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题名信号分离在深海定位中的应用
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作者
袁博
钱鹏
赵猛
杨馥锦
鹿力成
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机构
中国科学院声学研究所中国科学院水声环境特性重点实验室
中国科学院大学
中山大学海洋工程与技术学院
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出处
《应用声学》
北大核心
2025年第1期155-161,共7页
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文摘
声波在深海中远距离传播时海水吸收、扩展导致传播损失大,接收到的声波能量非常小,同时受到航船风浪等强噪声干扰,声波信号的信噪比非常低。在低信噪比的情况下,信号增强、信号降噪等数据处理方法的效果均降低,对水下目标定位、检测和识别造成很大影响。该文针对水下目标低信噪比定位问题,应用全卷积时域网络,基于信号幅度和相位的解耦,提出了一种快速信噪分离方法。该方法利用了端到端时域分离的深度学习框架,通过线性编码器编码信号,编码之后的信号波形可以通过一组加权函数分离出信号和噪声,最后再使用线性编码器将分离后的信号反转到时域进行目标定位。通过数据仿真验证了该方法的可行性,并对海上实验数据进行处理,取得较好结果。
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关键词
全卷积时域网络
信噪分离
被动定位系统
深海定位
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Keywords
Fully convolutional time-domain network
Signal-to-noise separation
Passive localization system
Deep-sea positioning
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分类号
P751
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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