【摘 要】
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本文论述如何运用实际宽带主动声呐的回波信号识别湖底沉积物介质类型。五类湖底沉积层介质分别为：淤泥、岩石、孵石、沙、沙／砾石混合层。比较了等Ｑ和等带宽两种子带能量频域特
【机 构】
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西安石油学院电子工程系，西北工业大学航海工程学院
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本文论述如何运用实际宽带主动声呐的回波信号识别湖底沉积物介质类型。五类湖底沉积层介质分别为：淤泥、岩石、孵石、沙、沙／砾石混合层。比较了等Ｑ和等带宽两种子带能量频域特征提取方法，确认了等Ｑ方法的优点。应用标准前馈ＢＰ人工神经网络结构，对五类湖底沉积层介质的平均正确识别率达到８２．１％。
This article discusses how to use the actual broadband active sonar echo signal to identify the type of sediment media. Five types of sediments in lake bottom are: silt, rock, hatch, sand, sand / gravel mixed layer. The frequency-domain feature extraction methods such as equal-Q and equal-bandwidth subbands are compared, and the advantages of equal Q method are confirmed. By using the standard feedforward BP artificial neural network structure, the average correct recognition rate of five types of sediments in lake bottom reaches 82.1%.
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