声学技术
聲學技術
성학기술
Technical Acousitics
2009年
3期
222-226
,共5页
吴克桐%王永丰%李磊%蔡惠智
吳剋桐%王永豐%李磊%蔡惠智
오극동%왕영봉%리뢰%채혜지
支持向量机%混响%信号检测
支持嚮量機%混響%信號檢測
지지향량궤%혼향%신호검측
混响是影响主动声纳检测的一个重要因素.传统方法如高阶统计方法和修正协方差等白化方法在检测静止目标时效果并不理想,主要是因为这些算法无法利用混响这样的统计多变且非线性的数据准确估计一个AR模型的参数.利用支持向量机SVM(Support Vector Machine,SVM)来估计AR模型的参数,并进行了实验.结果表明,即使在静止目标的情况下,该算法依然能表现出良好的性能.
混響是影響主動聲納檢測的一箇重要因素.傳統方法如高階統計方法和脩正協方差等白化方法在檢測靜止目標時效果併不理想,主要是因為這些算法無法利用混響這樣的統計多變且非線性的數據準確估計一箇AR模型的參數.利用支持嚮量機SVM(Support Vector Machine,SVM)來估計AR模型的參數,併進行瞭實驗.結果錶明,即使在靜止目標的情況下,該算法依然能錶現齣良好的性能.
혼향시영향주동성납검측적일개중요인소.전통방법여고계통계방법화수정협방차등백화방법재검측정지목표시효과병불이상,주요시인위저사산법무법이용혼향저양적통계다변차비선성적수거준학고계일개AR모형적삼수.이용지지향량궤SVM(Support Vector Machine,SVM)래고계AR모형적삼수,병진행료실험.결과표명,즉사재정지목표적정황하,해산법의연능표현출량호적성능.
