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首页> 外文会议>Ground/air multisensor interoperability, integration, and networking for persistent ISR V >Exploiting Vibration-Based Spectral Signatures for Automatic Target Recognition
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Exploiting Vibration-Based Spectral Signatures for Automatic Target Recognition

机译：利用基于振动的光谱特征进行自动目标识别

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Feature extraction algorithms for vehicle classification techniques represent a large branch of Automatic Target Recognition (ATR) efforts. Traditionally, vehicle ATR techniques have assumed time series vibration data collected from multiple accelerometers are a function of direct path, engine driven signal energy. If data, however, is highly dependent on measurement location these pre-established feature extraction algorithms are ineffective. In this paper, we examine the consequences of analyzing vibration data potentially contingent upon transfer path effects by exploring the sensitivity of sensor location. We summarize our analysis of spectral signatures from each accelerometer and investigate similarities within the data.
机译：车辆分类技术的特征提取算法代表了自动目标识别（ATR）工作的一大分支。传统上，车辆ATR技术假定从多个加速度计收集的时间序列振动数据是直接路径，发动机驱动的信号能量的函数。但是，如果数据高度依赖于测量位置，则这些预先建立的特征提取算法无效。在本文中，我们通过探索传感器位置的敏感性来检查分析可能取决于传输路径效应的振动数据的后果。我们总结了对每个加速度计的频谱特征的分析，并研究了数据中的相似性。

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