【摘 要】
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针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题，在已获得有效的测距结果的前提下，该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征，建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时，算法虽均使用垂直复声强为匹配量，但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同，通过指定双矢量传感器的接收深度，
【基金项目】
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国家自然科学基金（11574120,12004143）； 国防科技重点实验室基金（6142108190907）； 江苏科技大学科研启动基金（1032932003,1032931907,1032932007）； 海洋智能装备与系统教育部重点实验室开放基金（MIES-2020-09）；
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针对现有的浅海水声目标深度分类方法存在的频率适用范围有限、信噪比要求较高等问题，在已获得有效的测距结果的前提下，该文提出一种基于新匹配量的浅海水声目标深度分类算法。通过分析模态互相关项的深度分布特征，建立以垂直复声强为匹配量的目标深度分类模型。接收深度不同时，算法虽均使用垂直复声强为匹配量，但实际上影响深度分类效果的模态互相关项是不同的。根据目标深度分类需求的不同，通过指定双矢量传感器的接收深度，实现目标深度分类模型匹配量的优化选取，从而实现目标深度分类算法性能的提升。仿真结果表明：该算法适用于目标频率激发3阶简正波的情况，算法的频率适用范围得以扩展。算法在低信噪比（SNR）情况下（SNR=0 dB）、复杂海洋波导中可以获得有价值的深度分类结果。
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