【声纳与人工智能融合——从理论前沿到自主系统实战】第四章 认知声纳与自适应信号处理（AI+SP深度融合）

目录第四章 认知声纳与自适应信号处理（AI+SP深度融合）4.1 认知声纳系统架构与感知循环4.1.1 感知-规划-行动闭环设计4.1.1.1 动态环境感知与反馈机制4.1.1.2 基于强化学习的波形自适应选择4.1.2 开放式认知声纳体系结构4.1.2.1 硬件可重配置架构（SDR）4.1.2.2 认知引擎的软件实现框架4.2.1 基于深度学习的波束形成优化4.2.1.1 端到端波束形成网络设计4.2.1.2 智能权值向量学习与旁瓣抑制4.2.2 复杂干扰环境下的智能对消4.2.2.1 强干扰背景下的微弱信号提取4.2.2.2 基于字典学习的干扰成分分离4.3.2 深度学习辅助的快速MFP定位4.3.2.1 替代传统网格搜索的神经网络回归4.3.2.2 声源定位的概率分布预测第四章 认知声纳与自适应信号处理（AI+SP深度融合）4.1 认知声纳系统架构与感知循环