【技术实现步骤摘要】
本申请属于水下目标识别，尤其涉及一种水下目标辐射噪声识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、水下目标识别一直是水下技术研究的主要方向之一，它被广泛应用于海洋生物调查，海洋勘探和其他水下科学活动，如鱼类识别、水下生物群落分析、海底地形识别和水下文物和遗迹识别。
2、水下目标识别系统一般由声纳系统收集目标所发出的声信号，根据处理后的水下声信号的特征进行分类；但是水下目标发出的辐射噪声机理复杂，成分多样，既包含连续谱分量又包含较强的窄带分量，水声信号在传播过程中还要受到水声信道的时空变性、多径效应以及非高斯性影响。因此水下目标识别是非常困难具有挑战性的技术。
3、但是，传统的船舶识别分类算法过于依赖于操作员的专业知识和经验，在复杂的水下场景中可能无法捕捉到深层次的特征和模式，限制了其识别性能。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请旨在提出一种水下目标辐射噪声识别方法、装置、设备及存储介质，以识别水下目标辐射噪声的梅尔频率倒谱系数特征，解决复杂环境下水下目标识别难的问
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【技术保护点】
1.一种水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于，所述获取一段时间内的水下目标辐射噪声信号，并对所述水下目标辐射噪声信号进行数据处理，得到信号的梅尔频率倒谱系数特征，包括：
3.根据权利要求1所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于，所述将多个所述梅尔频率倒谱系数特征组合得到样本集，基于所述样本集构建卷积神经网络模型，其中，所述卷积神经网络模型融合有残差-注意力机制，包括：
4.根据权利要求3所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于，所述获取一段时间内的水下目标辐射噪声信号，并对所述水下目标辐射噪声信号进行数据处理，得到信号的梅尔频率倒谱系数特征，包括：
3.根据权利要求1所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于，所述将多个所述梅尔频率倒谱系数特征组合得到样本集，基于所述样本集构建卷积神经网络模型，其中，所述卷积神经网络模型融合有残差-注意力机制，包括：
4.根据权利要求3所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的水下目标辐射噪声识别方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘大利，杨红远，王保柱，计恩坤，何佳明，李岩，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：
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