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申请/专利权人:哈尔滨工程大学
摘要:基于垂直阵的浅海水面水下目标分辨的深度学习方法,属于水声信号处理领域。为解决现有技术中存在的,水面水下目标的特征分布在特征空间上重叠的问题,本发明提出了基于垂直阵的浅海水面水下目标分辨的深度学习方法,针对二者由于相似的物理特性和环境参数时特征分布高度相似,利用深度学习方法来抑制类间重叠,技术方案如下:方法包括:采集训练用浅海水面水下目标对应的训练用水文数据;根据训练用水文数据,得到相应声场的相干谱数据集;根据预设模型,对相干谱数据集进行特征提取并抑制噪声;对预设模型进行端对端优化。可以应用于水下目标识别和定位领域,如海洋勘测、水下探测、海洋资源开发等工作中。
主权项:1.基于垂直阵的浅海水面水下目标分辨的深度学习模型构建方法,其特征在于,所述方法包括:采集训练用浅海水面水下目标对应的训练用水文数据的步骤;根据所述训练用水文数据,得到相应声场的相干谱数据集的步骤;根据预设模型,对所述相干谱数据集进行特征提取并抑制噪声的步骤;对所述预设模型进行端对端优化的步骤。
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权利要求:
百度查询: 哈尔滨工程大学 基于垂直阵的浅海水面水下目标分辨的深度学习方法
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