一、声源被动测距研究背景
声源被动测距是指利用声波的传播特性，无需主动发出声波，而是通过分析接收到的声波信息来确定声源位置的技术。这种方法在水下探测、安全监控和环境监测等实际应用中具有重要作用。被动测距避免了主动声波源可能造成的干扰，并且可以提供隐蔽和持久的监视能力。近年来，随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法进行声源被动测距的研究逐渐增多。
二、多域特征提取技术
多域特征提取是指从不同的物理域中提取信号特征的过程。在声源被动测距的研究中，主要提取的特征包括时域波形结构特征、时域包络特征、频域谱特征以及基于短时傅里叶变换的时频联合域特征。时域特征关注波形的时间序列变化，能够提供信号的时间结构信息。频域特征分析波形的频率成分，反映信号的频率分布特性。时频联合特征则能够综合时域和频域信息，为声源定位提供更加全面的特征描述。
三、深度学习技术在声源被动测距中的应用
深度学习，特别是深度神经网络（DNN），在处理复杂非线性关系方面表现出色。在声源被动测距的背景下，DNN能够处理声信号的多域特征数据，并从中学习到声源位置与声信号特征之间的映射关系。研究中，通过深度学习模型的训练，可以实现声源距离的估计，并通过自适应矩估计（Adam）优化算法进行模型训练。为了减少模型过拟合和提高泛化能力，研究采用了L2和Dropout正则化策略来实现网络参数的稀疏化。
四、特征选择与模型训练
在深度学习模型的构建过程中，特征选择是提高模型性能的关键步骤之一。本研究采用最大相关-最小冗余准则（mRMR）来选出与声源位置相关性高的关键特征。通过特征选择，能够将原始数据降维，只保留对模型预测最有价值的信息，这样不仅减少了模型训练的时间，还提高了模型的预测准确度。
五、模型验证与性能评估
为了验证所提出方法的有效性，研究者在声速正梯度浅海环境仿真实例中进行了实验。仿真测试了不同波形参数对声源测距性能和模型收敛速度的影响。结果表明，在所设定的条件下，测试集上声源信号的综合测距精确率能够达到95%以上。这说明该方法在快速收敛和稳定预测方面具有明显的优势，适用于实际的声源被动测距任务。
六、研究与实践意义
该研究成果不仅对声源被动测距技术的发展具有理论指导意义，也为实际应用提供了可靠的技术参考。随着深度学习技术的进一步发展和应用，可以期待未来在水下声学探测、声源定位以及其他相关领域得到更广泛的应用。
七、关键词解析
1. 多域特征提取：从时域、频域和时频域等多个角度提取声信号的关键特征，为深度学习模型提供充分的信息。
2. 深度学习：一种模拟人脑进行分析和学习的算法，适用于大规模数据处理，能够自动提取数据中复杂的模式特征。
3. 声源被动测距：利用被动接收声波信息来确定声源位置的方法，具有隐蔽性和长期性。
八、相关技术与发展方向
1. 信号处理技术：通过各种信号处理方法优化声波信号，提高信噪比，增强特征的可识别性。
2. 算法优化：研究更加高效的深度学习模型和训练算法，以提升模型的训练效率和预测性能。
3. 实际应用检验：将理论研究应用到实际的水声探测、安全监控等场景中，检验算法的有效性和实用性。
