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龙图腾网获悉中船辽海装备有限责任公司申请的专利一种基于对抗网络的海底目标声呐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：CN120334893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510816072.1，技术领域涉及：G01S7/539；该发明授权一种基于对抗网络的海底目标声呐检测方法是由张义明;王栖桐;汤斯茗;张清明;吴雨珊设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗网络的海底目标声呐检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗网络的海底目标声呐检测方法，S1.采集深海声呐原始数据并进行预处理，得到标准化声呐张量；S2.以标准化声呐张量为训练输入，结合环境参数向量训练改进StyleGAN‑3模型；S3.调用改进StyleGAN‑3模型，输出弱目标特征张量；S4.构建声呐检测网络；S5.输出最优检测参数集合；S6.将最优检测参数集合加载至声呐检测网络，对弱目标特征张量执行目标判决，输出目标置信度值、三维空间定位结果与目标运动航迹。本发明在深海场景下，本发明定位误差与目标轨迹丢失率较传统方法均大幅降低，具备优异的在线跟踪与动态态势感知能力，为海洋监测、安防和应急指挥应用提供了坚实技术支撑。

本发明授权一种基于对抗网络的海底目标声呐检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗网络的海底目标声呐检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集深海声呐原始数据，并对深海声呐原始数据执行时域脉压滤波、匹配滤波和基于噪声统计特征的归一化，得到标准化声呐张量； S2.以标准化声呐张量为训练输入，结合深度、盐度、温度梯度与海底类型构成的环境参数向量，训练改进StyleGAN-3模型，完成声呐场景专用生成网络构建，改进StyleGAN-3模型在特征映射层中引入空-时可分卷积与复数域残差门控结构，用于增强弱回波信号在相位连续性与谱结构上的表达能力； S3.调用改进StyleGAN-3模型，根据环境参数向量生成弱目标回波样本、海底混响样本和环境背景噪声样本，形成生成样本集,将生成样本集与深海声呐原始数据按比例融合，融合比例依据目标能量谱与背景噪声功率谱密度差异动态调整，构建合成-实测混合数据集，对合成-实测混合数据集进行弱回波增强处理，利用多尺度卷积结构与时-频注意力机制提取弱目标特征，输出弱目标特征张量； S4.构建声呐检测网络，以弱目标特征张量为输入，以合成-实测混合数据集中的目标标注信息为监督信号，得到待优化的检测参数集合，基于弱目标特征张量和待优化的检测参数集合建立海洋捕食者优化算法框架，定义以弱目标能量谱差异、检出率与误警率为核心指标的评价函数； 目标标签信息为弱回波增强处理后的合成-实测混合数据集中由人工或半自动方式对弱目标的类别、空间位置或存在与否等特征进行标注获得的标签； S5.在海洋捕食者优化算法框架内，对检测参数集合中的特征融合权重、判决阈值和滤波器参数执行全局搜索与迭代寻优，基于评价函数值动态更新搜索策略，直至评价函数收敛，输出最优检测参数集合； S6.将最优检测参数集合加载至声呐检测网络，对弱目标特征张量执行目标判决，输出目标置信度值、三维空间定位结果与目标运动航迹。

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