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Updated: Sep 10, 2025

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Published on: June 16, 2023

バンド分割とサブバンド加重による水中音響標的認識システム

Yuxuan Wang^1,2, Jiawei Ren^1,2, Yuan Xie^1,2

¹University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China.

The Journal of the Acoustical Society of America

|August 27, 2025

まとめ

新しい帯域分割重量網 (BSWNet) は,周波数帯情報を保存することにより,水中音響標的認識 (UATR) を改善します. この方法により,音響環境が厳しい場合でも精度や耐音性が向上します

科学分野:

信号処理
機械学習
音響学

背景:

水中の音響標的認識 (UATR) 方法は,しばしばエネルギー分布が曖昧で,周波数帯の位置情報が失われます.
UATRの既存のデータ主導の機械学習アプローチは,サブバンドの特徴関係を正確にモデル化するのに限界があります.

研究の目的:

強化されたUATRのための新しいバンド分割ウェイトリングネットワーク (BSWNet) を導入する.
UATRシステムにおけるエネルギー分配のぼやけと位置情報の喪失の限界に対処する.
水中の音響標的の認識の精度と強さを向上させる.

主な方法:

提案されたBSWNetは,帯域分割を使用して,音響スペクトルをサブバンドに分割します.
オリジナルサブバンドの位置情報を保存するために,バンドポジションエンコーディング (BPE) を含む.
バンド・ウェイト・アテンション (BWA) を使用して,異なるサブバンドの重要度重みを抽出します.

主要な成果:

BSWNetは,ShipsEarとDeepShipのデータセットのベースラインシステムよりも大幅なパフォーマンスを示しました.
-10dBのシグナル対ノイズ比 (SNR) で10%以上の精度向上を達成し,騒音耐性を向上させました.
BPEとBWAの両方のモジュールの有効性は,ネットワークのパフォーマンスを高めるために確認されました.

結論:

BSWNetは,エネルギーのぼやけを効果的に軽減し,UATRの位置情報を保存します.
提案されたモデルは,既存のUATR方法と比較して優れた精度と耐音性を提供しています.
BSWNetは水中音響標的認識アプリケーションの有望な進歩を表しています.

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