目标探测与识别是一门综合多学科的应用技术,它的主要目的是采用非接触的方法探测固定或移动的目标,通过识别技术与定位技术,完成对受控对象的控制任务。目前对于目标探测识别的方法多种多样,主要包括兵器雷达技术、红外探测技术、微光夜视技术、激光技术、光电对抗技术等。同时声探测技术发展也非常迅速,在民用及军用方面都有广泛的应用,对采集到的声音信号进行分析,可以得到关于声源的信息,包括种类、型号、距离、运动状态等。本论文通过被动方式采集声音信号,并通过提取特征和分类识别得到目标的类别,如果识别结果为目标信号,则进行定位计算,并将此信息发送至中控机,以此来达到对目标的探测识别、定位跟踪及预警。声音目标的识别主要由三个部分组成——信号预处理、特征提取,分类识别。目标的定位利用的是基于到达时延(Time Delay of Arrival,TDOA)估计的被动声定位技术,将多传感器网络中的某一个作为基准,计算声目标到其余传感器与基准传感器的相对时延,结合传感器网络的几何结构,计算得到目标的位置,主要包括距离、俯仰角、方位角三个要素。因此,本文主要分为两部分:声目标识别、声目标定位。其中,利用单通道声传感器接收到的信号,通过特征提取和分类识别,实现对目标信号的识别;利用四通道同步声传感器接收到的信号,实现目标的方位和俯仰角估计。论文中介绍了特征提取、分类识别、时延计算的几种主要方法,通过仿真对比,特征提取方法采用了梅尔频率倒谱系数法(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC),分类识别采用了BP(Back Propagation)神经网络方法,时延计算方法的选择了加极大似然(Maximum Likelihood,ML)窗的广义互相关法。针对声探测系统进行了系统硬件设计,并在此基础上做了实验验证及实验分析。
