中国船舶集团有限公司第七一五研究所杜栓平获国家专利权
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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一五研究所申请的专利一种基于深度学习的大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120847807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511367479.7，技术领域涉及：G01S15/88；该发明授权一种基于深度学习的大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估方法是由杜栓平;陈越超;罗兆瑞;林宇新;张伟;王方勇设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估方法，本发明基于深度卷积和多层感知机方法，以标准化样本为输入，面向多维特征提取、融合与回归拟合学习，设计深度学习结构与参数方案，构建声呐探测距离评估深度学习模型并基于样本集完成模型训练，最后基于深度学习模型对未知大型水面船干扰下的声呐目标探测距离进行评估，输出相应结果。
本发明授权一种基于深度学习的大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤； S1、标准化样本集构建：基于实际存在大型水面船干扰的目标探测海试数据，构建训练样本集，每个样本包括环境参数、干扰参数、目标参数、接收指向性指数、声呐探测距离标签以及目标和干扰的LOFAR特征谱图； S2、深度学习模型构建：面向环境参数、干扰参数、目标参数和接收指向性指数，分别基于多层感知机构建多层感知机子模块，面向目标和干扰LOFAR特征谱图，分别基于深层卷积网络方法构建深层卷积子模块，根据多个多层感知机子模块和深层卷积子模块得到的抽象特征，构建异构数据编码子模块和深度融合子模块，实现多维抽象特征的对齐和深度融合，最后构建回归输出子模块； S3、对构建的深度学习模型进行反复迭代训练：基于实际样本集对深度学习模型进行初始化训练和微调训练； S4、大型水面船干扰下声呐目标探测距离评估：根据环境参数、干扰参数、目标参数、接收指向性指数以及目标和干扰的LOFAR特征谱图，构造标准化样本并输入深度学习模型，输出探测距离评估结果。
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