深層学習に基づくアクティブソナー検出のための角度距離分解
Jichao Zhang1,2, Xiao-Lei Zhang1,2, Kunde Yang3
1School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China.
The Journal of the Acoustical Society of America
|December 17, 2025
まとめ
この研究は、アクティブソナーによる水中ターゲット検出のための深層学習法を導入します。このアプローチは、ターゲットの距離と角度を個別に推定することにより、騒がしい環境での精度を向上させます。
背景:
- 従来の能動ソナーターゲット検出方法は、複雑な水中環境におけるノイズ、残響、干渉に苦労しています。
- 効果的な水中音響データは限られており、深層学習モデルのトレーニングに課題をもたらしています。
- 正確な水中ターゲット検出は、海洋科学および工学アプリケーションにとって非常に重要です。
結論:
- 深層学習は、アクティブソナーターゲット検出能力を強化するための有望なソリューションを提供します。
- 提案された方法は、従来の信号処理技術よりも効果的で堅牢な代替手段を提供します。
- 転移学習とシミュレーションは、水中音響研究におけるデータ不足に対処するための実行可能な戦略です。
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