基于時延神經(jīng)網(wǎng)絡模型的艦船輻射噪聲目標識別

摘要： 水聲目標被動識別是水聲信號處理領域的研究熱點之一。深度學習作為一種數(shù)據(jù)驅動方法，以其對非線性系統(tǒng)的良好擬合能力，為水聲目標識別領域提供了新思路。該文采用一種基于時延神經(jīng)網(wǎng)絡模型的艦船輻射噪聲目標識別方法，該方法利用目標的短時平穩(wěn)特性和長時關聯(lián)特性對目標的聲紋特征進行建模，使用梅爾譜圖提取目標信號的初級特征，再通過融合注意力機制和時延神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習模型實現(xiàn)高級特性提取，最后利...