云南师范大学学报（自然科学版）
雲南師範大學學報（自然科學版）
운남사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF YUNAN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES EDITION)
2009年
4期
35-38
,共4页
N型激波%爆炸燥声%识别技术%主成份分析%支持向量机(SVM)一种在线CA安全增强方案
N型激波%爆炸燥聲%識彆技術%主成份分析%支持嚮量機(SVM)一種在線CA安全增彊方案
N형격파%폭작조성%식별기술%주성빈분석%지지향량궤(SVM)일충재선CA안전증강방안
Shock N-wave%Explosive noise%Recognition technique%Principal component analysis (PCA)%Support vector machine (SVM)
超音速目标识别过程中,其产生的N型激波容易与爆炸波混淆在一起,从爆炸波中识别N型激波非常重要.本文提出一种从爆炸波中识别N型激波的技术,通过用5.56mm, 7.62mm, 12.7mm超音速枪弹做射击试验和TNT炸药爆炸试验,获取N型激波和爆炸波原始数据,进行了特征提取,并采用主成份分析(PCA)方法对特征数据进行压缩处理后,用支持向量机(SVM)方法进行分类识别.结果表明,文中提出的识别方法是可行的和有效的.
超音速目標識彆過程中,其產生的N型激波容易與爆炸波混淆在一起,從爆炸波中識彆N型激波非常重要.本文提齣一種從爆炸波中識彆N型激波的技術,通過用5.56mm, 7.62mm, 12.7mm超音速鎗彈做射擊試驗和TNT炸藥爆炸試驗,穫取N型激波和爆炸波原始數據,進行瞭特徵提取,併採用主成份分析(PCA)方法對特徵數據進行壓縮處理後,用支持嚮量機(SVM)方法進行分類識彆.結果錶明,文中提齣的識彆方法是可行的和有效的.
초음속목표식별과정중,기산생적N형격파용역여폭작파혼효재일기,종폭작파중식별N형격파비상중요.본문제출일충종폭작파중식별N형격파적기술,통과용5.56mm, 7.62mm, 12.7mm초음속창탄주사격시험화TNT작약폭작시험,획취N형격파화폭작파원시수거,진행료특정제취,병채용주성빈분석(PCA)방법대특정수거진행압축처리후,용지지향량궤(SVM)방법진행분류식별.결과표명,문중제출적식별방법시가행적화유효적.
It is important to distinguish shock N-wave from explosive noise in recognizing different supersonic targets. A recognition technique of shock N-wave was proposed in this paper. By experimental test for 5.56mm, 7.62mm, 12.7mm projectiles and TNT explosion, original data were obtained and then feature extraction was carried out. We employed principal component analysis (PCA) to compress data set of original feature variables and method of support vector machine (SVM) to learn and train data set. Results show that the recognition approach employed in this paper is feasible and effective.
