论文摘要
水下目标的分类识别对于水声探测具有重要意义。该文提出一种水下目标多模态深度学习分类识别方法。针对水声信号的一维时域模态和二维频域模态特征建立一种多模态特征融合的深度学习结构,结合长短时记忆网络和卷积神经网络的优点,对一维时域信号和二维频谱信号分别进行并行处理,对输出进行典型相关分析,形成特征融合表示,并利用相邻帧的相关性进行参数优化。利用实测水声信号对算法进行了验证。结果表明:提出的算法对于水下目标识别的精度有显著的提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曾赛,杜选民
关键词: 水下目标识别,长短时记忆网络,卷积神经网络,典型相关分析
来源: 应用声学 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 物理学,自动化技术
单位: 上海船舶电子设备研究所
分类号: TP181;O427
页码: 589-595
总页数: 7
文件大小: 452K
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