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深度多属性增强水声目标识别方法
被引量:
1
1
作者
李俊豪
杨宏晖
盛美萍
《无人系统技术》
2023年第1期43-51,共9页
被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强...
被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。
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关键词
水声
目标
识别
水声目标多属性
深度学习
机器学习
舰船辐射噪声
被动声纳
原文传递
题名
深度多属性增强水声目标识别方法
被引量:
1
1
作者
李俊豪
杨宏晖
盛美萍
机构
西北工业大学航海学院
西北工业大学宁波研究院
出处
《无人系统技术》
2023年第1期43-51,共9页
基金
国家自然科学基金(52171339)。
文摘
被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。
关键词
水声
目标
识别
水声目标多属性
深度学习
机器学习
舰船辐射噪声
被动声纳
Keywords
Underwater Acoustic Target Recognition
Underwater Acoustic Target Multi-attribute
Deep Learning
Machine Learning
Ship Radiated Noise
Passive Sonar
分类号
TB56 [交通运输工程—水声工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度多属性增强水声目标识别方法
李俊豪
杨宏晖
盛美萍
《无人系统技术》
2023
1
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