Synthesis of neural network algorithms for classification of marine objects in low-frequency passive sonar systems
Keywords:
poly-Gaussian probabilistic models, gaussian mixtures, classificationAbstract
The paper addresses the issue of insuring the required probability of correct classification of marine objects in low-frequency passive sonar systems. The solution to the issue is sought through the application of methods for the synthesis of neural network classification algorithms using poly-Gaussian probabilistic models (Gaussian mixture models, GMM). It is shown that the usage of GMM makes it possible to solve a number of problems specific to the issue; classification algorithms, synthesized by the mentioned methods can be implemented in the form of neural networks, which in turn can be described in C++/VHDL to create the finite computing devices or software systems. The results of modeling of synthesized classification algorithms on experimental data are presented; it is demonstrated that such algorithms make it possible to increase the probability of correct classification of marine objects and to satisfy typical requirements for classification systems in low-frequency passive sonar systems.
References
Бадюков Д.Д. Моря // Большая российская энциклопедия. Том «Россия». М.: Большая Российская Энциклопедия, 2004. С. 37–44.
Баранов В.А., Гулин Э.П., Кащеев С.Н., Краснов П.С. Иерархический классификатор для распознавания подводных малоразмерных объектов в системе гидроакустического мониторинга // Акустические измерения и стандартизация. Электроакустика. Ультразвук и ультразвуковые технологии. Атмосферная акустика. Акустика океана : Сборник трудов XX сессии российского акустического общества. М.: ГЕОС, 2008. Т. 2. С. 341–346.
Машошин А.И., Курышев И.В. Подход к повышению эффективности классификации шумящих целей в условиях интенсивных распределенных и локальных помех // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XII всероссийской конференции: ГА-2014. СПб.: Нестор-История, 2014. С. 396–499.
Гончаров А.Н., Казакевич Л.Е. Исследование надежности распознавания морских объектов при гидроакустическом мониторинге с помощью функции ложного обучения // Акустические измерения и стандартизация. Электроакустика. Ультразвук и ультразвуковые технологии. Атмосферная акустика. Акустика океана: сборник трудов XX сессии российского акустического общества. М.: ГЕОС, 2008. Т. 2. С. 346–349.
Гампер Л.Е., Манов К.В., Филободченко М.А. О влиянии условий распространения на статистические характеристики сигналов пассивной гидролокации // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XI Всероссийской конференции: ГА-2012. СПб.: Наука, 2012. С. 337– 340.
Гриненков А.В., Машошин А.И., Силина Т.А. Опыт создания системы комплексной обработки информации гидроакустического комплекса // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды X всероссийской конференции : ГА-2010. СПб.: Наука, 2010. С. 49–51.
Хагабанов С.М., Шейнман Е.Л. Интеграция информации и управление в интегрированнойсистеме подводного наблюдения корабля. Опыт разработки и направления развития // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XII всероссийской конференции: ГА-2014. СПб.: Нестор-История, 2014. С. 83–86.
Йонушаускайте Р.С., Семенов Н.Н. Использование глубоких нейронных сетей и метода опорных векторов для классификации подводных объектов // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XIII всероссийской конференции: ГА-2016. СПб.: [б. и.], 2016. С. 370–373.
Андреев О.А., Трофимов А.Т. Полигауссовская вероятностная модель энергетических спектров низкочастотных гидроакустических сигналов // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XIII всероссийской конференции: ГА-2016. СПб. : [б. и.], 2016. С. 399–401.
Андреев О.А., Трофимов А.Т. Анализ характеристик негауссовости низкочастотных гидроакустических сигналов шумопеленгации морских объектов // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XIV всероссийской конференции: ГА-2018. СПб.: ЛЕМА, 2018. С. 338–341.
Трофимов А.Т. Полигауссовские вероятностные модели и синтез информационных систем. Великий Новгород: НовГУ им. Ярослава Мудрого, 2002. 183 с.
Андреев О.А., Трофимов А.Т. Применение полигауссовских вероятностных моделей для статистического анализа многомерных данных в
задачах классификации морских объектов по низкочастотным гидроакустическим сигналам шумопеленгации // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2018. № 9. С. 16–25.
Андреев О.А. Реализация полигауссовских алгоритмов классификации на основе использования архитектуры и операторов искусственных нейронных сетей // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2017. №3. С. 60– 64.
