一种基于时频交叉信息融合神经网络的训练方法

本发明公开了一种基于时频交叉信息融合神经网络的训练方法，属于水下目标探测技术领域，所述方法包括S1：构建包括正样本集和负样本集的混合数据集；正样本集包括模拟的浅海环境下非平稳非高斯的噪声数据b和无目标时实测的背景磁场数据c；负样本集包括：模拟的浅海环境下非平稳非高斯的噪声数据b和模拟的水下目标存在时的轴频磁场数据a。S2：利用混合数据集中的样本对基于时频交叉信息融合神经网络进行训练直至收敛。由于综合考量时域和频域特征，通过表征运动目标存在时的轴频磁场信号的时域包络特征和频域谐波特征的同时出现来消除背景噪声的影响，利用训练得到的基于时频交叉信息融合神经网络能够提高水下目标检测的准确率和鲁棒性。