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水声被动目标识别技术挑战与展望
被引量：
25
1
作者
程玉胜
邱家兴
+1 位作者
刘振
李海涛
《应用声学》
CSCD
北大核心
2019年第4期653-659,共7页
低频水声探测和船舶减振降噪技术发展,使得传统水声目标识别技术性能逐渐下降。该文分析了声呐工作带宽、探测频率、船舶减振降噪给识别技术带来的挑战。针对低频声呐广泛使用的低频线谱识别,研究了低频线谱的识别能力问题;针对智能识...
低频水声探测和船舶减振降噪技术发展,使得传统水声目标识别技术性能逐渐下降。该文分析了声呐工作带宽、探测频率、船舶减振降噪给识别技术带来的挑战。针对低频声呐广泛使用的低频线谱识别,研究了低频线谱的识别能力问题;针对智能识别技术发展,研究了深度学习技术在船舶辐射噪声识别中的应用问题,并给出了数据试验结果,文章最后指出了水声被动目标识别技术亟需开展的研究内容和方向。
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关键词
被动声呐识别
水声低频探测
船舶减振降噪
深度学习
识别特性
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职称材料
题名
水声被动目标识别技术挑战与展望
被引量：
25
1
作者
程玉胜
邱家兴
刘振
李海涛
机构
海军潜艇学院
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2019年第4期653-659,共7页
文摘
低频水声探测和船舶减振降噪技术发展,使得传统水声目标识别技术性能逐渐下降。该文分析了声呐工作带宽、探测频率、船舶减振降噪给识别技术带来的挑战。针对低频声呐广泛使用的低频线谱识别,研究了低频线谱的识别能力问题;针对智能识别技术发展,研究了深度学习技术在船舶辐射噪声识别中的应用问题,并给出了数据试验结果,文章最后指出了水声被动目标识别技术亟需开展的研究内容和方向。
关键词
被动声呐识别
水声低频探测
船舶减振降噪
深度学习
识别特性
Keywords
Passive sonar target recognition
Underwater acoustic low frequency detection
Ship vibration and noise reduction
Deep learning
Recognition characteristics
分类号
O429 [理学—声学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
水声被动目标识别技术挑战与展望
程玉胜
邱家兴
刘振
李海涛
《应用声学》
CSCD
北大核心
2019
25
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