| 专利号 | 2024107211863 | 申请日 | 2024-06-05 | 专利名称 | 一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法 |
| 授权日 | 2024-08-20 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 唐胜雨;成霄;吕曜辉;王晓宇;周飞;王冰 |
| 主分类号 | H04B17/391 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及声场计算技术领域，具体公开了一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法，包括以下步骤：首先，利用双边稀疏采样DBSS在空间域和角度域同时进行稀疏采样；而后，构建DTLK‑Net的深度学习模型；并对DTLK‑Net深度学习模型进行训练；最后，将峰值信噪比PSNR和结构相似性指数SSIM作为评价准则，进行传输损失估计。本发明采用上述的一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法，可用于高效和准确地估计水下声传输损失(TL)，采用DBSS算法实现了与真值相当的高质量重建结果，与传统的Bellhop方法相比具有显著的加速效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
