公开(公告)号：CN114330441A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111628863.X

申请日：2021-12-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李园园 ,  孙海信 ,  周明章

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明给出了一种基于时频谱和迁移学习的水声JANUS信号识别方法与系统，包括接收到通过水声信道进行传输后的水声信号，基于JANUS信号的前导信号的特征在水声信号中判断可能包含JANUS信号的前导信号的时间段，并对这些时间段的信号进行截取；对截取到的信号作分数低阶傅里叶同步压缩变换，将变换得到的时频图像数据构成时频图像集；构建迁移学习网络，将互联网上通用的数据集输入迁移学习网络，基于数据集对迁移学习网络进行预训练获得训练模型，再将时频图像集输入训练模型进行识别，从而识别出JANUS信号。本发明能够更好地抑制脉冲噪声，在低信噪比的水声环境中能够抑制脉冲噪声并减小多径效应带来的影响，提高了识别率。

公开(公告)号：CN114330441B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202111628863.X

申请日：2021-12-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李园园 ,  孙海信 ,  周明章

IPC: G06F18/2131 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G01H17/00 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明给出了一种基于时频谱和迁移学习的水声JANUS信号识别方法与系统，包括接收到通过水声信道进行传输后的水声信号，基于JANUS信号的前导信号的特征在水声信号中判断可能包含JANUS信号的前导信号的时间段，并对这些时间段的信号进行截取；对截取到的信号作分数低阶傅里叶同步压缩变换，将变换得到的时频图像数据构成时频图像集；构建迁移学习网络，将互联网上通用的数据集输入迁移学习网络，基于数据集对迁移学习网络进行预训练获得训练模型，再将时频图像集输入训练模型进行识别，从而识别出JANUS信号。本发明能够更好地抑制脉冲噪声，在低信噪比的水声环境中能够抑制脉冲噪声并减小多径效应带来的影响，提高了识别率。