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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利小样本声呐混响数据增强与目标检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120744480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511149678.0，技术领域涉及：G06F18/2137；该发明授权小样本声呐混响数据增强与目标检测方法及系统是由洪乐荣;郑宇琦;曹宏壮;周小平;廖书寒;王雷;朱亚龙设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本声呐混响数据增强与目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明声呐数据处理技术领域，具体涉及一种小样本声呐混响数据增强与目标检测方法及系统，本发明提出的小样本声呐混响数据增强与目标检测方法通过WGAN‑GP引入频谱感知损失与多尺度短时傅里叶变换特征约束，生成混响信号的时频域分布与真实数据的余弦相似度≥0.92，解决了传统生成对抗网络模型在小样本下的模式崩溃问题，数据多样性提升；通过格拉姆角场和马尔可夫转移场将声呐检测数据集的时序结构与状态转移规律编码为二维图像，结合CBAM注意力机制，使目标与混响的特征区分度提升，多模态卷积网络能够在小样本数据场景下，提升检测准确率，不再依赖于大样本数据量，避免在样本数据较少时导致过拟合。

本发明授权小样本声呐混响数据增强与目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本声呐混响数据增强与目标检测方法，其特征在于，应用于小样本声呐混响数据增强与目标检测系统；所述系统包括混响数据增强模块、目标回波模拟模块和特征转换与融合检测模块；所述方法，包括： 所述混响数据增强模块基于Wasserstein距离构建结合梯度惩罚的生成对抗网络模型； 所述混响数据增强模块获取真实混响信号与随机噪声，通过结合梯度惩罚的对抗网络模型的生成器学习所述真实混响信号的时频特征，以生成与真实海洋环境一致的增强混响数据； 所述目标回波模拟模块基于亮点模型，根据待检测目标的几何特征和材料声学特性计算时延、相移和幅度，以生成待检测目标的模拟回波信号； 所述目标回波模拟模块将所述模拟回波信号与所述增强混响数据融合，以构建声呐检测数据集； 所述特征转换与融合检测模块将声呐检测数据集通过格拉姆角场和马尔可夫转移场转换为二维特征图像； 所述特征转换与融合检测模块将所述二维特征图像输入多模态卷积网络进行特征融合与目标分类，并输出目标检测结果。

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