論文の概要: Histogram Layer Time Delay Neural Networks for Passive Sonar Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13788v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 19:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:25:49.551822
• Title: Histogram Layer Time Delay Neural Networks for Passive Sonar Classification
• Title（参考訳）: 受動ソナー分類のためのヒストグラム層時間遅延ニューラルネットワーク
• Authors: Jarin Ritu, Ethan Barnes, Riley Martell, Alexandra Van Dine, Joshua Peeples
• Abstract要約: 時間遅延ニューラルネットワークとヒストグラム層を組み合わせた新しい手法により,特徴学習の改善と水中音響目標分類を実現する。 提案手法はベースラインモデルより優れており,受動的ソナー目標認識のための統計的文脈を取り入れた有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Underwater acoustic target detection in remote marine sensing operations is challenging due to complex sound wave propagation. Despite the availability of reliable sonar systems, target recognition remains a difficult problem. Various methods address improved target recognition. However, most struggle to disentangle the high-dimensional, non-linear patterns in the observed target recordings. In this work, a novel method combines a time delay neural network and histogram layer to incorporate statistical contexts for improved feature learning and underwater acoustic target classification. The proposed method outperforms the baseline model, demonstrating the utility in incorporating statistical contexts for passive sonar target recognition. The code for this work is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 海洋リモートセンシングにおける水中音響ターゲット検出は,複雑な音波伝搬のため困難である。 ソナーシステムの信頼性は高いが、目標認識は依然として難しい問題である。 様々な手法が目標認識を改善した。 しかし、ほとんどが観測対象記録の高次元の非線形パターンを絡み合うのに苦労している。 本研究では,時間遅延ニューラルネットワークとヒストグラム層を組み合わせて,特徴学習の改善と水中音響目標分類のための統計的コンテキストを組み込む手法を提案する。 提案手法はベースラインモデルより優れており,受動的ソナー目標認識のための統計的文脈を取り入れた有効性を示す。 この作業のコードは公開されている。

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