Con la aparición de las tecnologías de comunicación biológica, camuflaje y comunicación submarina, los métodos tradicionales de reconocimiento de señales de comunicación ya no pueden satisfacer las necesidades actuales de la lucha militar submarina. Sin embargo, los estudios sobre el reconocimiento de señales de comunicación biológica aún no son completos. En este estudio, se utilizaron señales de comunicación submarina modeladas sobre el sonido del delfín utilizando modulación de fase espacial como objeto de estudio, se desarrolló un método de reconocimiento basado en una red neuronal convolucional (CNN). Se diseñó un método de filtrado de máscara tiempo-frecuencia (TFC) y se utilizó la técnica de imagen para extraer la máscara tiempo-frecuencia y extraer el sonido de ella. Se utilizó la técnica de división espacial para suprimir la atenuación de la señal en canales múltiples. Se obtuvo un mapa espectral de diferenciación de fase mediante la transformación de Hilbert y la transformación continua en ondas pequeñas y se utilizó como base de reconocimiento. Finalmente, se verificó la efectividad de este método mediante simulación y prueba en un lago. En la simulación, cuando la relación señal-ruido (SNR) en los canales múltiples es de 0 dB, la precisión del reconocimiento alcanza el 90%. En un entorno real de comunicación submarina, con un ancho de símbolo de 50 ms y un SNR de 6,36 dB, la precisión del reconocimiento alcanza el 81%.

Reconocimiento de señales acústicas submarinas; camuflaje biológico y comunicación secreta; filtrado de máscara tiempo-frecuencia; redes neuronales convolucionales