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Electronic Technology •电子技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 97【关键词】水声目标识别 特点 目标识别算法1 国内外水声目标识别特点及现状分析随着科技的发展，水声目标身份识别在洋经济与军事活动中运用十分广泛。
水声目标识别技术通常是利用各类型传感器收集目标信息并对其特征进行分析，通过比对已有信息库识别目标的类型。
其工作原理主要是利用了声纳接收的被动目标辐射噪声、主动目标回波以及其他传感器信息提取目标特征并进行判断。
水声目标识别技术的现状与发展文/章业成水声目标主要包括声音、水流扰动和电磁辐射等特征信息。
不同水声目标的特征信息不同，例如舰艇和海底暗礁无论空间形态还是运动状态都有很大差异，通过差异化比对识别目标种类。
水声目标识别技术在军事上的运用主要是从20世纪60年代开始，其中以美、英、法等国为代表的军事强国，对水声目标识别技术进行了深入研究。
水声目标识别在国内起步较晚，但随着海洋经济以及军事领域的发展，水声目标识别在国内的发展开始得到重视。
多所高校及研究院均对水声目标物的甄别进行了大量探究，与此同时计算机技术、人工智能等新兴领域和前沿科技被吸收到水声目标的识别技术中，无论是识别灵敏性还是准确度都有了巨幅的提升。
2 水声目标识别的传统识别方法传统的水声目标识别方法通常包括通过以下几种方式进行：（1）通过噪声的不同特性进行识别。
螺旋桨和机械噪声通常可以作为水声目标辐射噪声能量的重要来源之一。
研究者根据对不同类舰船的辐射噪声特性差异进行分析，实现水声目标分类；（2）通过水声目标的航行速度、加速度等运动状态及急剧变化等行为，预测出目标的后续行为及目的。
此外，还可以通过对水声目标的行为、状态和类型进行分析，寻找出其内在关联，并通过模拟估计上述关联性特征预测目标的真实目的，从而实现目标分门别类；（3）根据不同目标船舰的排水量特征，通过分析不同型号的舰船在运行时，噪声强度与航速和排水量之间的关系，进行目标分类。
水下声呐信号处理及目标识别研究水下声呐技术的应用范围十分广泛，包括：水下探测、矿产开采、海底地形勘测、海洋生物探测、海军军事应用等等。
其中，水下目标探测和识别是水下声呐技术的重要应用之一。
本文将着重探讨水下声呐信号处理及目标识别的相关研究。
一、水下声呐信号处理水下声呐信号处理是指对声波信号进行分析、降噪、滤波等处理，以提高信号的可识别性和探测性，为水下目标识别提供基础数据。
水下声呐信号处理主要包括：信号采集、信号预处理、信号分析和信号降噪等方面。
1. 信号采集声呐信号采集是声呐系统中的第一步，其目的是获取目标传回的声波信号。
通常情况下，声呐系统由发射器和接收器两部分构成。
发射器会向周围环境发出声波信号，信号被周围环境反射后，就会被接收器捕捉。
是对声波信号进行采集的过程。
2. 信号预处理信号预处理是为了去除杂音和干扰信号，从而提高信号的质量和清晰度。
该过程中常用的技术包括滤波、去噪、增益等方法。
其中，滤波常用于去除信号中的高频噪声，去噪就是降低信号中的低频噪声的过程，而增益用于增强信号的可读性和能量。
3. 信号分析信号分析是指对信号进行参数提取以及信号的频谱、时域等特征分析。
通过对信号的分析，可以更好地了解声波传播的特性、声源和水下目标的特征等。
4. 信号降噪信号降噪是针对信号中噪声的处理，目的是去除干扰信号，提高信号的准确性和可读性。
降噪处理一般包括自适应滤波、小波去噪、频域滤波等方法。
其中，小波去噪的效果较好，可以较好地去除信号中的噪音。
二、水下目标识别水下目标识别是指通过声呐信号处理技术，将确定的信号特征与目标数据库中的特征进行匹配，对水下目标进行分类和识别。
下面将着重介绍基于声波信号的水下目标识别方法。
1. 基于模式识别的目标识别方法该方法基于目标的特征，通过比较目标的特征与数据库中已有的目标特征，最终实现目标的分类和识别。
目标的特征常包括目标的形态、声回波、饰品等因素。
常用的模式识别算法包括KNN算法、SVM算法、神经网络算法等。
声学信号源定位与识别技术研究声学信号源定位与识别技术是一门研究声音信号的来源和特征的学科。
它广泛应用于声纹识别、语音识别、音频处理等领域。
本文将探讨声学信号源定位与识别技术的原理、应用和未来发展趋势。
一、声学信号源定位技术声学信号源定位技术是指通过分析声音信号的到达时间差、声音强度差和频率特征等信息，确定声音信号的来源位置。
常见的声学信号源定位技术包括基于麦克风阵列的波束形成技术、基于声纳的声纹识别技术和基于声音特征的定位技术。
波束形成技术通过将多个麦克风组成阵列，利用声音信号的相位差和幅度差来确定声音信号的来源方向。
这种技术可以提高信号的信噪比，减少环境噪声对定位的影响，广泛应用于会议语音识别、语音增强等领域。
声纳技术是一种基于声波传播的声纹识别技术。
它通过分析声音信号的频率、幅度和时域特征，确定声音信号的来源身份。
声纳技术在军事、安防等领域有着广泛的应用，如水下目标识别、声纹识别等。
基于声音特征的定位技术是一种利用声音信号的频谱、时频特征进行定位的方法。
通过分析声音信号的频谱特征，可以确定声音信号的来源位置。
这种技术在音频处理、环境监测等领域有着重要的应用价值。
二、声学信号源识别技术声学信号源识别技术是指通过分析声音信号的频谱、时域特征和声音模型，确定声音信号的来源类型。
常见的声学信号源识别技术包括语音识别技术、音乐识别技术和环境声音识别技术。
语音识别技术是一种将声音信号转化为文字的技术。
通过分析声音信号的频谱、时域特征和语音模型，可以识别出声音信号的内容。
语音识别技术在智能助手、语音翻译等领域有着广泛的应用。
音乐识别技术是一种将声音信号转化为音乐信息的技术。
通过分析声音信号的频谱、时域特征和音乐模型，可以识别出声音信号的音乐类型、曲目等信息。
音乐识别技术在音乐推荐、版权保护等领域有着重要的作用。
环境声音识别技术是一种将声音信号转化为环境信息的技术。
通过分析声音信号的频谱、时域特征和环境模型，可以识别出声音信号的来源环境，如交通噪声、自然环境声等。
海洋论坛I水声目标识别技术现状与发展近年来，诫着潜艇降噪技呆d勺建疾水下无人航行•器迅速发展, 鱼雳和水雷等水下武器呈多样化趋势，海战场环境更为复杂。
水声LI 标识别是反潜、鱼雷防御和水声对抗的前提，已成为重要研究课题。
现阶段水声U标识别主要通过提取I」标特征量区分LI标类型和种类信息。
本文针对舰船、鱼雷和干扰等目标，介绍了水声识别方法及目标综合识别的3类算法模型；阐述了国内外水声LI标识别技术发展历程与现状；基于现有技术局限和环境影响分析了水声日标识别存在问题并展望了未来技术发展方向。
一、水声目标识别近年来，水声LI标身份识别已成为水声U标研究热点。
水声LI标识别主要依据L1标特征信息。
U标特征信息是L1标原始数据中包含或可提取的一种能精确和简化表明LI标状态和身份的信息。
水声LI标主要包括噪声、运动、尾流和儿何结构等特征信息。
不同水声LI标的特征信息不同，如潜艇和鱼雷儿何结构不同，其声呐探测U标尺度特征不同；潜艇和水面舰船噪声辐射能量差异表现为U 标尾流不同。
1 •识别方法水声目标识别方法包括以下7科-⑴噪声特性：水面舰船和潜艇噪声主要包括机械、螺旋桨和水动力噪声；鱼雷和水下潜航器噪声主要是推进系统噪声，声源强度相对较弱。
通常，水声L1标辐射噪声能量主要来自螺旋桨和机械噪声，舰艇航行状态（包括深度、速度和加速度等）决定了哪种噪声起主导作用。
同类舰船的辐射噪声具有一定相似性，不同类舰船的动力系统和机械结构不同，其辐射噪声特性存在差异，故利用辐射噪声特性差异可实现水声tl标分类。
⑵运动特征：不同水声LI标的职能、工作状态和运动状态均不同。
水声LI标运动状态（包括航行速度、方位角变化率和加速度等）及突变等行为均与其使命和任务相关。
此外，水声目标的行为、状态和类型具有关联性，通过预估口标运动状态可预测LI标任务/职能，从而实现LI标分类。
水声U标运动特征物理意义明确，不易受噪声和信道干扰，可分性较好。
54声呐图像自动目标识别技术研究声呐图像自动目标识别技术研究Research on Automat i c Target Recog n i t i on Tech no logy of Sonar Images楼冠廷(浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027)摘要:提出了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术，能够仅依靠样本类别标签实现对声呐图像目标的定位与识别，较大减少了人工成本，也使得方法容易泛化到声呐图像的不同数据集上。
该方法首先使用Grad-CAM技术可视化解释神经网络，并作为可视化输入图像目标位置的基本方法,之后与ResNet-18主干模型结合实现了基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术的基础模型，并在真实声呐图像数据集上进行了实验验证。
针对因为声呐数据集的不丰富而造成的模型目标定位失准的问题，该方法进一步通过迁移预训练参数，优化基础模型提取特征的能力，从而使得该方法在实际定位和识别声呐图像目标时的准确率和鲁棒性有了明显提升。
关键词：自动目标识别；神经网络可视化；声呐图像Abstract:An automat i c target recogn i t i o n technology based on neural network v i s ual i z at i o n for sonar image is proposedi n th is paper.It can real i z e the local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target only depend i n g on the sample categorylabels,wh i c h greatly reduces the labor cost.It also makes the method easy to general ize to d i f ferent datasets of sonarm-ages.F i rstly,Grad-CAM technology is used to v i s ually interpret the neural network,wh i c h is used as the bas i c method to v i s ual i z e the target locat ion in the input image.Then,comb i n ed w i t h ResNet-18backbone,the bas i c model of sonarmage automat i c target recogn i t i o n technology is real i z ed,and the exper i m ental ver i f i c at i on is carr i e d out on real sonarmage dataset.A i m i n g at the problem of model target locat i on inaccuracy caused by the lack of sonar datasets,th i s method further opt i-m i z es the feature extract i o n ab il i t y of the bas i c model by transferr i n g the pre-tra i n i n g parameters.Thus,the accuracy and robustness of th i s methodn the actual local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target have been greatly improved.Keywords:automat i c target recogn i t ion(ATR),neural network v i s ual i z at ion,sonar image自主式水下航行器(Autonomous Underwater Veh i cle, AUV)通常承担搜索、寻检和探测等任务,这依赖于自动目标识别(Automat i c Target Recogn i t i on,ATR)技术。
水声探测中的目标识别技术研究在海洋探索和军事应用等众多领域中，水声探测中的目标识别技术一直占据着至关重要的地位。
它就像是我们在茫茫大海中的“眼睛”，帮助我们在复杂的水下环境中准确地发现和识别各种目标。
水声探测，简单来说，就是利用声波在水中传播的特性来获取信息。
而目标识别技术则是从接收到的水声信号中提取有价值的特征，并根据这些特征来判断目标的类型、位置、速度等关键信息。
要理解水声探测中的目标识别技术，首先得清楚水下环境的复杂性。
水对声波的吸收、散射以及各种海洋噪声的干扰，都给目标识别带来了巨大的挑战。
与在空气中传播的声波相比，水中的声波传播速度更快，衰减也更严重。
这意味着我们接收到的声波信号可能已经严重变形，从而增加了识别的难度。
在目标识别的过程中，特征提取是一个关键的环节。
常见的特征包括目标的声学特征，如回波的幅度、频率、相位等。
这些特征就像是目标的“指纹”，能够帮助我们区分不同类型的目标。
例如，潜艇和鱼类的回波特征就有明显的差异。
潜艇通常具有较大的体积和规则的形状，其回波会比较强且稳定；而鱼类的体型较小且形状不规则，回波相对较弱且多变。
除了声学特征，目标的运动特征也是重要的识别依据。
通过分析目标的速度、加速度、运动轨迹等信息，可以进一步提高识别的准确性。
比如说，一艘匀速直线行驶的船只和一艘频繁改变航向的船只，它们的运动特征就有很大的不同。
在实际应用中，多传感器融合技术逐渐成为一种趋势。
单一的传感器可能存在局限性，而将多个不同类型的传感器（如声纳、磁力计、压力传感器等）获取的信息进行融合，可以提供更全面、更准确的目标信息。
就好像我们通过多个角度观察一个物体，能够更清晰地了解它的全貌。
另外，模式识别算法在目标识别中也发挥着重要作用。
常见的算法有基于统计的方法、基于神经网络的方法等。
基于统计的方法通过对大量样本数据的统计分析，建立目标的特征模型；而神经网络方法则通过模拟人脑的神经元网络，具有很强的学习和自适应能力。
