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基于卷积神经网络对磁异常信号的识别研究
被引量:
2
1
作者
李启飞
吴芳
林义杰
《海军航空工程学院学报》
2020年第2期161-166,共6页
航空磁探反潜作为航空反潜的重要手段,在其中发挥了重要作用。针对目前航空反潜作战中,磁干扰信号极大地影响对水下目标磁探测效果这个问题,文章先对输入信号进行预处理,并使用卷积神经网络实现对2种信号的识别。实验结果显示,卷积神经...
航空磁探反潜作为航空反潜的重要手段,在其中发挥了重要作用。针对目前航空反潜作战中,磁干扰信号极大地影响对水下目标磁探测效果这个问题,文章先对输入信号进行预处理,并使用卷积神经网络实现对2种信号的识别。实验结果显示,卷积神经网络的方法对信号的识别率达到了85%,能够有效对信号进行准确地识别。
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关键词
卷积神经网络
磁异常信号识别
干扰
信号
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职称材料
题名
基于卷积神经网络对磁异常信号的识别研究
被引量:
2
1
作者
李启飞
吴芳
林义杰
机构
海军航空大学
[
[
出处
《海军航空工程学院学报》
2020年第2期161-166,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271444)。
文摘
航空磁探反潜作为航空反潜的重要手段,在其中发挥了重要作用。针对目前航空反潜作战中,磁干扰信号极大地影响对水下目标磁探测效果这个问题,文章先对输入信号进行预处理,并使用卷积神经网络实现对2种信号的识别。实验结果显示,卷积神经网络的方法对信号的识别率达到了85%,能够有效对信号进行准确地识别。
关键词
卷积神经网络
磁异常信号识别
干扰
信号
Keywords
convolutional neural network
magnetic anomaly signal recognition
the jamming signal
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
TM153.1 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络对磁异常信号的识别研究
李启飞
吴芳
林义杰
《海军航空工程学院学报》
2020
2
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