【摘 要】
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以声压场采样协方差矩阵为特征,基于广义回归神经网络研究在强干扰下的水下声源测距问题,该文提出了优化扩展因子的方法以提高神经网络估计性能。使用仅有一个网络参数的广义回归神经网络,使用SWellEX-96实验S59航次的垂直阵数据,比较了以传统匹配场处理为代表的模型驱动方法和以卷积神经网络、广义回归神经网络为代表的数据驱动方法在强干扰下的水下目标距离估计性能。结果表明,基于优化扩展因子的广义回归神经网络在强干扰下可以有效实现距离估计。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61971353)。
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以声压场采样协方差矩阵为特征,基于广义回归神经网络研究在强干扰下的水下声源测距问题,该文提出了优化扩展因子的方法以提高神经网络估计性能。使用仅有一个网络参数的广义回归神经网络,使用SWellEX-96实验S59航次的垂直阵数据,比较了以传统匹配场处理为代表的模型驱动方法和以卷积神经网络、广义回归神经网络为代表的数据驱动方法在强干扰下的水下目标距离估计性能。结果表明,基于优化扩展因子的广义回归神经网络在强干扰下可以有效实现距离估计。
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