摘要
本发明公开了一种基于回波信号多域变换的水下目标多模融合识别方法,该方法首先获取主动声呐回波信号数据。其次对声呐回波信号数据预处理,提取多域特征,得到时域信号和时频图像,分别构建信号特征提取网络和图像特征提取网络,进行特征提取,分别得到时域信号的时域特征和时频图像的时频域特征。然后构建特征融合网络,融合时域特征和时频域特征,得到多域联合特征。最后构建分类器,多域联合特征通过全局平均池化,再输入到Softmax层中进行分类。本发明通过多域特征提取与多模融合架构,显著提升了复杂海洋环境下的目标识别性能。
技术关键词
融合识别方法
时域特征
回波
主动声呐
特征融合网络
融合特征
频域特征
图像特征提取
多域特征
网络基础结构
信号特征提取
构建分类器
全局平均池化
长短期记忆神经网络
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络
多模态特征融合
系统为您推荐了相关专利信息
雷达系统
数据分析模块
线性调频信号
预测边坡稳定性
机器学习算法
相位编码信号
副瓣抑制方法
滤波器系数
粒子
抑制算法
合成孔径雷达
三维成像方法
傅里叶变换处理
回波
天线系统
环境监测系统
智能监控模块
三维可视化引擎
RS485有线通信
故障预测模型