基于零样本时频特征深度学习的水下目标关联方法及系统

本发明属于被动声纳探测技术领域，涉及一种基于零样本时频特征深度学习的水下目标关联方法及系统。该方法包括：配置两个被动平台及个水下目标，获取第一被动平台对每个水下目标的第一跟踪波束时频谱后沿时间轴等间距分割，将获得的每个时频谱子集添加段级标签后作为训练集，获取第二被动平台对每个水下目标的第二跟踪波束时频谱，将其沿时间轴等间距分割获得的多个时频谱子集作为测试集。以训练集训练基于频率通道注意力机制的卷积神经网络模型，将测试集输入训练好的模型获得每个时频谱子集的段级标签。基于训练集和测试集中每个时频谱子集的段级标签获得关联结果。本发明无需依赖人工特征提取算法，同时能辅助降低被动水下目标定位的虚警率。