[发明专利]一种基于卷积神经网络的水下目标被动检测方法在审
| 申请号： | 202010432897.0 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111624585A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 申晓红;孙琦璇;王谋;董海涛;马石磊;锁健;王逸平 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S11/14 | 分类号： | G01S11/14;G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的水下目标被动检测方法，采用对数梅尔能量谱的方法进行特征提取，利用卷积神经网络挖掘水下目标信号更加深层的信息，提高水下目标检测性能以及在复杂海洋环境噪声下的鲁棒性和泛化能力。本发明利用时频特征对获取到的一维信息分析，可以体现信号在时域和频域两个方面的特征，考虑到水下目标低频成分较多，采用对数梅尔能量谱的方法对信号进行时频特征提取，使得其在时频图上更加清晰地体现特征，利用卷积神经网络来挖掘信号间更深层的信息。提高水下目标被动检测性能，以及在复杂海洋噪声背景下的泛化性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 水下 目标 被动 检测 方法 | ||
【主权项】：
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