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基于长短时记忆网络的被动声纳目标信号LOFAR谱增强研究 被引量：3
1
作者 杨路飞 章新华 吴秉坤 《电声技术》 2020年第6期101-103,共3页
将深度学习分类模型应用于水下目标识别取得了很多成果。水下目标检测是分类识别的前提与关键,使得基于深度学习的水下目标辐射噪声信号的检测研究逐渐引起人们的重视。因此,提出了将长短时记忆网络应用于水下目标的LOFAR谱,利用深度学... 将深度学习分类模型应用于水下目标识别取得了很多成果。水下目标检测是分类识别的前提与关键,使得基于深度学习的水下目标辐射噪声信号的检测研究逐渐引起人们的重视。因此,提出了将长短时记忆网络应用于水下目标的LOFAR谱,利用深度学习模型,学习LOFAR谱中的关键信息。试验结果表明,经过长短时记忆网络训练的LOFAR谱与未训练的LOFAR谱相比,水下目标信号的线谱检测能力更好。 展开更多
关键词 目标检测 长短时记忆网络 lofar谱
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面向LOFAR应用的160Gbit/s OTDM试验平台(英文)
2
作者 赵永鹏 Baker L +1 位作者 Khoe G D deWaardt H 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期113-119,共7页
报告了一个用于低频射频天线网络LOFAR的160 Gbit/s演示平台.文章介绍了LOFAR网络结构以及用于LOFAR长臂的OTDM/WDM系统结构,回顾并探讨了用于实现160 Gbit/s系统的关键技术,并介绍了实验室中实现该160 Gbit/s OTDM/WDM演示平台所采用... 报告了一个用于低频射频天线网络LOFAR的160 Gbit/s演示平台.文章介绍了LOFAR网络结构以及用于LOFAR长臂的OTDM/WDM系统结构,回顾并探讨了用于实现160 Gbit/s系统的关键技术,并介绍了实验室中实现该160 Gbit/s OTDM/WDM演示平台所采用的技术方案。出于经济性考虑,所有的关键系统功能都采用自己搭建方案. 展开更多
关键词 光通信 光时分复用/波分复用演示平台 lofar网 160Gbit/s光传输
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基于深度卷积网络和卷积去噪自编码器的水声信号识别方法 被引量：1
3
作者 曹琳 彭圆 +2 位作者 牟林 孙悦 徐剑秋 《网络安全与数据治理》 2023年第11期35-38,45,共5页
针对复杂水声信号的分类识别问题,提出了一种新的网络模型结构,将卷积神经网络和卷积去噪自编码器结合到一起应用于水声信号Lofar谱的分类识别中。实验结果表明,该模型能够利用更少的参数学习更丰富的鲁棒性特征,目标识别的总体准确率达... 针对复杂水声信号的分类识别问题,提出了一种新的网络模型结构,将卷积神经网络和卷积去噪自编码器结合到一起应用于水声信号Lofar谱的分类识别中。实验结果表明,该模型能够利用更少的参数学习更丰富的鲁棒性特征,目标识别的总体准确率达到81.2%,与传统卷积神经网络识别方法相比具有更高的识别准确率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 卷积去噪自编码器 lofar谱 分类识别
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基于双对数谱和卷积网络的船舶辐射噪声分类 被引量：6
4
作者 徐源超 蔡志明 孔晓鹏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1947-1955,共9页
卷积层平移等变性与线性谱不适配,卷积网络对高维特征的长距离依赖建模能力不足。该文提出一种双对数谱特征用于船舶辐射噪声分类。双对数谱通过重新排列对数谱频点,保证高频端分辨率的同时,规避使用太深的卷积网络。利用双对数谱各行... 卷积层平移等变性与线性谱不适配,卷积网络对高维特征的长距离依赖建模能力不足。该文提出一种双对数谱特征用于船舶辐射噪声分类。双对数谱通过重新排列对数谱频点,保证高频端分辨率的同时,规避使用太深的卷积网络。利用双对数谱各行表征同一目标的先验知识,构建卷积网络和目标函数。DeepShip数据集上的试验结果表明,特征维数相同情况下,提出的算法分类正确率比以线性谱为输入的卷积网络提高2.4%以上。 展开更多
关键词 船舶辐射噪声分类 卷积神经网络 对数谱 低频分析记录 平移等变性
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