基于VMD和改进CNN的舰船辐射噪声识别方法

摘要：

针对海上低信噪比舰船目标的识别问题,对传统卷积神经网络进行改进并与变分模态分解相结合,提出了基于VMD和改进CNN的舰船辐射噪声识别方法.应用所提方法对东海试验中12艘辐射噪声信噪比低于5 dB的舰船目标进行了识别,平均正确率为98.6％;相比于其他7种识别方法,分别提升了 24.8％、17.0％、15.1％、8.0％、13.1％、16.8％、5.2％;改进卷积网络较传统卷积网络在运算量和识别速率方面有明显优势.

关键词：舰船辐射噪声、变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)、识别

所属期刊栏目：42

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：中国科学院声学研究所自主部署项目

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：74-82