水中のバイオニックな偽装隠し通信技術の登場にともない、従来の通信信号識別方法では現在の水中軍事対処の要求を満たすことができなくなった。しかし、バイオニック通信信号識別の研究はまだ完全ではない。本文では、イルカの鳴き声を模倣した位相変調の水中通信信号を対象に、畳み込みニューラルネットワークを用いた識別方法を提案する。時周波数輪郭（TFC）マスクフィルターを設計し、イメージ技術を用いて鳴き声のTFCマスクを取得し、鳴き声を抽出する。スペースダイバーシティ技術を用いてマルチパス信道中の信号減衰を抑制する。ヒルベルト変換と連続小波変換を用いて位相微分周波数スペクトルイメージを取得し、それを識別の基礎とする。最後に、シミュレーションと湖での実証を通じてこの方法の有効性を検証した。シミュレーションでは、マルチパス信道の信号対雑音比（SNR）が0 dBの場合、識別精度は90％に達した。実際の水中通信環境では、シンボル幅が50 msでSNRが6.36 dBの場合、識別精度は81％に達した。

水中音響信号識別;バイオニック偽装隠し通信;時周波数輪郭マスクフィルター;畳み込みニューラルネットワーク