一种强噪声环境下基于深度神经网络的深海声源定深方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010032044.8
IPC分类号：G01S11/14;G06N3/04
申请日期：
2020-01-13
申请人：
中国科学院声学研究所

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著录项信息

专利名称	一种强噪声环境下基于深度神经网络的深海声源定深方法
申请号	CN202010032044.8	申请日期	2020-01-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113109794A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01S11/14 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01S 无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置 G01S11/00 不利用反射或再辐射确定距离或速度的系统（通过两个或更多个距离测定的配合来定位入G01S 5/00）〔2〕 G01S11/14 使用超声波、声波或次声波的〔5〕	IPC分类号	G;0;1;S;1;1;/;1;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	中国科学院声学研究所	申请人地址	北京市海淀区北四环西路21号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院声学研究所	当前权利人	中国科学院声学研究所
发明人	王同;王文博;苏林;任群言;马力
代理机构	北京方安思达知识产权代理有限公司	代理人	陈琳琳;杨青

摘要

本发明提供了一种强噪声环境下基于深度神经网络的深海声源定深方法，所述方法包括将垂直阵实测得到的时间‑阵元域数据，经过FFT处理得到频率‑阵元域数据；对频域归一化处理后的频率‑阵元域数据进行常规波束形成处理，得到频率‑掠射角度域的波束响应矩阵；将频率‑掠射角度域的波束响应矩阵输入到预先训练好的深度神经网络中，输出声源深度估计结果。本发明的方法能够快速学习环境噪声分布特征，使得神经网络具有环境噪声的识别能力；还能够降低环境噪声对深海直达声区目标深度估计结果的影响，抑制环境噪声在深度神经网络中的输出。

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