Модель синтезу гідроакустичних сигналів із використанням нейронних мереж

Анотація

Підводна акустика (ще її називають – гідроакустикою), яка пов’язана із вивченням закономірностей поширення звукових хвиль у воді, є рушієм у дослідженнях та розроблені систем гідроакустичних технологій та засобів зв’язку, моніторингу та виявлення надводних та підводних об’єктів біологічного або штучного походження, вивчення морських ресурсів і середовищ, вимірювання шуму тощо. Такого роду дослідження вимагають проведення аналізу величезних масивів даних, виявляючи неочевидні закономірності та створення моделей для математичного опису фізичних явищ, таких як поширення звуку в середовищі з випадковими характеристиками та випромінюванням від різних джерел, а також випромінювання джерелами з різною апертурою або розсіювання звуку, тощо. Саме тому для створення новітніх технологій в даній сфері необхідно вирішувати складні спеціалізовані задачі фундаментального та прикладного характеру із залученням алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Нейронні мережі являють собою нелінійні системи, які дозволяють ефективно класифікувати дані порівняно із математичними та статистичними методами, які наразі мають досить широке застосування. В даній роботі авторами запропоновано для аналізу та класифікації гідроакустичних сигналів застосовувати попередньо навчену нейронну мережу. Така процедура розрізнення акустичних сигналів має ряд переваг, зокрема – окремі об'єкти розподіляються по групах на основі інформації про одну або більше характеристик, притаманних саме цим об'єктам, та на основі навчальної вибірки попередньо промаркованих об'єктів. Таким чином запропонована модель синтезу сигналів із використанням нейронних мереж характеризується підвищеною інформативністю характеристик розповсюдження гідроакустичних сигналів, що матиме перспективу у подальшій практичній реалізації.