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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种水下微弱信号的非均匀量化神经网络融合检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115659137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210806183.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种水下微弱信号的非均匀量化神经网络融合检测方法是由董海涛;王海燕;刘浣琪;申晓红;闫永胜;姜喆;李洋设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下微弱信号的非均匀量化神经网络融合检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水下微弱信号的非均匀量化神经网络融合检测方法，利用声呐采集海洋中的声信号，将声纳接收到的信号进行滤波降噪预处理，计算信号样本的测度值，构建非均匀量化神经网络测度融合模型，将测度输入训练好神经网络中，通过参数权重矩阵计算得到网络输出作为融合测度表征并做出判决。本发明有效提升了低信噪比条件下的微弱信号检测性能，在一定虚警概率时可逼近理想条件下的最优匹配滤波检测性能，在奈曼皮尔逊准则下通过设计非均匀量化的神经网络的测度融合方法，构建融合测度作为检验统计量，实现在强背景噪声下实现水中微弱信号的有效检测。

本发明授权一种水下微弱信号的非均匀量化神经网络融合检测方法在权利要求书中公布了：1.一种水下微弱信号的非均匀量化神经网络融合检测方法，其特征在于包括下述步骤： 第一步：利用声呐采集海洋中的声信号，记为gt，即为输入信号；输入信号gt同时含有目标特征信号与噪声信号的混合，即 gt＝st+nt1 其中目标特征信号st＝Acos2πf0t，A为输入信号幅值，f0为输入信号频率，nt为海洋背景噪声信号； 第二步：将步骤一中声纳接收到的信号gt通过一个带通滤波器，进行滤波降噪预处理； 第三步：以接收信噪比SNR为指示度，将信噪比区间非均匀划分为N个区间，信噪比越低的区间划分越细致，如-30dB到0dB区间可非均匀划分为15个区间，获取不同区间内含噪声信号样本，定义纯噪声信号样本属第N+1个区间，得到N+1种信号样本； 第四步：计算N+1种信号样本的R种测度值，测度值包括谱峰信噪比、谱峭度、谱相关系数、均方误差和平滑度，作为神经网络的训练样本，并将信号样本所属区间号作为期望标识； 第五步：构建非均匀量化神经网络测度融合模型，以R种测度值为网络输入，构建K层网络，定义目标输出yi对应信号样本的N+1种信噪比区间，i＝1，2，...，N+1，每层网络的权重矩阵大小分别为[R*S1]，[S1*S2]，...，[Sj-1*Sj]，...，[SK-1*SK]，[SK*N+1]，偏置矩阵大小依次为[1*S1]，[1*S2]，...，[1*Sj]，...，...，[1*SK]，[1*N+1]，其中Sj为对应每一层网络的神经元数，j＝1，2，...，K；设计网络激活函数为tanh，网络损失函数为交叉熵损失函数，迭代训练得到训练好的神经网络，保存训练好的神经网络对应的参数权重矩阵W； 第六步：将待检测信号的R种测度输入训练好神经网络中，通过参数权重矩阵W计算得到网络输出所属的yi作为融合测度表征，以yi作为检验统计量，根据特定虚警概率下的门限值，做出目标有无的判决，若融合测度值大于等于门限值，则判为无目标，若融合测度值小于门限值，则判为有目标。

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