Com o surgimento da tecnologia de comunicação subaquática de camuflagem biomimética, os métodos tradicionais de identificação de sinais de comunicação já não conseguem atender às necessidades atuais de combate militar subaquático. No entanto, a pesquisa de identificação de sinais de comunicação biomimética ainda não é abrangente. Este artigo propõe um método de identificação baseado em redes neurais convolucionais para sinais de comunicação subaquáticos que simulam o som dos golfinhos modulados em fase. Foi projetado um método de filtragem de máscara de contorno de tempo-frequência (TFC) e utilizou-se a tecnologia de imagem para obter a máscara TFC do som dos golfinhos e extrair o som dos golfinhos. Foi utilizada a tecnologia de diversidade espacial para suprimir o desvanecimento do sinal no canal de múltiplos percursos. O espectro de frequência diferencial de fase foi obtido através da transformada Hilbert e da transformada wavelet contínua e utilizado como base de identificação. Por fim, a eficácia deste método foi verificada por simulação e teste em um lago. Na simulação, quando a relação sinal-ruído (SNR) no canal de múltiplos percursos é de 0 dB, a taxa de identificação atinge 90%. Em um ambiente de comunicação subaquática real, com uma largura de símbolo de 50 ms e SNR de 6,36 dB, a taxa de identificação atinge 81%.

Identificação de sinais acústicos subaquáticos; Comunicação subaquática de camuflagem biomimética; Filtragem de máscara de contorno de tempo-frequência; Redes neurais convolucionais