【摘 要】
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飞机黑匣子是解开空难之谜的关键性数据记录仪器,在接触水的瞬间,黑匣子上的声信标会发出特定的脉冲信号。搜索失事飞机黑匣子的关键在于能否有效地检测识别特定的声信标信号。本文针对海上声信标信号识别问题展开研究,提出基于图傅里叶变换（Graph Fourier Transform,GFT）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的声信标信号识别框架。首先在预处理阶
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飞机黑匣子是解开空难之谜的关键性数据记录仪器,在接触水的瞬间,黑匣子上的声信标会发出特定的脉冲信号。搜索失事飞机黑匣子的关键在于能否有效地检测识别特定的声信标信号。本文针对海上声信标信号识别问题展开研究,提出基于图傅里叶变换（Graph Fourier Transform,GFT）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的声信标信号识别框架。首先在预处理阶段分析黑匣子声信标信号的特性和接收平台的噪声特性,并利用它们的频谱差异通过带通滤波抑制平台噪声。为了提高接收信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）,对均匀线阵接收的信号进行波束形成得到增强的信号,为后续声信标信号特征提取和识别奠定基础。由于水声信道具有空时频变特性,本文利用短时傅里叶变换对声信标信号进行分析,提取声信标信号的时频特性。为了克服传统模式识别方法提取特征不准确的问题,本文将卷积神经网络应用于声信标信号识别。针对声信标信号时频特性,重点研究卷积神经网络训练参数的设置和结构优化。此外,将通道注意力机制和卷积神经网络结合,自适应地调整卷积层特征通道的权值,提高卷积神经网络的性能。仿真和实验数据处理结果表明,将通道注意机制与卷积神经网络相结合,对声信号信号具有较好的识别结果。最后,利用图信号处理技术进一步提高基于改进卷积神经网络的声信标信号识别性能。由于声信标信号本身是非图结构数据,本文提出一种将非图结构数据转换成图信号的算法。声信标信号时频图的时频块被视为图节点,利用时频块幅值之间的曼哈顿距离和高斯核函数构造图节点之间的边权和邻接矩阵。对定义的图信号执行图傅里叶变换后,可以在图频域得到更具区分度和抗噪性的特征表示。仿真和实验结果表明,在GFT框架下,声信标信号的识别率有了显著提高。
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