简介：摘要：现有的声探测目标识别系统主要是基于传统的模式识别方法建立起来的，传统模式识别具有算法程序不灵活、数学上严格等特点，其对目标的分类能力弱，适应范围小，仅能区分经过明确映射表达式映射后具有可分性的目标类型，而人工神经网络技术用于目标识别可以获得比传统模式识别更优的效果。战场环境目标大多是为远场目标，如履带式装甲车、旋翼式飞机等，针对战场环境目标的识别是中近程目标探测体制中的重要分支。因此本文提出了一种基于ANN与频域能量的远场声目标识别技术，通过研究战场信号频域特性与人工神经网络训练识别技术，提升传感器在复杂战场的多种类高噪声等恶劣环境下的识别准确率。
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