复合深度神经网络在直升机声目标识别中的研究

• 作者: 周翊 管鲁阳 郭洋 鲍明
• 来源期刊: 应用声学
• 学科: 工学
• 关键词: 深度神经网络 声目标识别 直升机识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 8-15
• 页数: 8页
• 分类号: TB535+.3
• 字数: 5037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2019.01.002

摘要

针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架.复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别.针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷.真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周翊		10	26	4.0	4.0