一种水下非相干声传播损失预测方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种水下非相干声传播损失预测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：基于不同的声源深度生成水下非相干声传播损失数据集，并将该数据集作为训练集；构建基于Ghost卷积和U‑Net架构的轻量化神经网络模型；采用声源空间编码算法对训练集中的声源深度进行预处理；将声源深度预处理后的训练集输入轻量化神经网络模型进行训练，直至模型收敛或达到预定的训练标准，得到训练好的轻量化神经网络模型，并将新的未知声源深度数据经过相同的预处理步骤后，输入训练好的轻量化神经网络模型，预测输出未知声源深度数据对应的水下非相干声传播损失的分布。采用本方法能够实现水下非相干声传播损失的高效准确预测。