基于U-net网络改进的线谱检测方法

• 作者: 裴明 陈阳 邓林红
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 线谱检测 U-net 残差结构 特征通道注意力机制 DUpsampling
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理|Information Technology and Image Processing
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2106635

摘要

针对被动声纳系统中不规则波动线谱检测准确率低的问题,提出一种基于U-net网络改进的线谱检测方法.以U-net作为网络主体框架,引入残差结构,增加网络的深度,加强模型特征学习能力.同时在编码器部分引入特征通道注意力机制,使模型学习到通道之间的不同特征的重要程度,从而提升模型的特征表达能力.最后,在解码器部分采用DUpsampling上采样方法,利用分割标签空间中的冗余能力,更准确的恢复线谱像素级预测.将改进模型与HMM模型和CEM模型在线谱检测效果上进行比较.实验结果表明,在信噪比为-24～-20 dB下,改进模型线谱检测准确率为0.314～0.526,优于HMM模型和CEM模型.