典型文献
基于迁移学习的小样本垂直阵目标距离估计方法
文献摘要：
针对仅有少量水声数据海域的目标距离估计问题,本文以声场复声压的实部和虚部为特征,构建迁移学习模型,在利用卷积神经网络对预选海域大量水声数据进行预训练的基础上,对探测海域小样本水声数据进行再训练,从而实现小样本水声数据下的水下声源距离估计.利用SWellEX-96实验无强干扰的S5航次数据和有强干扰的S59航次数据进行了方法的验证,对实验中的浅源和深源实现距离估计,对比了匹配场处理、传统卷积神经网络和迁移学习3种方法的水下目标声源距离估计性能.实验结果表明:基于卷积神经网络的迁移学习模型在无强干扰和有强干扰2种环境中均可有效实现距离估计,且估计性能明显优于传统卷积神经网络和匹配场处理方法.
文献关键词：
迁移学习;小样本;垂直阵;距离估计;强干扰;卷积神经网络;SWellEX-96实验;匹配场处理
中图分类号：
作者姓名：
姚琦海;汪勇;杨益新
作者机构：
西北工业大学 航海学院,陕西 西安710072;陕西省水下信息技术重点实验室,陕西 西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]姚琦海;汪勇;杨益新-.基于迁移学习的小样本垂直阵目标距离估计方法)[J].哈尔滨工程大学学报,2022(06):761-769
A类：
源距离估计,SWellEX,S59
B类：
迁移学习,小样本,垂直阵,标距,估计方法,水声,海域,声场,复声,声压,构建迁移,预选,预训练,测海,声源,强干扰,航次,匹配场处理,水下目标,目标声
AB值：
0.221802
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