深度学习驱动的水下声源分离：仿真比较与深度神经网络优化

本文主要探讨了人工智能领域中的深度学习在水下声源分离技术上的应用。水下声源分离技术对于提高被动声纳系统的性能至关重要，因为它能够有效分离多目标信号，减少噪声干扰，从而提升接收精度和可靠性。研究的起点是对传统水声分离技术的深入理解和验证，如正定和超正定模型下的快速独立分量分析（FastICA）以及联合对角化算法（JADE）。这些传统方法在无噪声环境下表现良好，相似系数接近1。 文章特别关注了欠定模型下的二值时频掩蔽技术，它利用线性调频信号进行仿真分析，即使在低噪声条件下也能获得较高的相似系数，为后续的源数目估计提供了基础。作者比较了赤池信息准则（AIC）、最小描述长度（MDL）和盖尔源圆盘法（GDE）在估计源数目方面的性能，发现MDL和GDE在高信噪比下能准确估计源数目，而AIC存在过估计的问题。 随着深度学习的引入，文章采用了深度神经网络将时频点映射到高维空间，提取样本的能量主导特征，以支持聚类。循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）等深度模型被逐一应用于训练，结果显示Bi-LSTM在混合源的分离上表现出色，无论信号类型如何，都能有效分离，且相似系数高达0.97。 此外，深度学习方法在不同信噪比环境下与传统时频掩蔽方法进行了对比，尽管引入了深度学习技术，但结果显示其在复杂条件下依然展现出优越的性能，证明了深度学习在水下声源分离领域的巨大潜力和应用前景。 总结来说，这篇论文深入研究了深度学习如何优化水下声源分离技术，通过实验验证了深度模型在处理复杂声学环境中的优势，并为实际声呐系统设计提供了有力的理论支持和技术路线。未来的研究可以进一步探索深度学习与其他先进的信号处理技术结合的可能性，以提升水下信号处理的效率和鲁棒性。