【摘 要】
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信道匹配方法在有源探测领域是一种重要的提升检测信噪比的方法.针对非确知海底参数环境下的有源探测信道匹配问题,提出一种结合卷积神经网络进行信道匹配的算法.该算法基于海底参数扰动开展声场仿真生成卷积网络训练数据;首先通过分类网络将信号按照海底底质类型分类,在每个分类区间内采用单独的卷积网络反演海底参数;然后结合声场模型估计信道传递函数,进行信道匹配,从而在非确知环境下抑制多途影响,提升回波检测能力.仿真与实验结果表明,该算法能够在不确知海底环境条件下,有效估计信道传递函数,实现信道最优化匹配,在实验条件下可提
【机 构】
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中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049;中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室 北京 100190
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信道匹配方法在有源探测领域是一种重要的提升检测信噪比的方法.针对非确知海底参数环境下的有源探测信道匹配问题,提出一种结合卷积神经网络进行信道匹配的算法.该算法基于海底参数扰动开展声场仿真生成卷积网络训练数据;首先通过分类网络将信号按照海底底质类型分类,在每个分类区间内采用单独的卷积网络反演海底参数;然后结合声场模型估计信道传递函数,进行信道匹配,从而在非确知环境下抑制多途影响,提升回波检测能力.仿真与实验结果表明,该算法能够在不确知海底环境条件下,有效估计信道传递函数,实现信道最优化匹配,在实验条件下可提高回波检测信噪比4 dB左右.相比传统方法,该算法可以在海底参数不确知条件下对低接收信噪比的信号实现信道匹配,同时不需要高信噪比的实验参考信号,有效提高了信道匹配方法的环境宽容性.
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