水下目标工频磁场扰动信号检测方法研究

为了解决水下目标磁场近程化探测中磁信号衰减快、干扰强及扰动特征不明确、无法有效探测信号等问题,提出了一种基于混合神经网络与注意力机制(Att-CNN-GRU)的工频磁场水下目标时间序列扰动信号检测方法。将CNN,GRU神经网络与Attention机制相结合拟合信号,构建分类神经网络,对目标信号进行分类识别,同时与未引入注意力机制的CNN-LSTM模型及单一CNN和LSTM网络模型的预测及检测性能进行比较。结果表明,相较于传统方法,信号拟合效果将误差分别减小了36.24%,14.44%和4.878%,目标检测准确率达到83.3%。因此,加入Attention机制的CNN-GRU模型检测性能比CNN,LSTM和CNN-GRU模型更优异,作为辅助手段,能有效解决工频磁场探测中扰动信号微弱、扰动规律不明确、背景噪声多等问题,实现对水下目标造成的工频磁场扰动信号的拟合与检测。