Пятакович В.А., Василенко А.М., Рычкова В.Ф. «Перспективные методы решения научной проблемы классификации целей нейросетевой экспертной системой при мониторинге морской обстановки» Морские интеллектуальные технологии, 5, № 4, с. 139-147 (2018)

Приводятся результаты очередного этапа научных исследований авторов по созданию интеллектуальной системы морского мониторинга с привлечением аппарата нечеткой логики и комбинированных нейронных сетей для решения задач обнаружения и классификации морских целей. Авторы анализируют комплекс вопросов, возникающих при моделировании процесса распространения звука в морской среде предполагая, что применение имитационного моделирования информационной ситуации, возникающей в момент обнаружения объекта, и методов нечеткой логики позволит сформировать выборку с необходимым количеством данных для обучения нейронных сетей, используемых в разрабатываемой интеллектуальной системе мониторинга полей различной физической природы в морской среде. Реализация разрабатываемого комплекса вычислительных операций нейронных сетей на многопроцессорных нейроподобных сверхбольших интегральных схемах в виде нейросетевой экспертной системы для распознавания и классификации измеряемых информационных полей морских объектов системой мониторинга морских акваторий, обеспечит возможность решения многофункциональных задач морской науки и оборонного комплекса государства. Введение. Решение задач классификации морских объектов на предельных дальностях, несмотря на продолжительные исследования в этой области, по-прежнему остаются актуальными. Причина в том, что традиционные системы распознавания неспособны эффективно использовать ресурсы, предоставляемые новыми технологиями, так как они разрабатывались при помощи инструментария предыдущего поколения. В упрощенном виде процесс нейрораспознавания (нейроклассификации) можно представить следующим образом: сигнал от шумящего объекта воспринимается гидроакустической антенной, усиливается и поступает на устройство первичной обработки информации, в котором производится подготовка данных для проведения классификации. Окончательное распознавание (классификацию) можно произвести, используя различные представления сигналов. Мы полагаем, что применение имитационного моделирования информационной ситуации, возникающей в момент обнаружения объекта, и методов нечеткой логики позволит сформировать выборку с необходимым количеством данных для обучения нейронных сетей системы мониторинга полей различной физической природы в морской среде. Подчеркнем: эффективность процесса обучения и способность сетей решать поставленные перед ними проблемы во время эксплуатации, например, классифицировать источники физических полей при мониторинге акваторий, целиком зависит от сформированных обучающих выборок.

Завьялов В.В., Агапов В.А., Мансуров А.Р. «Обоснование основных характеристик приёмоизлучающего тракта корреляционного лага» Морские интеллектуальные технологии, 5, № 4, с. 162-168 (2018)

Целью работы является задача обоснования основных технико-эксплуатационных характеристик гидроакустического корреляционного лага. Показаны задачи, решаемые с использованием корреляционных лагов. Произведён анализ основных характеристик некоторых известных моделей корреляционных лагов. Исходя из этого, произведены расчеты и выбор величин рабочей глубины под антенной и частоты излучаемых колебаний. На основе корреляционного способа измерения модуля полной скорости судна, обоснованы величины измерительной базы гидроакустической антенны лага и эквивалентной ширины характеристики направленности антенны. Для подтверждения работоспособности проектируемого корреляционного лага сформировано два сдвинутых случайных процесса с характеристиками идентичными принятым эхосигналам от дна. Приводятся корреляционные и спектральные характеристики сформированных процессов. Приведена схема моделирования измерителя продольной скорости судна. Получены динамические характеристики переходного процесса работы вычислительного устройства лага, дисперсии входного и выходного сигналов схемы слежения. Введение. Совершенствование методов и морских средств навигации является одной из актуальных задач в решении проблем судовождения. Наряду с такими известными морскими средствами навигации как доплеровские гидроакустические лаги в настоящее время уделяется большое внимание и гидроакустическим корреляционным лагам (КЛ). Корреляционные методы обработки сигналов находят широкое применение при создании и совершенствовании технических средств навигации, куда входят системы определения места судна, радиолокационные станции и другие системы. Наиболее совершенным и перспективным измерителем скорости судна является корреляционный измеритель, предназначенный для решения таких навигационных задач, как определение места судна при плавании по счислению, постановку на якорь, швартовку и коррекцию показаний других технических средств навигации. Этот лаг представляет собой измерительную систему, в которой скорость судна определяется путем анализа корреляционной связи между случайными сигналами, принятыми на движущемся судне приемными элементами, установленными параллельно диаметральной плоскости судна. Методика обоснования основных характеристик таких лагов в отечественной и доступной зарубежной литературе не освещён.

Пятакович В.А. «Система классификации морских целей на базе нейросетевых технологий» Морские интеллектуальные технологии, 5, № 4, с. 169-175 (2018)

Представлена система обнаружения и классификации морских целей, содержащая сформированную в морской среде рабочую зону нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования волн накачки и информационных волн. Приводится схема ее работы. Перспективы рассматриваемого подхода решения поставленной задачи состоят в том, что можно принимать правильные решения в условиях неполной и нечеткой входной информации об идентифицируемом объекте. Предлагаемая к обсуждению система промышленно применима, так как для ее создания используются распространенные компоненты и изделия радиотехнической промышленности и вычислительной техники. Реализация разрабатываемого комплекса вычислительных операций нейронных сетей на многопроцессорных нейроподобных сверхбольших интегральных схемах в виде нейросетевой экспертной системы для распознавания и классификации измеряемых информационных полей морских объектов системой мониторинга морских акваторий, обеспечит возможность решения многофункциональных задач морской науки и оборонного комплекса государства. Заключение. Обнаружив цель по признакам амплитудно-фазовой модуляции низкочастотных сигналов накачки морской среды излучениями и полями объекта и используя оперативно обновляемую библиотеку математически обработанных образов спектрограмм морских целей, а также архитектуру распознающей нейронной сети в виде трехслойного персептрона, можно в автоматизированном режиме распознавать класс цели по амплитудно-частотным характеристикам и делать вывод о степени принадлежности исследуемой области спектра объекту классификации.