基于深度学习的多水声目标分离和识别方法

本发明的基于深度学习的多水声目标分离和识别方法包括：声纳设备接收多种水声目标辐射的噪声信号；对接收到的信号做滤波降噪处理，在得到大量单一目标的噪声信号后，随机将n种噪声混合成复合信号x；构建多噪声目标分离模型，该模型输入为上述的复合信号x，输出为分离后的单一目标噪声信号集合；训练多噪声目标分离模型；构建水声目标识别模型，向该水声目标识别模型输入两段噪声信号，输出两段信号的相似值，当输出值越接近1，说明两者越有可能来自同一类装备，来判断出声纳设备接受到水声信号是哪一种或哪几种装备发出的；将多水声目标分离模型和目标识别模型部署至计算机或其它计算设备上,用于分离和识别真实场景下的任意复合信号。