【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水声目标识别，尤其涉及一种基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法及装置。
技术介绍
1、水声目标识别技术在人类勘探和开发海洋中有着广泛的应用，在经济领域方面，海底探矿、鱼群探测、石油平台检测、考察海底地形等活动都与水下目标的识别和检测息息相关；在军事领域方面，水下目标识别在搜索目标、侦察敌情、排水雷等方面发挥着不可或缺的作用，能否准确识别水下未知目标是寻常生物还是敌方潜艇对维护国家海洋领土安全有着至关重要的作用。因此，水下目标识别技术的研究有着重要的意义和价值。
2、水声目标识别主要包括光视觉和声视觉两大发展方向，其中光视觉主要用于近距离的目标检测和识别，声视觉主要用于大范围、长距离的水下目标定位、搜索和识别，与光信号相比，声信号在水中的传播能力更好，能够更好的获取目标信息。当前水下目标识别问题的研究热点主要集中在特征提取和分类器设计两个方面。传统的特征提取方法提取时域、频域及时频域多个方面的特征，难以提取到信号的深层特征。
3、近年随着人工智能的飞速发展，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得的巨大...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，所述获得舰船的辐射噪声数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，所述对所述辐射噪声数据进行第一特征提取处理，得到LOFAR谱特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，所述对每个所述音频数据进行降频处理，包括：
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，当所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，所述获得舰船的辐射噪声数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，所述对所述辐射噪声数据进行第一特征提取处理，得到lofar谱特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，所述对每个所述音频数据进行降频处理，包括：
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯神经网络的水声目标识别方法，其特征在于，当所述音频信号进行fft计算生成的计算结果中包含复数时，所述方法还包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：马树青，蓝强，唐振，邱伟，颜冰，张理论，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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