基于U-net网络改进的线谱检测方法

来源：电子测量技术杂志2021年第13期北京时间：

作者：裴明，陈阳，邓林红

单位：1.常州大学 微电子与控制工程学院，江苏 常州，213164; 2.常州大学 生物医学工程与健康科学学院，江苏 常州，213164

摘要：针对被动声纳系统中不规则波动线谱检测准确率低的问题，提出一种基于U-net网络改进的线谱检测方法。以U-net作为网络主体框架，引入残差结构，增加网络的深度，加强模型特征学习能力。同时在编码器部分引入特征通道注意力机制，使模型学习到通道之间的不同特征的重要程度，从而提升模型的特征表达能力。最后，在解码器部分采用DUpsampling上采样方法，利用分割标签空间中的冗余能力，更准确的恢复线谱像素级预测。将改进模型与HMM模型和CEM模型在线谱检测效果上进行比较。实验结果表明，在信噪比为-24dB至-20dB下，改进模型线谱检测准确率为0.314~0.526，优于HMM模型和CEM模型。

关键词：线谱检测;U-net;残差结构;特征通道注意力机制;DUpsampling

基金资助：声纳技术国防科技重点实验室基金（6142109180206）资助