[发明专利]一种远程高精度海洋目标自动识别与判定方法及其系统

权利要求书

1.一种远程高精度海洋目标自动识别与判定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、基于海洋目标样本的特定声音频率进而训练出声学模型网络，并将训练好的声学模型网络预存在信号处理子卡中；

S2、利用光发射机将调制光发送至光纤水听器阵缆，通过光纤水听器阵缆将探测区域内包含声音信号的干涉光信号发送至并行设置且可对干涉光信号进行并行处理的多个信号处理子卡；

S3、每一个信号处理子卡中的模数转换模块对所接收的干涉光信号进行模数转换以将干涉光信号的光信号转换为电信号，然后将干涉光信号对应的电信号发送至对应的调制解调模块中进行相位调制解调，进而还原出海洋目标的声音信号，再利用对应的AI识别模块对还原出来的海洋目标声音信号进行声音识别与目标匹配，最终将匹配结果发送至上位机；

S4、上位机接收到信号处理子卡发送来的匹配结果，然后通过上位机内预存的显控软件对匹配结果进行显示和信息回放。

2.如权利要求1所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定方法，其特征在于，所述步骤S1中的声学模型网络为CD-DNN-HMM架构声学模型网络。

3.如权利要求2所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定方法，其特征在于，所述步骤S3中调制解调模块进行相位调节解调的具体过程为：所述调制解调模块将干涉光信号对应的电信号依次进行混频相乘、低通滤波、微分交叉相乘、相减和积分运算以实现信号的相位调制解调，进而还原出海洋目标的声音信号。

4.如权利要求3所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定方法，其特征在于，所述步骤S3中AI识别模块对还原出来的海洋目标声音信号进行声音识别与目标匹配的具体实现方式包括：

S31、通过移动窗函数对所接收的声音信号进行语音分帧，然后对语音分帧后的声音信号进行MFCC声学特征提取，以将每一帧声音信号变成一个多维向量；

S32、将步骤S31中所有帧声音信号对应的多维向量组合起来以形成一个观察序列矩阵，并将该观察序列矩阵输入至预存的声学模型网络中；

S33、利用动态规划剪枝的Viterbi算法在声学网络模型中寻找全局最优路径以完成海洋目标的匹配，从而实现海洋目标的自动识别和判定。

5.一种远程高精度海洋目标自动识别与判定系统，其特征在于，所述系统基于权利要求1-4任一项所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定方法对海洋目标进行自动识别与判定，其包括主控单元和光纤水听器阵缆组网，其中：

光纤水听器阵缆组网包括若干个并列设置且用于采集海洋目标声音信号以形成干涉光信号的光纤水听器阵缆；

主控单元包括上位机、光发射机以及若干个并列设置的信号处理子卡，所述上位机用于对信号处理子卡的数据进行调度以及对信号处理子卡的运行情况进行显示，光发射机用于将调制光发送至光纤水听器，光纤水听器阵缆组网用于将包含声音信号的干涉光信号传输给信号处理子卡，每一个信号处理子卡均包括依次连接的模数转换模块、调制解调模块和AI识别模块，模数转换模块用于将所接收的干涉光信号进行光电转换以将光信号转换为电信号，调制解调模块用于对干涉光信号对应的电信号进行相位调制解调以还原出海洋目标的声音信号，AI识别模块用于对还原的海洋目标声音信号进行声音识别与目标匹配。

6.如权利要求5所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定系统，其特征在于，每一个所述光纤水听器阵缆的外部均为铠装，且每一个所述光纤水听器阵缆均包括若干个采用PU管隔离并串联连接的光纤水听器，相邻光纤水听器之间通过光纤连接。

7.如权利要求6所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定系统，其特征在于，每一个所述信号处理子卡上均设有分别与上位机进行数据交互的SERDES通用接口。

8.如权利要求6所述的远程高精度海洋目标自动识别与判定系统，其特征在于，所述光发射机与光纤水听器阵缆组网之间采用光缆连接以实现信号传输。