-
公开(公告)号：CN115758154A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211479975.8
申请日：2022-11-23
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制网络的被动弱目标检测方法，包括：步骤1，构建仿真弱目标检测初始样本集并进行预处理，得到若干三维阵元域频域数据和对应的弱目标增强标签，形成仿真弱目标检测样本集；步骤2，构建注意力机制网络模型；步骤3，构建面向注意力机制网络模型训练的弱目标加权增强损失函数；步骤4，基于仿真弱目标检测样本集训练注意力机制网络模型；步骤5，将未知三维阵元域频域数据作为训练后的注意力机制网络模型的输入，得到预测的弱目标推理结果；步骤6，对预测的弱目标推理结果进行解码，得到空间能量谱。
-
公开(公告)号：CN114186580A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111336321.5
申请日：2021-11-11
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
摘要： 本发明公开了一种基于深层卷积神经网络和自适应专家推理规则的水中目标连续跟踪方法，首先针对多波束时域数据特点生成时频谱图样本，其次构建并训练面向时频谱图特征提取的深层卷积神经网络模型；接着构建专家推理规则库，以从多波束时频谱图特征中辨识感兴趣目标；最后基于深层卷积神经网络模型和专家推理规则库对现场多波束时域数据进行处理，一则根据已知感兴趣目标方位信息，利用多波束特征提取结果，初始化更新专家推理规则库，二则依托专家推理规则库对新的多波束特征提取结果辨识，实现感兴趣目标连续跟踪，在处理过程中将根据每个批次感兴趣目标/背景辨识结果对专家推理规则库进行自适应更新，以更好的适应目标‑干扰‑环境的动态变化。
-
公开(公告)号：CN114895289A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210559190.5
申请日：2022-05-22
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
摘要： 本发明涉及一种基于压制式干扰与目标多维差异性特征的联合检测方法，对于被动声纳目标，所述方法构造频域聚焦矩阵对频域基阵数据进行加权处理，得到导向功率谱密度矩阵；基于导向最小方差准则构建自适应波束形成最优权系数，获得自适应加权的波束域频域数据；遍历所有波束，提取多维差异性特征，并基于多维差异性特征得到联合检测结果。本发明提高压制式干扰下弱目标的抗干扰处理增益，有效减少压制式干扰的盲区范围，大大提高压制式水声对抗干扰环境下被动声纳目标的探测效能；通过仿真与海试试验数据对此方法进行了验证，本方法在压制式干扰下的弱目标检测能力明显优于传统能量检测方法，并且有效减少压制式干扰下的探测盲区范围。
-
公开(公告)号：CN114202056A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111346434.3
申请日：2021-11-11
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
摘要： 本发明提出一种基于多平台听觉感知特征深度迁移学习的水中目标识别方法，通过建立由MFCC特征提取网络、GFCC特征提取网络、CFCC特征提取网络和融合识别网络组成的多深度学习联合判决模型，另一方面，建立多平台数据迁移学习体制，针对方法应用平台小样本数据条件的情况，充分利用其他声纳平台目标数据、仿真声纳目标数据、说话人语音数据等具备特征可借鉴性的数据对深度学习模型进行迁移学习训练。该方法与传统基于物理特征的目标识别方法相比，特征挖掘和利用更为深入和全面，同时和单纯基于本平台数据驱动的智能化识别模型相比，数据利用范围更为广泛，模型训练过程不容易过拟合，本方法可提升小样本条件下的声纳目标识别能力。
-
公开(公告)号：CN113534113A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110602582.0
申请日：2021-05-31
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
IPC分类号： G01S7/52
摘要： 本发明涉及一种基于运动补偿的声纳目标线谱增强方法，该方法利用多普勒频偏的等比例关系，对被动声纳估计的目标功率谱进行补偿，改善积分时间内的各快拍功率谱相关性；再对补偿后的各时间快拍功率谱进行累积处理，利用累积后的功率谱进行特征提取，获得高信噪比的线谱特征。该方法利用多普勒频偏的等比例关系，对被动声纳估计的目标功率谱进行补偿，补偿后的功率谱时间相关性将得到极大改善，利用相干处理方法以及特征提取技术可以得到增强的线谱特征。该方法较常规方法能够获得高信噪比线谱特征，甚至在常规方法提取不到线谱时能够获得较明显的线谱特征，大幅提高了识别准确率，能够对被动声纳目标识别性能起到改善提高作用。
-
公开(公告)号：CN113534113B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110602582.0
申请日：2021-05-31
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
IPC分类号： G01S7/52
摘要： 本发明涉及一种基于运动补偿的声纳目标线谱增强方法，该方法利用多普勒频偏的等比例关系，对被动声纳估计的目标功率谱进行补偿，改善积分时间内的各快拍功率谱相关性；再对补偿后的各时间快拍功率谱进行累积处理，利用累积后的功率谱进行特征提取，获得高信噪比的线谱特征。该方法利用多普勒频偏的等比例关系，对被动声纳估计的目标功率谱进行补偿，补偿后的功率谱时间相关性将得到极大改善，利用相干处理方法以及特征提取技术可以得到增强的线谱特征。该方法较常规方法能够获得高信噪比线谱特征，甚至在常规方法提取不到线谱时能够获得较明显的线谱特征，大幅提高了识别准确率，能够对被动声纳目标识别性能起到改善提高作用。
-
公开(公告)号：CN113673323A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110791144.3
申请日：2021-07-13
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
摘要： 本发明提出一种基于多深度学习模型联合判决体制的水中目标识别方法，首先针对水中目标辐射噪声数据特点，从频域和时频域出发，生成一维声信号谱和二维时频谱图作为深度学习处理对象，其次针对一维声信号谱，构建堆叠降噪自编码器和一维卷积神经网络模型进行处理，输出各类目标识别置信度，针对二维声信号时频谱图，构建二维卷积神经网络模型进行处理，输出置信度；接着对多模型置信度结果进行加权融合判决，基于遗传算法对各模型输出结果的加权系数进行优化。最后基于上述模型和准则实现未知目标噪声数据识别。该方法基于深度学习对多维度数值特征进行深度挖掘，实现了不同维度可分性数值特征的优势互补，有助于提高目标识别稳健性。
-
公开(公告)号：CN110554392A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910388722.1
申请日：2019-05-10
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
摘要： 本发明公开了一种基于频率—能量起伏特性的运动目标线谱识别方法，主要包括高分辨低频LOFAR谱分析，线谱迹特征提取，线谱起伏程度计算，运动目标线谱识别。本发明从运动目标线谱特性出发，即运动目标线谱在某一频率附近具有一定的起伏性且随时间变化其能量也存在一定起伏，提出利用线谱起伏程度表征运动目标线谱频率—能量起伏特性，并提取线谱起伏程度均值和方差特征，基于线性判别函数可有效实现运动目标线谱识别，较好地区分出运动目标线谱，为目标检测和分类识别提供了良好的特征基础，可以有效在获取的众多线谱中区分出关注的运动目标线谱；可以在被动全向浮标和潜标目标检测和分类识别中使用，具有较好的工程实用价值。
-
公开(公告)号：CN110287770A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910388724.0
申请日：2019-05-10
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的水中个体目标匹配识别方法，首先构建用于水中目标辐射噪声时频图像特征提取的卷积神经网络模型，其次通过S变换预处理生成带标签目标噪声时频图像数据对卷积神经网络模型进行训练和完善，接着基于S变换生成带标签目标噪声时频图像参考数据，通过卷积神经网络处理得到个体目标数值差异性特征模板，最后基于卷积神经网络对未知目标数据进行处理得到数值特征，通过模板匹配方法对个体目标进行识别。本发明与传统基于物理机理的特征提取与识别方法相比，具有更强的非线性数据处理能力，能够更有效识别水中个体目标。
-
公开(公告)号：CN111931820B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010680580.9
申请日：2020-07-15
申请人： 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
IPC分类号： G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于卷积残差网络的水中目标辐射噪声LOFAR谱图线谱提取方法，包括如下步骤：构建LOFAR谱图训练数据集，对水声目标数据进行处理，生成带标签LOFAR谱图样本；针对LOFAR谱图特点，构建卷积残差回归网络模型；基于已有带标签LOFAR谱图数据对卷积残差回归网络模型开展训练；对未知水声目标噪声LOFAR谱图进行线谱提取，基于已经训练的卷积残差回归网络模型对各自对应频段LOFAR谱图进行处理。本发明的有益效果为：本发明使用卷积残差网络算法对高维水中目标辐射噪声LOFAR谱图进行线谱序列提取，具有更强的非线性数据处理能力，与真实LOFAR谱图特征更加适配，能够对线谱序列进行有效提取。该方法应用于仿真水中目标辐射噪声LOFAR谱图线谱特征提取，取得较好的效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
22 条记录 (耗时 0.039 秒)
