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| 稿件标题： | 基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究 |
| 稿件作者： | 樊新海，孙国强，张传清 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 装甲车辆；目标识别；经验模态分解；BP神经网络 |
| 文章摘要： | 针对地面战场装甲车辆目标的被动声识别问题，选取具有代表性的两类坦克和两类履带式装甲车为对象，采集多种工况下的噪声信号，通过EMD自适应分解得到其IMF分量，利用前8个IMF分量与原信号的能量比值构建特征向量，以BP神经网络作为分类器，建立了一种装甲车辆识别方法。该方法对目标工况适应性强，识别率可达90%以上。 |
| 稿件基金： | 武器装备军内科研项目(2015ZB21) |
| 引用本文格式： | 樊新海，孙国强，张传清. 基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究［J］.兵器装备工程学报，2017(7):111-115. FAN Xinhai，SUN Guoqiang，ZHANG Chuanqing. Research on Armored Vehicle Classification Based on EMD of Noise Signal［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(7):111-115. |
| 刊期名称： | 2017年07期 |
| 出版时间： | 2017年7月 |
| 上线时间： | 2017年7月28日 |
| 浏览次数： | 2766 |
| 下载次数： | 461 |
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