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基于深度學習的深淺海水聲信號分類識別技術 版權信息
- ISBN：9787502495619
- 條形碼：9787502495619 ; 978-7-5024-9561-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于深度學習的深淺海水聲信號分類識別技術 內容簡介
本書詳細介紹了如何利用深度學習方法處理水聲通信中常見的時間衰落、信號長度變化以及多普勒效應等問題，以在深淺海多途干擾信道下實現高效準確的水聲通信信號自動識別。本書可供水聲通信領域的工程技術人員和科研人員閱讀，也可供高等院校相關專業的師生參考。
基于深度學習的深淺海水聲信號分類識別技術 目錄
目錄1緒論1.1概述1.2國內外研究現狀1.2.1LB識別法1.2.2FB識別法1.2.3基于深度學習的調制識別方法1.3主要內容1.4本書結構安排2理論基礎2.1水聲信道特征2.1.1淺海水聲信道特征2.1.2深海水聲信道特征2.1.3深淺海水聲信道影響通信的因素分析2.2水聲通信特性2.2.1時間衰落模型2.2.2變化信號長度2.2.3多普勒效應2.2.4其他影響因素2.3水聲通信模型和通信調制體制2.3.1水聲信道模型2.3.2水聲通信常用調制體制2.4深度神經網絡2.4.1網絡結構形式2.4.2傳統神經網絡方法2.4.3常用深度學習技術2.5信號數據集的產生方式2.5.1深淺海信道形式2.5.2水聲信號數據集產生方式2.6本章小結3異構與短連接網絡在不同時間衰落模型下的信號調制識別3.1異構卷積神經網絡結構3.1.1卷積神經網絡運算方式3.1.2具有池化操作的正向與反向傳播過程推導3.1.3異構網絡結構設計3.2深層短連接網絡結構形式3.2.1梯度消失問題分析3.2.2深層短連接網絡架構設計3.3實驗分析3.3.1基于異構網絡的淺海仿真實驗3.3.2基于短連接網絡的深海仿真實驗3.4本章小結4基于深度分支和稀疏多路網絡結構的變化長度信號調制識別4.1基于淺海的分支網絡結構4.1.1樣本批量標準化4.1.2映射向量全局平均池化4.1.3分支網絡結構模型4.2基于深海的稀疏多路網絡模型4.2.1稀疏網絡結構形式4.2.2稀疏多路網絡結構4.3實驗分析4.3.1基于分支網絡結構的淺海仿真實驗4.3.2基于稀疏多路網絡結構的深海仿真實驗4.4本章小結5基于時序和多跳網絡在多普勒效應影響下的信號調制識別5.1時序神經網絡結構5.1.1基于時序的循環神經網絡5.1.2基于門控的循環網絡結構5.1.3網絡架構隨機去激活5.2多跳網絡結構形式5.2.1網絡模型退化問題分析5.2.2多跳網絡結構設計5.3實驗分析5.3.1基于時序網絡的淺海仿真實驗5.3.2基于多跳網絡的深海仿真實驗5.4本章小結參考文獻
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基于深度學習的深淺海水聲信號分類識別技術 作者簡介
王巖，泰山學院物理與電子工程學院教師。博士畢業于中國海洋大學智能信息與通信系統專業。研究方向：深度學習、信號檢測、無線通信、圖像處理、自然語言處理分析等。任教課程：通信原理、移動通信、光纖通信、程控交換機。主持山東省自然科學面上基金項目“基于遠程水聲通信的智能信號識別系統研究”（編號：ZR2022MF347）；參與國家重大科研儀器研制項目“面向深海大洋的智能浮標”[編號：（003）-17-MR-4]、國家自然科學基金重大研究計劃項目“面向空間信息網絡的分布式水聲信號協同處理機理研究與演示驗證”（編號：91938204）等。發表學術論文6篇（其中，SCI5篇），授權發明專利7項。
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