龙 礼, 温秀兰, 林逸雪

(1.南京工程学院 自动化系，江苏 南京 211176；2.南京理工大学 机械工程学院，江苏 南京 210094)

0 引 言

人员与车辆等目标产生的地震动信号由于激励原理不同因而在时、频域表现出不同的特征，基于此,可以对目标类型进行识别区分，具有隐蔽性好,识别精度高，低功耗，长期稳定运行等特性[1～4]。聂伟荣针对目标运动引起的地震动信号，提出并建立了4种有效的浮动阈值过零数算法规则能够高效地获取地震动信号的时域特征。并提取地震动信号频域、时一频域特征，提出了应用统计模式识别和神经网络模式识别相结合的方法来进行目标识别，提高识别率[5]。张磊对三轴地震动传感器采集到的地表运动目标振动产生的瑞雷波进行了分析，认为目标的运动具有一定随机性，是一个随机信号。为了提取地震动信号的特征信息分别采用了希尔伯特变换法、傅里叶变换法分别在时域及频域对信号进行分析[6]。安徽大学的徐照胜对运用小波变换原理对采集的地震动信号进行了去噪处理，再对预处理后的地震动信号在时域范围内进行过零数分析，通过过零数计算识别人员和车辆。再通过改进的周期图功率谱估计方法对信号进行特征信息的提取，利用谱峰频率和谱峰相对强度实现了单个人员目标与多个人员目标的判别[7]。

经过多年的探索与发展，尽管许多先进的模式识别的算法都应用到目标识别中，但绝大多数都受到单一特征模型的限制，面对多样化的目标类型，传统的识别算法的泛化能力通常不高，因此，难以保证不同环境与距离下的目标识别结果。……