基于深度学习与声呐信号的水下目标姿态智能识别方法研究

针对水下复杂环境中目标姿态识别受噪声干扰和信号衰减影响的技术难题，中国科学院研究人员创新性地提出基于多任务深度学习模型（MLP）的声呐信号处理方法，通过联合分类（100%准确率）与回归（MAE 0.0595°）任务，实现了对椭球目标尺度比和入射角的高精度估计。该研究为海洋探测与军事应用提供了抗干扰性强、适应性优的AI解决方案。

　　

水下目标姿态识别是海洋资源勘探、环境监测和军事防御中的核心技术挑战。传统基于物理模型的声呐分析方法易受水温、盐度变化及多路径效应干扰，难以应对动态复杂的海洋环境。尤其在高噪声（如船舶螺旋桨噪声）和强信号衰减（高频声波吸收）条件下，现有方法的识别精度显著下降。

为突破这一瓶颈，中国科学院的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表论文，提出了一种基于多层感知机（MLP）的多任务深度学习框架。该模型直接处理声呐频响数据，通过共享特征提取层同步完成椭球尺度分类（5类别）和入射角回归预测。研究团队通过模拟不同入射角下椭球目标的声学散射特性，构建了包含噪声干扰（最高10%）和信号衰减（模拟远距离传播）的合成数据集。

关键技术包括：1）建立声呐频响与目标几何参数的物理仿真模型；2）设计具有批量归一化（BatchNorm）和Dropout层的MLP网络架构；3）采用联合损失函数平衡分类交叉熵（Cross-Entropy）和角度回归的均方误差（MSE）；4）通过数据增强模拟不同信噪比（SNR）条件下的声学特征。

模型性能评估
在标准测试集上，模型对椭球尺度分类达到100%准确率，角度预测平均绝对误差（MAE）仅0.0595°。引入10%噪声时，性能仅轻微下降至99.5%准确率和0.3805° MAE，显著优于传统物理模型。

鲁棒性测试
极端条件下（高噪声+30dB信号衰减），模型仍保持99%分类精度和0.4328° MAE，证实其对复杂海洋环境的适应性。消融实验显示，共享特征提取层使计算效率提升40%，同时避免分类与回归任务的特征冲突。

结论与展望
该研究首次验证了深度学习直接处理原始声呐频响数据的可行性，突破了CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）在非图像/时序声学数据中的局限。未来将通过真实海洋声呐数据验证模型泛化能力，并探索Transformer架构在跨频段特征关联中的应用。这项成果为智能水下机器人（AUV）自主导航和军事目标识别提供了新的技术范式。