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巡航导弹的被动声检测与分类技术
引用本文:路建伟,丁庆海,孙增圻.巡航导弹的被动声检测与分类技术[J].系统工程与电子技术,2002,24(10):123-126.
作者姓名:路建伟  丁庆海  孙增圻
作者单位:1. 郑州防空兵学院,河南,郑州,450052;清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
2. 空军第八研究所,北京,100076
3. 清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
摘    要:给出了一种基于被动声信号处理技术的巡航导弹被动声检测与分类技术。在检测目标时 ,综合利用目标声信号与环境信号的能量、过零率及线谱对频率的变化量构成多边界判决函数 ,在分类时提取Mel倒谱特征参数 ,利用隐马尔可夫模型进行分类。通过对实际的 4类目标噪声信号进行检测和分类实验 ,结果令人满意 ,证明了该方法的优越性和工程应用前景。

关 键 词:巡航导弹  多边界判决  特征提取  隐马尔可夫模型
文章编号:1001-506X(2002)10-0123-04
修稿时间:2001年7月25日

Passive Acoustic Detection and Classification Techniques on the Cruise Missile
LU Jian wei ,DING Qing hai ,SUN Zeng qi.Passive Acoustic Detection and Classification Techniques on the Cruise Missile[J].System Engineering and Electronics,2002,24(10):123-126.
Authors:LU Jian wei    DING Qing hai  SUN Zeng qi
Institution:LU Jian wei 1,3,DING Qing hai 2,SUN Zeng qi 3
Abstract:In this paper a cruise missile's passive acoustic detection and classification technique based on the processing technique of passive acoustic signals is presented. To detect the targets,the multi boundary decision function is constructed by synthetically utilizing the energy of target's acoustic signals and environmental signals,ZCR and rate of LSF. In classitication,the Mel Frequency spectrum feature parameter is extracted,and the targets are classified by utilizing ahidden Markov model.Four kinds of actual target noise signals are detected and classified by experimentations.The results are encouraging,and the method is proved to be superior and efficient in the engineering applications in the future.
Keywords:Cruise missile  Multi  boundary decision  Feature extraction  Hidden Markov model
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