水下信道存在严重的多径效应和多普勒效应，导致声信号发生畸变和频偏，现有方案无法实现检测、处理、识别、存储流程一体化、集成化。现有弱机器学习方法存在的问题：特征复杂、鲁棒性差、不适合多径效应强且信噪比低的信道；现有深度学习方法在的问题：模型算力开销大、无法部署在节点做到实时识别。项目主要研究轻量化水声信号智能识别，通过区分海洋噪声与有效信号预处理，长时间有效信号存储进一步研究，对不同来源的信号识别并分类，进行一体化设计，具有自动化、独立易移植、低算力需求、低能量消耗等优点。水声通信行业分布广泛，应用领域丰富，随着军事安全、海洋科学研究等领域的发展，市场规模将进一步扩大，发展前景广阔。