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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 227 - 236 (10page)
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Underwater acoustics, which is the domain that addresses phenomena related to the generation, propagation, and reception of sound waves in water, has been applied mainly in the research on the use of sound navigation and ranging (SONAR) systems for underwater communication, target detection, investigation of marine resources and environment mapping, and measurement and analysis of sound sources in water. The main objective of remote sensing based on underwater acoustics is to indirectly acquire information on underwater targets of interest using acoustic data. Meanwhile, highly advanced data-driven machine-learning techniques are being used in various ways in the processes of acquiring information from acoustic data. The related theoretical background is introduced in the first part of this paper (Yang et al., 2020). This paper reviews machine-learning applications in passive SONAR signal-processing tasks including target detection/identification and localization.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Passive SONAR Signal Processing
3. Conclusion
References
참고문헌 (43)
참고문헌 신청
Allen, N., Hines, P.C., & Young, V.W. (2011). Performances of Human Listeners and an Automatic Aural Classifier in Discriminating between Sonar Target Echoes and Clutter. The Journal of the Acoustical Society of America, 130(3), 1287-1298. https://doi.org/10.1121/1.3614549
Chakrabarty, S., & Habets, E.A. (2017). Broadband DOA Estimation Using Convolutional Neural Networks Trained with Noise Signals. Paper Presented at the 2017 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA). https://doi.org/10.1109/WASPAA.2017.8170010
Chi, J., Li, X., Wang, H., Gao, D., & Gerstoft, P. (2019). Sound Source Ranging Using a Feed-forward Neural Network with Fitting-based Early Stopping. The Journal of the Acoustical Society of America, 146(3), EL258-EL264. https://doi.org/10.1121/1.5126115
Choi, J., Choo, Y., & Lee, K. (2019). Acoustic Classification of Surface and Underwater Vessels in the Ocean Using Supervised Machine Learning. Sensors, 19(16), 3492. https://doi.org/10.3390/s19163492
Conan, E., Bonnel, J., Chonavel, T., & Nicolas, B. (2016). Source Depth Discrimination with a Vertical Line Array. The Journal of the Acoustical Society of America, 140(5), EL434-EL440. https://doi.org/10.1121/1.4967506
Chakrabarty, S., & Habets, E.A. (2017). Broadband DOA Estimation Using Convolutional Neural Networks Trained with Noise Signals. Paper Presented at the 2017 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA). https://doi.org/10.1109/WASPAA.2017.8170010
Chi, J., Li, X., Wang, H., Gao, D., & Gerstoft, P. (2019). Sound Source Ranging Using a Feed-forward Neural Network with Fitting-based Early Stopping. The Journal of the Acoustical Society of America, 146(3), EL258-EL264. https://doi.org/10.1121/1.5126115
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Conan, E., Bonnel, J., Chonavel, T., & Nicolas, B. (2016). Source Depth Discrimination with a Vertical Line Array. The Journal of the Acoustical Society of America, 140(5), EL434-EL440. https://doi.org/10.1121/1.4967506
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