了基于DSP和小波變換的戰場聲目標快速識別系統[9]。……