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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明一种基于水压数据的目标航行体形状识别方法及系统，属于水下航行器探测领域；步骤为：构建回转体形水下探测航行器和多种形状的目标航行体实体模型；选择实体模型上布置压力传感器的位置点；基于所测得的时序压力数据建立原始数据库；采用小波变换对原始数据库进行降维；基于各压力传感器数据的特征值和多种形状的目标航行体的形状类别构建样本数据库；构建能够对航行体形状进行分类识别的决策树模型并对其进行训练；利用测试集对训练出的决策树模型进行测试与评估。本发明将探测水压信号的传感器阵列布置在水下航行器载体上，符合实际工程应用背景。

主权项：1.一种基于水压数据的目标航行体形状识别方法，其特征在于具体步骤如下：构建回转体形水下探测航行器和多种形状的目标航行体实体模型；通过数值模拟监测水下探测航行器数值模型上下壁面处的压力值，选择水下探测航行器实体模型上布置压力传感器的位置点；将水下探测航行器实体模型放置在不同特征长度、不同来流速度和不同形状目标航行体实体模型的绕流尾迹区中，连续获取不同时刻的压力数据，基于所测得的时序压力数据建立原始数据库；将不同工况下各个压力传感器获取的数据进行Daubechies4小波变换，对每层小波系数的标准差取平均值作为压力传感器数据的特征值，即对原始数据库进行降维；所述压力传感器数据的特征值确定方法为，将原始数据库中的不同工况下获得的时序压力数据进行3层小波变换，小波基函数采用Daubechies4小波函数，得到不同压力传感器测得信号在各层变换后的小波系数；每层小波系数均包括表示低频部分的近似系数和表示高频部分的细节系数；通过小波系数值代表原始信号不同层下的功率分布，为提取信号的时频特征，计算每一层的所有小波系数包括近似系数与细节系数的标准差，计算公式如下： 其中，表示小波变换的每层中小波系数的序号，表示第k层小波系数的平均值，表示第k层里的第个小波系数；k表示小波变换的层数，k=1、2、3；再对计算得到的每一层小波系数的标准差取平均值，得到该传感器数据的特征值为M，计算公式如下： ；基于各压力传感器数据的特征值和多种形状的目标航行体的形状类别构建样本数据库，并将样本数据库划分为训练集和测试集；构建能够对航行体形状进行分类识别的决策树模型并对其进行训练；利用测试集对训练出的决策树模型进行测试与评估，得出混淆矩阵和评估参数；通过混淆矩阵评估决策树模型的分类性能，以确定航行体形状判断正确和错误的个数；通过评估参数量化决策树模型的分类准确度。

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百度查询： 西北工业大学 一种基于水压数据的目标航行体形状识别方法及系统