【正文】 theory, artificial intelligence theory and integration process of thick film provide the effective technological support for realizing the acoustic target identification system. However, researches are insufficient for these key problems such as pretreatment, feature extraction and classifier. For these problems above, the key technology of acoustic target signal identification and the implementation of hardware algorithm have been studied. This design based on the bination of methods of modern digital signal processing theory, acoustic signal to actual acquisition target, carries on the theory research and validation of the algorithm, including the theoretical analysis of mechanism of vehicle source and target characteristics of the acoustic signal analysis, linear prediction feature extraction and classification recognition. Among them, the target segment on the analysis of the characteristics of acoustic signal has carried on the paratively detailed theoretical analysis and MATLAB puter software test observation。 Link is adopted in classification and recognition based on clustering, the minimum Euclidean distance method of identification and the analysis of the observation study energy method, and implements for cars, trucks, motorcycles, buses, and four classes target acoustic signal linear prediction method and energy method of efficient classification and recognition. Key words : acoustic target identification。 feature extraction。 MATLAB 目錄 I 目 錄 摘 要 I Abstract II 第 1 章 緒論 2 國外研究現(xiàn)狀 3 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 4 論文主要工作 4 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排 5 第 2 章 車輛聲目標(biāo)信號(hào)特性分析 6 聲目標(biāo)信號(hào)識(shí)別系統(tǒng)組成 6 聲目標(biāo)信號(hào)傳播過程 6 傳播模型 8 本章小結(jié) 10 MATLAB 語言特點(diǎn) 11 特征提取概述 11 線性預(yù)測理論簡介 12 車輛聲目標(biāo)信號(hào)線性預(yù)測（ LPC 法）分析 12 目錄 II 汽車聲目標(biāo) 15 摩托車聲目標(biāo) 18 公交車聲目標(biāo) 20 結(jié)論分析 23 第 4 章 基于聚類思想的歐氏距離識(shí)別法 24 聚類分析簡介 24 系統(tǒng)聚類分析思想與步驟理論 25 建立聲目標(biāo)訓(xùn)練庫 26 訓(xùn)練結(jié)果與性能分析 27 車輛聲目標(biāo)識(shí)別 28 識(shí)別結(jié)果分析比較 31 本章小結(jié) 32 工作總結(jié) 32 參考文獻(xiàn) 由于有較高隱蔽性，被動(dòng) 的 探測技術(shù)在軍事 領(lǐng)域 受到 人們的高度 重視。 自從 80 年代 時(shí)期的到 來， 攻擊型直升機(jī)、 隱形轟炸機(jī) 等 等高 新 武器的 完整迅速 發(fā)展和反光電 、 反輻射 、 反電磁武器 以及 裝備的 超級(jí)規(guī)模 使用，尤其是數(shù)字技術(shù) 和 計(jì)算機(jī) 化 技術(shù)的 突破性質(zhì)的大 發(fā)展，使 以往 的聲 目標(biāo) 探 查科學(xué) 技術(shù)獲 得 了嶄新的生命力。 不得不承認(rèn)， 聲目標(biāo)探測識(shí)別技術(shù) 與 聲目標(biāo)定位技術(shù) 都 是聲探測 這個(gè) 系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù) 、核心技術(shù) 。現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理、人工智能 運(yùn)用 、無線網(wǎng)絡(luò)通訊 領(lǐng)域 技術(shù)、信息論 、 厚膜集成技術(shù)及 其他 各種相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn) 和綜合 發(fā)展，為聲信號(hào) 的 目標(biāo)探測識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng) 有力 的技術(shù) 層面的 支持。近幾年 來 ，小波變換 等的 出現(xiàn) ， 又給數(shù)字信號(hào)處理 領(lǐng)域的技術(shù) 增添 了 新活力。小波分析理論的出現(xiàn) ， 被稱為信號(hào)處理領(lǐng)域 里 繼快速傅里葉變換 （ FFT）之后 ， 又一 盞標(biāo)志性的 里程碑，小波 能量理論 法理所當(dāng)然成為 一種 比較 有效的分析手段。數(shù)學(xué)理論中的聚類分析理論 （本文著重介紹最小歐式距離法） 在數(shù)據(jù)挖掘中也是 相當(dāng) 重要的一方面，通過分組 、 聚類 ，得到 具有 一定 相似特性的目標(biāo)， 同時(shí)， 分析目標(biāo)的共同特征。現(xiàn)代譜分析 、 小波分析、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù) 、 仿生技術(shù) 以 及 其他 各種相關(guān)技術(shù)的 持續(xù)快速 發(fā)展，使對于特定目標(biāo)信號(hào)的高效 提取、探測 識(shí)別成為 了現(xiàn)實(shí) 。 高速公路在我國 的 綜合交通運(yùn)輸體系 當(dāng) 中發(fā)揮著 十分 重要的作用，但 是其 在運(yùn)行過程 之 中 ， 存在擁擠、環(huán)境污染 、 安全 等 等問題，特別是近 些 年來 ， 交通需求量持續(xù)高速增長， 問題態(tài)勢不容樂觀， 使 得 公路 愈發(fā) 擁擠、阻塞 愈發(fā) 嚴(yán)重，城間高速公路事故 頻頻發(fā)生 。交通 流 量是衡量 某地 交通發(fā)展?fàn)顩r的 一項(xiàng) 重要指標(biāo)，其觀測統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性 能夠 直接影響 到 公路網(wǎng)的規(guī)劃布局 以及安排 和 建設(shè)。 目前 亟待解決的重要問題 ，就是 建立現(xiàn)代化高速公路系統(tǒng)， 以 確保高速公路的通暢和安全 。交通管理部門制定政策、采取 相應(yīng) 措施和對交通設(shè)施進(jìn)行 相應(yīng)的 規(guī)劃、設(shè)計(jì)的最 是 科學(xué)、客觀的依據(jù) 即 交通流 量 特征參數(shù)的檢測數(shù)據(jù)。 ITS 提高交通安全 其中的 措施之一 ， 就是及時(shí)有效地監(jiān)測交通危險(xiǎn)因素 ， 以 確定那些需要救助 、 幫扶 的出行者。 ●車輛計(jì)數(shù)及車型識(shí)別。 ●事故檢測。 ●車輛行駛的 時(shí)間 與 速度。是否出行 以 及 什么 時(shí) 候 、 什么 地 段 、 以什么交通 方式 外 出 等等由 每個(gè)人估算路上時(shí)間 從而 來決定 好 。 ●污染排放量。 ●車輛重量。 可見， 顯然 是 車輛越重， 則 對道路的損壞影響就 會(huì) 越大。 第 1章 緒論 3 國外研究現(xiàn)狀 根據(jù)查閱的文獻(xiàn)資料顯示可以發(fā)現(xiàn)，國外對目標(biāo)聲信號(hào)采集、 特征提取和分類識(shí)別研究以及運(yùn)用是相對成熟的。通過記錄、顯示和分析數(shù)據(jù)，來確定聲目標(biāo)的類型、速度和位置等等參數(shù)，國外稱它為“無人值守的地面?zhèn)鞲衅飨到y(tǒng)（ UGS， Unattended Ground Senor）”。 已經(jīng)研制成功的微功耗無線網(wǎng)絡(luò)傳感器比如有壓力、光、磁、聲、熱、濕度傳感器、化學(xué)氣體以及生化戰(zhàn)劑探測器等多種產(chǎn)品，且于 2020 年由加州海軍陸戰(zhàn)隊(duì)再次針對智能灰塵進(jìn)行戰(zhàn)場環(huán)境的現(xiàn)場測試。美國國防部在 1997 年 5 月率先提出的“軍隊(duì)轉(zhuǎn)型”是具體踐行這場變革的產(chǎn)物，而美國陸軍轉(zhuǎn)型計(jì)劃則是美軍隊(duì)成功轉(zhuǎn)型的有機(jī)組成部分。地面戰(zhàn)場的傳感系統(tǒng)的主要功能即完成目標(biāo)探測與識(shí)別和對目標(biāo)的精確定位、調(diào)查跟蹤等等。 在 2020 年的時(shí)候，美國的陸軍武器基站把“射彈探測與顯示系統(tǒng)（ PDCue）”槍聲目標(biāo)的 50 套的探測系統(tǒng)順利開發(fā)出來， PDCue 系統(tǒng)是四角聲傳感器的簇布局，從而提供了 360 度、低輪廓?jiǎng)輵B(tài)感知的能力。類似的系統(tǒng)還有例如 2020年 3 月份裝備駐科威特的美國海軍陸戰(zhàn)隊(duì)的“悍馬”車“ Boomerang”狙擊手的探測系統(tǒng)，它運(yùn)用的是比較緊密的傳感器規(guī)模陣列，其陣列直徑為 米，應(yīng)用陣列軸轂的電氣性能與機(jī)械結(jié)構(gòu)，能夠經(jīng)受特別大的頻繁晃感；傳感器陣列與其他部件，具有較良好的密封特性，提高抵抗極其嚴(yán)峻環(huán)境的適應(yīng)力；若在軸轂處，就使得模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號(hào)，然后再傳輸，從而可以避免和電臺(tái)之間發(fā)生的電磁波干擾；精確測定子彈、炮彈、爆炸物等等危險(xiǎn)物的俯仰角、水平方位和距離。運(yùn)用聲目標(biāo)探測技術(shù)研究成功的反狙擊手系統(tǒng)還包括其它成功案例，例如：阿連特技術(shù)系統(tǒng)公司“安全”定位探測系統(tǒng)，科學(xué)應(yīng)用公司“哨兵”反狙擊手的定位系統(tǒng)，還有以色列的拉斐爾公司研制成果 —— SADS反狙擊手的聲探測系統(tǒng)等等。 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 與國外發(fā)達(dá)國家相比較，我國地面探測技術(shù)相對落后，主要以雷達(dá)探測技術(shù)為主。國家自然科學(xué)基金（ NSFC）與此也加大了對該方面的資金投入力度， 2020年度已涉及 目標(biāo)識(shí)別的科研項(xiàng)目包括有：基于學(xué)習(xí)模式 SAS 圖像場景的分類和目標(biāo)識(shí)別統(tǒng)一模型的研究、基于新型不變矩目標(biāo)識(shí)別可信度的研究等等； 2020 年度涉及目標(biāo)識(shí)別科研的項(xiàng)目包括有：近距離空間的未知目標(biāo)識(shí)別跟蹤與精確測量理論和方法、生物雷達(dá)多靜的目標(biāo)識(shí)別定位技術(shù)研究、生物視覺信息處理機(jī)制的建模以及形狀目標(biāo)識(shí)別研究等等。綜合感知探測識(shí)別系統(tǒng)正向著高智能化、高攻擊力、高可靠性、高準(zhǔn)確性和低功耗特性發(fā)展以及延伸，這意味著為各國的科研機(jī)構(gòu)帶來新的挑戰(zhàn)，同時(shí)，也為科學(xué)技術(shù)的研究帶來了嶄新的機(jī)遇。本識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)過程結(jié)合了各車輛聲目標(biāo)探測識(shí)別測試數(shù)據(jù)，將基于單種汽車車輛聲信號(hào)、坦克聲信號(hào)等分類系統(tǒng)擴(kuò)展到了可以將 汽車、卡車、摩托車以及公交車等車輛聲型 進(jìn)行比較有效的分類訓(xùn)練及其識(shí)別。 然后檢索國內(nèi)外相關(guān)資料，綜合運(yùn)用實(shí)際測試目標(biāo)數(shù)據(jù)，針對上述的三環(huán)節(jié)進(jìn)行算法理論的收集整理數(shù)據(jù)、消化吸收理論、編寫調(diào)試程序以及測試驗(yàn)證結(jié)論，結(jié)合使用 MATLAB（ Matrix Laboratory）軟件來進(jìn)行調(diào)試、試驗(yàn)與驗(yàn)證，比較各個(gè)環(huán)節(jié)的算法運(yùn)用的效果如何，可以挑選出最理想的方案來測試未知車輛聲目標(biāo)信號(hào)。 線性預(yù)測特征提取環(huán)節(jié)：選用線性預(yù)測特征提取函數(shù)模型，對已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理后的目標(biāo)聲信號(hào)來進(jìn)行 LPC 特征提取。 分類識(shí)別環(huán)節(jié)：采用基于聚類思想的最小歐式距離識(shí)別法，對經(jīng)過上述環(huán)節(jié)處理之后提取出的特征參量先保存部分聲源目標(biāo)進(jìn)入聲目標(biāo)訓(xùn)練庫，然后進(jìn)行分類識(shí)別，調(diào)整 相關(guān)參數(shù)得出最佳的分類識(shí)別結(jié)論。主要闡述本次課題研究的背景及依據(jù)，目的及意義，目前國內(nèi)外在車輛等聲信號(hào)目標(biāo)探測識(shí)別技術(shù)研究方面基本情況與進(jìn)展?fàn)顩r，并且闡述文章的研究思路和主要內(nèi)容。針對車輛聲目標(biāo)，詳細(xì)分析汽車等各種類型聲信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理以及闡述其在不同運(yùn)動(dòng)情況下的聲能量傳播特點(diǎn)，然后通過繪制汽車、卡車、摩托車、公交車車型聲信號(hào) 時(shí)域圖、頻譜圖測試分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)。數(shù)據(jù)采集收集好后，選用線性預(yù)測特征提取函數(shù)模型，對已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理