【摘 要】
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针对仅有少量水声数据海域的目标距离估计问题，本文以声场复声压的实部和虚部为特征，构建迁移学习模型，在利用卷积神经网络对预选海域大量水声数据进行预训练的基础上，对探测海域小样本水声数据进行再训练，从而实现小样本水声数据下的水下声源距离估计。利用SWellEX-96实验无强干扰的S5航次数据和有强干扰的S59航次数据进行了方法的验证，对实验中的浅源和深源实现距离估计，对比了匹配场处理、传统卷积神经网络
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11974286，61971353）；
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针对仅有少量水声数据海域的目标距离估计问题，本文以声场复声压的实部和虚部为特征，构建迁移学习模型，在利用卷积神经网络对预选海域大量水声数据进行预训练的基础上，对探测海域小样本水声数据进行再训练，从而实现小样本水声数据下的水下声源距离估计。利用SWellEX-96实验无强干扰的S5航次数据和有强干扰的S59航次数据进行了方法的验证，对实验中的浅源和深源实现距离估计，对比了匹配场处理、传统卷积神经网络和迁移学习三种方法的水下目标声源距离估计性能。实验数据处理结果表明：基于卷积神经网络的迁移学习模型在无强干扰和有强干扰两种环境中均可有效实现距离估计，且估计性能明显优于传统卷积神经网络和匹配场处理方法。
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