深度多属性增强水声目标识别方法

Underwater Acoustic Target Recognition Deep Learning Method Based on Multi-attributes Enhancement

李俊豪 ¹杨宏晖 ²盛美萍²

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作者信息

1. 西北工业大学航海学院,西安 710072
2. 西北工业大学航海学院,西安 710072;西北工业大学宁波研究院,宁波 315048
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摘要

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

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基金项目

国家自然科学基金(52171339)

出版年

2023

无人系统技术

ISSN：

参考文献量6

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