本文提出使用卷积神经网络 (CNNs) 在浅水复途径环境下，对宽带声辐射噪声源（如机动船只）的源定位，通过使用 cepstrogram 和广义交叉相关图作为输入， 显示出更可靠的效果，同时证明了在海上实验中，相比传统的被动测距方法，其定位性能得到了改进。

Oct, 2017

本文提出了一个自适应广义识别系统 - AGNet（自适应广义网络），用于分析海洋声学环境中的船舶辐射噪声识别。通过将固定的小波参数转化为可学习的精细参数，AGNet 学习了不同频率下的水下声音特征，并采用卷积神经网络并行卷积注意力模块作为分类器。实验表明，AGNet 在几个水下声学数据集上胜过所有基线方法，而且对于各种干扰因素表现出鲁棒性。

May, 2023

本文提出了一种利用神经网络进行水声信号识别的方法，通过从频谱中提取特征，利用深度学习模型不断学习抽象特征并调整权重，以提高分类性能。

Dec, 2023

本文提出了一种利用深度卷积神经网络从原始波形数据中直接学习音频模型的方法，通过批归一化、剩余学习和精心设计的下采样实现高效处理音频波形，并在环境声音识别任务中取得了 15% 的性能提升，达到了使用对数 - 梅尔特征的模型的性能。

Oct, 2016

通过利用神经网络中的 U-Net 和 Fourier 神经运算器架构，使用一种基于均匀一维网格的高阶谱方法进行波浪模拟和几何雷达建模方法产生高度逼真的合成训练数据，从而解决了利用计算密集的优化过程或牺牲全过程实时能力和准确性的简单建模假设的现有方法进行相位分辨波浪条件重建的问题。该方法在利用包含每个输入中多个历史雷达快照的时空雷达数据进行训练时，提供了准确的重建结果，并显示出对不同海况的良好泛化表现，其中 FNO 网络在傅里叶空间中全局学习输入和所需输出之间的映射时表现更佳。

May, 2023

自主导航与水下环境中的挑战，主要包括光吸收和水浑浊度等因素，传统视觉算法对声纳生成的声学图像的应用效果较差，而卷积神经网络通常需要大量的标记训练数据，这些数据通常难以获取。因此，我们提出了一种新型的紧凑型深度声纳描述符管道，它能够在仅仅用于合成数据的情况下推广到真实场景，并通过标准的临时规范化 / 预滤波技术提升输入声纳数据的质量。同时，我们还介绍了自定义的合成数据生成过程。通过对合成和公开可用的真实数据的广泛评估，证明了我们提出的方法相较于最先进的方法更加有效。

Aug, 2023

本文提出了一种高效准确的深度学习方法，名为 RadioUNet，用于估算从一个点 $x$（发射器位置）到平面域上任意点 $y$ 的传播路损。该方法能够学习如何在城市环境下准确地估算路损函数，并且能够在实时应用中快速计算结果。实验结果表明，相对于先前提出的方法，我们的方法具有明显的优势。

Nov, 2019

本研究针对数据采集困难的问题，对基于水声识别的船舶辐射信号进行数据整合，采用交叉熵策略和 KL 散度的光滑度约束正则化方法来补充并优化训练数据，实验证明，该方法在低资源场景下能显著提升模型表现。

Apr, 2023

本文介绍了一个卷积神经网络，其能够对三种鲸鱼、非生物噪声和环境噪声进行分类，以便于检测出水声记录中的鲸鱼叫声。作者们还提出一种新的声学信号表示方法，该方法建立在常用的谱图表示的基础上，通过差值和堆叠使用不同的短时傅里叶变换参数生成的多个谱图。该方法特别适用于海洋哺乳动物物种分类的任务中。

Jul, 2019

在追求计算效率的过程中，提出了训练高保真、基于深度学习的沿海洪水预测模型的系统框架，通过与地质统计回归方法和传统机器学习方法进行性能验证，表明其对预测质量的显著提升，并提供了阿布扎比海岸的综合数据集，用于评估未来的沿海洪水预测模型。

Jun, 2024