发明专利已授权

一种基于解耦卷积神经网络的含噪水声信号盲源分离方法

📄 申请号：CN202211381399.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2022-11-07

申请人

青岛科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04B13_02

IPC 分类号

H04B13_02 , H04B15_00 , H04B17_336 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

盲源分离盲源分离卷积神经网络水声信号处理

应用场景

水声通信, 水下目标检测, 声呐信号处理, 海洋环境监测, 水下安防

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摘要

本发明公开了一种基于解耦卷积神经网络的含噪水声信号盲源分离方法，属于信号处理技术领域，设计了一种模仿传统算法估计盲源分离的混合矩阵过程的神经网络模型，该模型能够更好的分离源信号。首先利用该网络的一维卷积层自动提取观测信号的特征，基于该特征分别实现生成分离矩阵和调整缩放系数两个功能，然后利用分离矩阵分离观测信号得到初步分离信号，随后利用缩放系数对初步分离信号进行缩放得到最终的分离信号。解耦卷积神经网络功能明确、结构清晰，能够实现在大数据集下信号快速精确分离及分离信号幅度有效确定，该方法不仅能够分离独立信号，还能分离相关信号。本发明能在低信噪比下准确估计源信号，提高水声信号接收质量。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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