[發明專利]一種基于自動編碼器的水聲信號增強方法

有效

• 申請號: 201910738375.0
• 申請日: 2019-08-12
• 公開（公告）號: CN110456332B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 李理;羅五雄;殷敬偉;郭龍祥;于雪松;顧師嘉;韓笑
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G01S7/539
• 分類號: G01S7/539;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京中律知識產權代理事務所(普通合伙) 32341
• 代理人: 沈振濤

1.一種基于自動編碼器的水聲信號增強方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)構建一個降噪自動編碼器的神經網絡模型以及一個基于卷積自動編碼器的神經網絡模型；所述降噪自動編碼器輸入帶噪信號，輸出信號作為所述卷積自動編碼器的輸入信號，所述卷積自動編碼器呈現對稱結構，包括編碼部分和解碼部分，編碼部分將輸入信號進行編碼，將特征信息壓縮至低維空間，解碼編碼部分將低維特征信息解壓成干凈信號；

(2)根據主動聲吶發射的線性調頻信號各項參數仿真一系列可能接收到的回波信號，生成帶噪信號和干凈信號相對應的信號對；

(3)將數據樣本隨機劃分為訓練樣本集和測試樣本集；

(4)用訓練樣本集預訓練降噪自動編碼器神經網絡模型的參數，至訓練集樣本損失函數達到指標；

(5)用降噪自動編碼器輸出作為卷積自動編碼器的輸入，干凈信號作為其輸出，以此預訓練卷積自動編碼器神經網絡模型的參數，至訓練集樣本損失函數達到指標；

(6)以帶噪信號作為整體神經網絡的輸入，以干凈信號作為整體神經網絡的輸出，以此數據集對編碼器進行調優，至訓練集樣本損失函數達到指標；

(7)完成編碼器參數的設置，獲得網絡模型參數，將水聲信號采樣后作為聯合降噪自動編碼器和卷積自動編碼器的整體神經網絡的輸入，得到降噪后的增強信號；

步驟(2)中的帶噪信號與干凈信號所構成的信號對都是時域波形，步驟(4)中降噪自動編碼器的輸入和輸出為帶噪信號和干凈信號，在預訓練完降噪自動編碼器后，將帶噪信號所對應的網絡輸出作為卷積自動編碼器的輸入，并以干凈信號作為卷積自動編碼器的輸出；

在步驟(6)中，當降噪自動編碼器的損失函數小于預設閾值T，卷積自動編碼器的損失函數小于預設閾值P時，開始以帶噪信號作為聯合編碼器的輸入，干凈信號作為聯合編碼器的輸出，對整個編碼器網絡進行聯合調優。

2.根據權利要求1所述的一種基于自動編碼器的水聲信號增強方法，其特征在于：所述的降噪自動編碼器的編碼部分每一層的神經元個數隨層數遞增而減少，解碼部分每一層的神經元個數隨層數遞增而增加，直至等于干凈信號的采樣點數。

3.根據權利要求1所述的一種基于自動編碼器的水聲信號增強方法，其特征在于：所述的卷積自動編碼器的網絡模型包括輸入層、輸出層和若干卷積層，所述的卷積層層數大于等于3層，各卷積層的通道數大于等于30；在編碼部分，每一層卷積層后面加入池化層，池化層為最大池化層，池化層的通道數與之前的卷積層的通道數相等；在解碼部分，每一層卷積層后面加入上采樣層，上采樣層的通道數與之前的卷積層的通道數相等。

4.根據權利要求1所述的一種基于自動編碼器的水聲信號增強方法，其特征在于：步驟(2)中根據如下公式仿真接收到的回波信號：

其中，r₀(t)為接收的回波信號，x(t)為發射信號，n(t)為接收端高斯噪聲干擾，等號右側第一項是直達聲，第二項是多途徑信號，參數L為通過接收點的本征聲線的數目；A_i，τ_i分別為第i途徑到達接收點信號幅度及相對于直達聲信號的時延值，A₀為直達聲信號幅度。