생물학적 통신, 위장 및 수중 통신 기술의 출현으로 전통적인 통신 신호 인식 방법은 현재의 해양 전쟁 요구에 더 이상 부합하지 못하게 되었습니다. 그러나 생물학적 통신 신호 인식 연구는 아직 전면적으로 이루어 지지 않았습니다. 본 연구에서는 공간 위상 변조를 이용하여 돌고래 소리를 모방한 수중 통신 신호를 연구대상으로 삼았으며, 합성곱 신경망 (CNN)을 기반으로 한 인식 방법을 제시하였습니다. 시간 주파수 마스크 필터링 방법을 설계하고, 이미지 기술을 활용하여 시간 주파수 마스크를 추출하고 이를 통해 소리를 출력하였습니다. 다중 경로 채널에서 신호의 약화를 억제하기위해 공간 분리 기술을 적용하였습니다. 힐버트 변환 및 연속 웨이블릿 변환을 통해 위상 차분 주파수 스펙트럼 이미지를 획득하고, 이를 인식의 기초로 활용하였습니다. 마지막으로 이 방법의 효과성을 시뮬레이션 및 호수에서의 실험을 통해 검증하였습니다. 시뮬레이션에서 다중 경로 채널에서의 신호 대 잡음 (SNR)이 0 데시벨일 때 인식의 정확도가 90 %에 도달하였습니다. 실제 수중 통신 환경에서 심볼 폭이 50밀리초이고 SNR이 6.36 데시벨 일때 인식의 정확도가 81 %에 달하였습니다.

수중 음향 신호 인식; 생물학적 위장과 은밀한 통신; 시간 주파수 마스크 필터링; 합성곱 신경망