基于HMM和SVM串联模型的低空飞行目标声识别方法

• 作者: 刘辉 杨俊安 许学忠
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 低空飞行目标识别 隐马尔科夫模型 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 751-755
• 分类号: TN959.1
• 字数: 4108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2010.06.014

摘要

为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高识别概率,提出了一种基于HMM(HiddenMarkov model)和SVMs(Support vector machines)串联结构的低空飞行目标声识别方法.针对战场环境下声信号的特点,该方法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,先由HMM计算各HMM模型与待辨识信号的匹配程度,形成匹配度特征向量,再利用SVM适合分类的优势,对匹配度特征向量做进一步决策,得到最后的识别结果,弥补了单一模型在识别低空飞行目标时的不足.实际数据的识别分析结果表明了该方法在低空飞行目标声识别中的准确性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊安	解放军电子工程学院信息系	43	470	10.0	20.0
5	刘辉	解放军电子工程学院信息系	31	126	7.0	9.0
7	许学忠	西北核技术研究所声学实验室	52	488	14.0	20.0