被动水下目标识别研究进展综述

• 作者: 姚晓辉 徐光辉 李俊豪 杨宏晖 申昇
• 来源期刊: 无人系统技术
• 学科: 工学
• 关键词: 舰船辐射噪声 被动水下目标识别 特征提取 特征选择 深度学习 类脑智能
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 水下无人系统专栏
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TB56
• 字数: 5061字
• 语种: 中文

摘要

由于海洋环境的复杂性和舰船声隐身技术的发展,被动水下目标识别面临巨大的挑战,是各国水声信号处理领域研究的焦点.首先在介绍基于机器学习的水下目标识别(UATR)技术的基础上,重点分析与总结了水下目标特征提取(时域波形结构特征提取、频域谱特征提取、时频分析特征提取、听觉感知特征提取)、特征选择、分类器设计等方面的研究现状,然后阐述了在人工智能快速发展背景下的UATR技术发展的现状,最后,论述了UATR智能化发展中依然存在的问题及未来发展趋势.综述表明,在水下目标识别领域,基于舰船辐射噪声的水下目标识别依然面临着诸多困难和挑战,构建智能水下目标识别系统,还需要更多的思考和实践.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏晖	西北工业大学航海学院	25	168	8.0	12.0
2	徐光辉	西北工业大学航海学院	1	0	0.0	0.0
3	李俊豪	西北工业大学航海学院	2	0	0.0	0.0
4	申昇	西北工业大学航海学院	6	19	3.0	4.0
5	姚晓辉	西北工业大学航海学院	4	11	2.0	3.0