作者：孙德刚 单位：中南大学 出版：《中南大学学报(自然科学版)》2010年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZNGD2010040460 DOC编号：DOCZNGD2010040469 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 根据战场环境复杂多变的特点，提出采用小波变换对目标声信号进行特征转换，用基于Daubechies小波和证据理论(即D-S证据理论)对基于多传感器的声目标进行融合识别。其步骤为：首先，针对Fourier分析在处理目标非平稳随机信号方面的不足，运用Daubechies小波变换对信号进行处理，即将256个数据为一组的采样信号在Daubechies小波第三尺度上进行变换处理，在保留信号的峰峰值位置、个数等原始特征的前提下，数据处理量由256个减少到32个，从而减少了后续数据的处理量和处理难度；其次，对经过Daubechies小波变换的数据采用FOBW编码进行特征提取，并建立常见声目标的特征信息库；最后，分析并研究数据融合在声目标探测识别中的应用。研究结果表明：与单一传感器识别和多传感器融合识别效果相比，采用D-S证据理论的声目标识别，系统的识别率提高，系统的误判率降低，达到甚至超过了预定的技术指标。

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