【摘 要】
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海洋面积约占地球表面积的71%,海洋中蕴含着丰富的资源。人类对海洋能源、资源的开发利用正在逐步扩大,这使得海洋在经济和军事上的重要性更加突出。船舶是人类开发利用海洋的主要活动平台,船舶在航行时会产生噪声向周围辐射,而目前人类已知的各种能量形式中,在水中以声音的传播性能最好。船舶辐射噪声的探测及分类识别是水声工程领域的重要研究课题,同时也是水声智能化处理的关键,这在国防军事上的作用尤其重要。目前在水
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海洋面积约占地球表面积的71%,海洋中蕴含着丰富的资源。人类对海洋能源、资源的开发利用正在逐步扩大,这使得海洋在经济和军事上的重要性更加突出。船舶是人类开发利用海洋的主要活动平台,船舶在航行时会产生噪声向周围辐射,而目前人类已知的各种能量形式中,在水中以声音的传播性能最好。船舶辐射噪声的探测及分类识别是水声工程领域的重要研究课题,同时也是水声智能化处理的关键,这在国防军事上的作用尤其重要。目前在水声目标的探测研究中,主要分为主动声呐探测和被动声呐探测。主动声呐探测隐蔽性差,且探测距离较近。因此本文主要研究的是基于被动声呐探测的水声识别,主要研究技术从特征提取和分类识别两个方向进行展开。首先,本文研究了常用的特征提取与分类识别方法。其中,特征提取方法包括了在非平稳信号分析上常用的希尔伯特-黄变换（HHT）和小波包分解,以及在语音处理上常用的梅尔频率倒谱系数（MFCC）,并对三种方法的原理及特征提取流程进行了详细的阐述。本文选择了高斯混合模型（GMM）作为分类器,并介绍了GMM的原理以及训练方法。其次,本文将深度学习的方法应用于舰船的水声识别中。通过对深度神经网络的研究,将在计算机视觉领域流行的卷积神经网络（CNN）和在长时序数据处理中表现优异的长短时记忆（LSTM）,应用在了舰船水声信号的分类识别中。在CNN模型的研究中,设计了具有3卷积层结构的CNN网络模型,并采用声谱图、梅尔（Mel）频谱图以及小波谱图作为模型的输入。在LSTM模型的研究中,分别设计了LSTM结构和双向LSTM（BLSTM）结构的网络模型,并将MFCC作为模型的时序输入进行识别。另外,由于BLSTM模型识别效果优于LSTM模型,本文还设计了基于CNN-BLSTM结构的网络模型,这种结构将CNN对局部空间特征的提取优势与BLSTM对时序特征的处理优势结合了起来,并且采用与CNN模型相同的输入进行识别。最后,本文通过以上模型,研究了不同信噪比下每个模型的识别率。通过比较发现,采用本文所用的水声数据,在不加噪声的情况下各个模型的识别效果都比较好,平均识别率都在90%以上,并且使用小波谱图作为输入的CNN-BLSTM模型识别率最高,达到了99.6%。在水声信噪比降低时,深度神经网络模型的整体识别效果要优于基于GMM模型的识别效果。
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