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龙图腾网恭喜中国科学院声学研究所申请的专利一种基于神经网络的主动声纳抗混响方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119128502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411208752.7，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于神经网络的主动声纳抗混响方法及系统是由程高峰;卿家祚;马威震;龚云波;黎塔;颜永红设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的主动声纳抗混响方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于神经网络的主动声纳抗混响方法及系统，所述方法以主动声纳发射脉宽为窗长，利用训练好的卷积神经网络对回波信号进行滑窗过滤得到结果图；根据设定的门限阈值，对结果图进行阈值判决，得到过滤后的结果图。卷积神经网络的训练过程包括：在主动声纳探测中收集大量混响和真实目标数据，对数据进行波束形成等预处理；对目标信号进行傅里叶变换，提取听觉感知特征，利用预处理好的数据和提取的听觉感知特征训练卷积神经网络；按照准确率、召回率和虚警率的指标对训练效果进行评价。本申请的优势在于：基于人耳辨识的理论，提出了一种利用信号听觉感知特征及其变化情况的抗混响算法，可为主动声纳探测带来更可靠的探测效果。

本发明授权一种基于神经网络的主动声纳抗混响方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的主动声纳抗混响方法，包括：以主动声纳发射脉宽为窗长，利用训练好的卷积神经网络对回波信号进行滑窗过滤得到结果图；根据设定的门限阈值，对结果图进行阈值判决，得到过滤后的结果图；所述卷积神经网络的训练过程包括：步骤101：收集主动声纳探测数据，对数据进行整理和预处理；步骤102：对数据进行滑窗切分、傅里叶变换和滤波处理，提取数据的听觉感知特征，将其作为卷积神经网络的输入特征；步骤103：将数据划分为训练集、验证集、测试集三部分，利用预处理好的数据和提取的听觉感知特征训练卷积神经网络；步骤104：按照准确率、召回率和虚警率的指标对训练效果进行评价，得到最优的卷积神经网络；所述步骤101中，数据预处理的方式为：将无方向性的阵元数据通过波束形成方法生成具有方向性的波束时间信号，并通过带通滤波器滤除工作频率外的干扰信号，使用零均值归一化方法对数据进行规范化处理：s＝x-μσ其中，s为预处理后数据；x为样本；μ为样本均值；σ为样本方差。

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