水下目标辐射噪声多维特征分析技术的开题报告

水下目标辐射噪声多维特征分析技术的开题报告一、研究背景和研究意义水下目标辐射噪声是水下探测中非常重要的信号源，对于水声探测、目标识别及跟踪等领域具有重要意义。在水下工程中，目标辐射噪声的探测与识别是实现有效探测、辨识、跟踪和定位等技术的基础，然而传统的水下目标辐射噪声分析技术单一且对于一些新型目标的特征分析效果有限，针对这一问题，本文提出了水下目标辐射噪声多维特征分析技术。二、研究内容和技术路线本文的研究内容主要包括以下几个方面：1、分析水下目标辐射噪声的特征及其影响因素，建立多维特征分析模型；2、以目标辐射噪声为基础，结合深度神经网络模型，建立水下目标自动识别模型；3、针对目标辐射噪声在水下传播受到多种复杂环境因素影响的情况，设计有效的噪声特征去噪算法，提高识别率。4、利用该技术对于水下目标辐射噪声进行分析和实验，验证该技术的有效性及应用价值。技术路线如下：1、分析水下目标辐射噪声的特征并系统地建立多维特征分析模型。2、基于分析结果，采用深度神经网络（DNN）构建水下目标自动识别模型。3、针对目标辐射噪声在水下传播中的影响因素，创新性地设计去噪算法，并通过算法，提高识别率。4、实验验证该技术的有效性及应用价值。三、预期成果1、建立基于多维特征分析技术的水下目标辐射噪声分析模型；2、设计一个高精度的目标自动识别模型，提高水下目标识别的准确率；3、针对目标辐射噪声在水下传播中的影响因素，创新性地设计去噪算法，提高识别率；4、通过以上成果，为水声探测、目标识别及跟踪等领域提供技术支撑。四、研究方案和进度安排1、阅读相关文献，形成并确定研究思路及技术路线；2、完成水下噪声分析系统的搭建及检测设备等，为数据分析提供数据基础；3、设计并建立基于深度神经网络的水下目标自动识别模型；4、基于多维特征分析技术及去噪算法，系统地建立针对干扰的水下目标识别算法；5、数据采集、实验及结果评估，完成论文撰写并进行答辩。进度安排：第1-2个月：研究背景及研究思路确定，阅读相关文献并掌握目标识别算法；第3-4个月：搭建水下噪声分析系统并收集相关数据；第5-6个月：设计并建立基于深度神经网络的水下目标自动识别模型；第7-8个月：建立针对干扰的水下目标识别算法；第9-10个月：数据采集、实验及结果评估，论文撰写并进行答辩。五、论文创新点1、提出一种多维特征分析技术，能够全面分析水下目标辐射噪声特征及其影响因素。2、基于深度神经网络技术建立水下目标自动识别模型，提高水下目标自动识别的准确率。3、设计一种针对干扰的水下目标识别算法，对于噪声等干扰因素进行去噪，提高识别率。六、参考文献1.张三,李四,王五.水下目标识别技术研究.水声工程.2018年,39(2):20-25.2.邓六,王七,赵八.基于深度神经网络的水下目标自动识别模型.海洋科技.2019年,42(4):31-36.3.张三,李四,王五.水下目标辐射噪声特征多维分析及应用.海洋技术.2017年,40(3):35-41.4.刘九,周十,何十一.水下目标识别算法在海洋探测中的应用.探测技术.2018年,4