徐 袭，石 敏，2

(1.91388部队，广东 湛江 524022;2.水声对抗技术重点实验室，广东 湛江 524022)

S变换在水下目标识别中的应用

徐 袭1，石 敏1，2

(1.91388部队，广东 湛江 524022;2.水声对抗技术重点实验室，广东 湛江 524022)

研究了基于S变换模时频矩阵相似度的水下目标识别方法。根据测试样本对应的S变换模时频矩阵与标准样本对应的S变换模时频矩阵之间的相似度最大原则对测试样本进行识别。该方法不需要辅助分类器而直接实现目标识别，计算简单快速。仿真实验表明，该方法的识别率较高，且受噪声影响小，适合于水下目标识别。

目标识别;S变换;分类器;相似度

0 引言

利用水下目标辐射噪声进行水下目标识别是被动声呐信息处理中急需解决的一个关键问题［1－2］。

目前，进行目标识别的主要思路是目标特征提取加分类器设计2部分。分类器主要有基于人工神经网络［3－4］、模糊专家系统和支持向量机［5］等方法。这些分类器自身存在一些缺点，如神经网络收敛性较差，训练时间长，容易陷入局部最优等［6］。模糊专家系统的规则制定过程复杂，支持向量机的识别能力易受自身参数影响［6］。这些分类算法实现过程较复杂，且易受噪声影响。

S变换是一种时频分析窗口大小和形状随分析频率变化而变化的一种变换方法，是在连续小波变换和短时傅立叶变换结合的基础上发展起来的一种时频分析方法，适合于非平稳信号分析，且离散S变换可用快速傅立叶变换快速实现。

本文研究了S变换模时频矩阵相似度的水下目标识别方法，通过计算测试样本S变换模时频矩阵与标准样本S变换模时频矩阵之间的相似度，根据相似度最大准则进行目标识别。……