Avec l'avènement des technologies de communication biologique, de camouflage et de communication sous-marine, les méthodes traditionnelles de reconnaissance des signaux de communication ne peuvent plus répondre aux besoins actuels de la lutte militaire sous-marine. Cependant, les études sur la reconnaissance des signaux de communication biologiques ne sont pas encore complètes. Dans cette étude, les signaux de communication sous-marins modélisés sur le son du dauphin à l'aide de la modulation de phase spatiale ont été utilisés comme objet d'étude, une méthode de reconnaissance basée sur un réseau de neurones convolutif (CNN) a été développée. Une méthode de filtrage de masque temps-fréquence (TFC) a été conçue et une technique d'imagerie a été utilisée pour extraire le masque temps-fréquence et en extraire le son. Une technique de division spatiale a été utilisée pour supprimer l'affaiblissement du signal dans les canaux multiplex. Une carte spectrale de différenciation de phase a été obtenue à l'aide de la transformation de Hilbert et de la transformation continue en ondelettes, et utilisée comme base de reconnaissance. Enfin, l'efficacité de cette méthode a été vérifiée par simulation et test sur un lac. En simulation, lorsque le rapport signal/bruit (SNR) dans les canaux multiplex est de 0 dB, la précision de la reconnaissance atteint 90%. Dans un environnement réel de communication sous-marine, avec une largeur de symbole de 50 ms et un SNR de 6,36 dB, la précision de la reconnaissance atteint 81%.

Reconnaissance des signaux acoustiques sous-marins; camouflage biologique et communication clandestine; filtrage de masque temps-fréquence; réseaux de neurones convolutifs