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水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。  相似文献   
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【目的】探讨不同季节但路径相似的台风暴雨的相关特征,为不同季节的台风暴雨落区预报提供参考依据。【方法】利用常规的探空和地面资料以及NCEP/NCAR1°×1°全球再分析资料,计算2个强台风的水汽通量散度和湿位涡场。对比分析水汽通量辐合、湿位涡正压项(MPV1)和斜压项(MPV2)的水平和垂直分布特征,以及与暴雨落区的对应关系。【结果】秋季的"彩虹"台风高层副热带高压加强,而中低层冷空气和东南气流的汇合使"彩虹"台风的东侧和北侧获得更有利的动力环境条件;而夏季的"威马逊"台风北侧无冷空气影响,台风南侧外围强盛的西南季风气流卷入。台风"威马逊"期间,强的水汽通量辐合中心始终在台风及其残涡中心的南侧和西侧;台风"彩虹"登陆后60 h内一直持续有2支强盛的气流向台风中心输送水汽,而水汽通量的辐合中心与"威马逊"相反,位于台风中心的北侧和东侧,东南气流的卷入以及维持时间长使暴雨增幅。台风"彩虹"登陆后高层高值MPV1扰动下传,低层MPV2> 0并增强,湿斜压性得以增强,有利于垂直涡度增长,使台风低压得以维持和发展;登陆后48~66 h 925 hPa层MPV1为负值,使对流不稳定能量及潜热能的释放,有利于暴雨的维持。而台风"威马逊"登陆后湿斜压性增强不明显。2个台风强降水中心大致位于925 hPa MPV1正负中心过渡带偏向负中心一侧;"威马逊"过程低层MPV1负值中心在正值中心的左侧,对应着西南季风的汇入区;而"彩虹"过程低层MPV1负值中心在正值中心的右侧,对应着冷空气和东南气流的汇合区。这是2个台风暴雨落区差异的成因之一。【结论】本研究得出的湿位涡诊断结果对台风暴雨落区预报具有较好的指示意义。  相似文献   
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