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海洋环境复杂多变,单一水下传感器目标识别精度不能满足系统性能要求,并且水下数据噪声大、维度高,直接进行数据融合并不能得到较好的结果。为此,针对多场景水下多源试验数据,使用去噪自编码和多种降维方法进行多角度特征级融合。首先,使用去噪自编码器去除噪声、降低数据维度并且抽取出深层特征;然后,对深层特征使用数据层叠方法进行多源数据融合。融合方法包括主成分分析、独立分量分析和等度量映射。不同场景下对比试验表明该方法取得较好的分类结果,其中主成分分析取得较高目标识别率。