基于深度学习和多通道融合的低空目标声识别方法

摘要：

低空目标声识别主要指被动接收低空飞行目标辐射声信号,依据声纹信息对目标类型进行判别的技术方法.基于单个传声器通道的目标识别性能往往会受到传声器周边环境和传声器本身特性异常的影响,因此需要研究基于多通道融合的低空目标声识别方法.对此,采用卷积神经网络处理各通道声信号的Mel频率倒谱系数特征,获取目标识别概率,并利用基于证据距离的信息融合方法,计算最终的目标识别结果.实测数据验证结果表明,基于多通道融合的低空目标声识别方法相较于单通道具有更高的稳健性,对单通道异常情况不敏感,仍然具有较高的识别准确率.

关键词：低空目标声识别、深度学习、融合识别

所属期刊栏目：47

分类号：TN912.2

在线出版日期：2023-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：81-83,88