Система морского мониторинга с программируемым нейросетевым комплексом управления
MARINE MONITORING SYSTEM WITH PROGRAMMABLE NEURON NETWORK CONTROL SYSTEM

Изобретение относится к гидроакустике и может быть использовано для построения системы морского мониторинга, работой которой управляет программируемый нейросетевой комплекс.
Система морского мониторинга, управляемая программируемым нейросетевым комплексом, включает в себя аппаратные и программные средства, реализующие дальний параметрический прием волн с корректировкой процесса генерации излучаемых сигналов накачки среды в соответствии с задачами и условиями длительного морского мониторинга, а также вычислительные операции искусственных нейронных сетей, которые позволяют распознать (классифицировать) обнаруженные объекты. Применение вычислительных операций искусственных нейронных сетей с предварительным сжатием информации и пополняемых библиотек математически обработанных образов спектрограмм объектов ускоряет процесс распознавания и повышает вероятность классификации как надводных, так и подводных целей. (см. Пятакович В.А., Василенко А.М., Хотинский О.В. Распознавание и классификация источников формирования полей различной физической природы в морской среде: монография. - Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2017. - 255 с; Пятакович В.А., Василенко А.М., Хотинский О.В. Нейросетевые технологии в интеллектуальных системах обнаружения и оперативной идентификации морских целей: монография. - Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2018. - 263 с.).
*
*
Как известно, извлечение полезной информации из сигналов определяет основы алгоритмизации обработки данных в интеллектуальных системах обнаружения и распознавания (классификации) источников. Процесс формирования и предварительной обработки входных информационных массивов (векторов признаков) предназначен для решения двух задач, первая из которых представляет собой создание библиотеки эталонных образцов, необходимых для обучения распознающей сети, и вторая для распознавания целей. Обучение распознающей сети производится на основе алгоритма обратного распространения ошибки, реализующего градиентный метод оптимизации функционала вида:  где Т - вектор синаптических весов сети; (Х,Y) - обучающие пары;  - норма вектора (см. Пятакович В.А., Василенко А.М. Предварительная обработка информации нейроноподобным категоризатором при распознавании образов морских объектов. Подводное морское оружие. - СПб: 2017. - Вып. 1 (32). - С. 31-34; Пятакович В.А., Василенко А.М. Перспективы и ограничения использования геометрических методов распознавания акустических образов морских объектов применительно к задаче управления нейросетевой экспертной системой. Фундаментальные исследования. - М: 2017. - № 7. - С. 65-70; Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Моделирование процесса изменения параметров гидроакустических сигналов для управляемого обучения интеллектуальной системы классификации морских целей; Василенко А.М., Пятакович В.А., Алексеев О.А., №2018613557 от 16.03.2018).
Принцип работы параметрических антенн основан на использовании естественных нелинейных свойств морской среды. При использовании буксируемых за морскими судами многоэлементных параметрических антенн, дополнительно к естественным свойствам среды используются нелинейные свойства кильватерного следа (см. Новиков Б.К., Тимошенко В.И. Параметрические антенны в системах гидролокации. - Л.: Судостроение. - 1990. - С. 17-40, 203-225; Мироненко М.В., Малашенко А.Е., Карачун Л.Э., Василенко А.М. Низкочастотный просветный метод дальней гидролокации гидрофизических полей морской среды: монография. - Владивосток: СКБ САМИ ДВО РАН, 2006. - 173 с.).
Исследованиями и испытаниями параметрических антенн, использующих высокочастотную накачку морской среды (десятки-сотни кГц) показано, что их недостатками являются малая дальность параметрического приема волн (сотни метров и только в отдельных случаях 1-2 километра) и ограниченная возможность измерения пространственно-временных характеристик сигналов, что особенно проявляется при приеме волн различной физической природы низкого, инфразвукового и дробного диапазонов частот.
Параметрические антенны, работа которых основана на низкочастотной подсветке (накачке) среды слабозатухающими сигналами с частотой десятки-сотни герц, представляют собой сформированные в морской среде протяженные объемные зоны нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования сигналов. Что приводит к увеличению дальности параметрического приема волн в десятки-сотни раз, относительно высокочастотных параметрических антенн (см. Мироненко М.В., Малашенко А.Е., Василенко А.М. и др. Нелинейная просветная гидроакустика и средства морского приборостроения в создании Дальневосточной радиогидроакустической системы освещения атмосферы, океана и земной коры, мониторинга их полей различной физической природы: монография. - Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2014. - 404 с.; Малашенко А.Е., Мироненко М.В., Чудаков М.В., Пятакович В.А. Дальний параметрический прием электромагнитных волн, формируемых техническими источниками в морской среде. Датчики и системы - М.: 2016. - № 8-9 (206). - С. 14-18).
Низкочастотные пространственно-развитые параметрические антенны формируются и функционируют на основе закономерностей многолучевого распространения просветных акустических волн (сигналов накачки морской среды стабилизированной частоты в диапазоне десятки-сотни герц) в протяженном гидроакустическом канале с переменными характеристиками среды и его границ. Дальний параметрический прием информационных волн основан на закономерностях нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования излученных просветных волн с волнами, генерируемыми объектами, при их совместном распространении в морской среде. Диапазон частот принимаемых волн составляет десятки-единицы килогерц, сотни-десятки-единицы-доли герц, включая сверхнизкочастотные колебания движущихся объектов.
Известно, что результатом параметрического преобразования взаимодействующих волн является их взаимная амплитудно-фазовая модуляция. Малое отличие частот (в пределах одного порядка) просветных волн и волн, генерируемых объектом, обеспечивает наиболее интенсивное их взаимодействие. Амплитуда взаимодействующих волн и индекс фазовой модуляции могут быть представлены в следующем виде
; ,
где γ - коэффициент нелинейности морской среды; ,  - частота волны накачки и полезного сигнала, соответственно; , - затухание волны накачки и полезного сигнала, соответственно;  - объем среды нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования волн;  - расстояние от точки излучения до точки расположения объекта;  - плотность,  - скорость звука в морской среде.
Сформированные в результате преобразования волн параметрические составляющие суммарной и разностной частоты при обработке широкополосных сигналов выделяются, как признаки амплитудно-фазовой модуляции низкочастотной волны накачки морской среды полями и излучениями, генерируемыми объектами, что обосновано математическими зависимостями и подтверждено результатами морских экспериментов (см. Мироненко М.В., Малашенко А.Е., Карачун Л.Э., Василенко А.М. Низкочастотный просветный метод дальней гидролокации гидрофизических полей морской среды: монография. - Владивосток: СКБ САМИ ДВО РАН, 2006. - 173 с.).
Спектр взаимодействующих волн состоит из бесконечного числа боковых составляющих, частоту и амплитуду которых можно найти из известного выражения
,
где , - результирующее и мгновенное значения давления модулированной волны, соответственно;  - удвоенная частота модулированной волны; - волна, генерируемая объектом;  - время;  - функции Бесселя n-го порядка;  - амплитуда модулированной волны;  - коэффициент модуляции.
Как видно из выражения, значения частот боковых составляющих отличаются от удвоенной центральной частоты 2ω (равной сумме частот взаимодействующих волн) на величину ± n⋅Ω, где n - любое целое число. Амплитуды боковых составляющих для соответствующих частот (2ω± nΩ) определяются величиной множителя .
При малых значениях коэффициента модуляции  спектр взаимодействующих волн приближенно состоит из удвоенной центральной частоты 2ω и ее боковых частот 2ω+Ω и 2ω-Ω.
Наиболее близкой по технической сущности к заявляемому изобретению является гидроакустическая система параметрического приема волн различной физической природы в морской среде (пат. №2472116 РФ, МПК G01H 3/00, G10K 11/00, опубл. 10.01.2013, бюл. №1), включающая в себя сформированную в морской среде рабочую зону нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования волн накачки и информационных волн, причем длина рабочей зоны равна протяженности контролируемого участка морской среды, для чего излучающий и приемный преобразователи размещены на его противоположных границах, при этом вход излучающего преобразователя соединен подводным кабелем с выходом тракта излучения, который содержит последовательно соединенные генератор сигналов накачки стабилизированной частоты, усилитель мощности и блок согласования его выхода с подводным кабелем, а выход приемного преобразователя соединен подводным кабелем с входом тракта приема, обработки, выделения и регистрации информационных сигналов, который содержит последовательно соединенные широкополосный усилитель параметрически преобразованных волн накачки, преобразователь частотно-временного масштаба, узкополосный анализатор спектра и функционально связанный с ним регистратор информационных волн.
К недостаткам системы-прототипа можно отнести следующие:
- отсутствует возможность корректировки процесса генерации излучаемых сигналов накачки среды в соответствии с задачами и условиями длительного морского мониторинга;
- не предусмотрено нейросетевое распознавание (классификация) объектов, обнаруженных при дальнем параметрическом приеме взаимодействующих в морской среде волн, что ограничивает функциональные возможности системы-прототипа;
- не предусмотрено предварительное сжатие информации об объекте, что сокращает время, затрачиваемое на работу и процесс обучения искусственной нейронной сети и повышает оперативность нейросетевого распознавания (классификации) цели.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в дальнейшей разработке структуры системы-прототипа, как системы морского мониторинга, управляемой программируемым нейросетевым комплексом, аппаратные и программные средства которых должны обеспечивать дальний параметрический прием взаимодействующих волн с корректировкой процесса генерации излучаемых сигналов накачки среды в соответствии с задачами и условиями длительного морского мониторинга, а также осуществлять распознавание (классификацию) обнаруженных объектов на основе вычислительных операций искусственных нейронных сетей с предварительным сжатием информации об объекте и пополняемых библиотеках математически обработанных образов спектрограмм морских целей.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является обеспечение дальнего параметрического приема волн в звуковом и инфразвуковом диапазонах частот с корректировкой процесса генерации излучаемых сигналов накачки среды в соответствии с задачами и условиями длительного морского мониторинга, а также распознавание (классификация) обнаруженных объектов на основе вычислительных операций искусственных нейронных сетей с применением предварительного сжатия информации об объекте и пополняемых библиотеках математически обработанных образов спектрограмм целей.
Для решения поставленной задачи разработана система морского мониторинга с программируемым нейросетевым комплексом управления, содержащая сформированную в морской среде рабочую зону нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования волн накачки и информационных волн, длина которой равна протяженности контролируемого участка морской среды, для чего излучающий и приемный преобразователи размещены на противоположных границах участка, при этом вход излучающего преобразователя соединен подводным кабелем с выходом тракта излучения, который содержит последовательно соединенные генератор сигналов накачки стабилизированной частоты, усилитель мощности и блок согласования его выхода с подводным кабелем, а выход приемного преобразователя соединен подводным кабелем с входом тракта приема, обработки и регистрации информационных сигналов, который содержит последовательно соединенные широкополосный усилитель, преобразователь частотно-временного масштаба, спектроанализатор и функционально связанный с ним регистратор. Принципиальным отличием от прототипа является то, что в нее дополнительно введен нейросетевой комплекс управления, включающий в себя последовательно соединенные блок предварительной обработки, состоящий из последовательно соединенных фильтра и блока подготовки данных, модуль нейросетевого распознавания, реализованный в виде блока обучения, охваченного обратной связью с категоризатором типа цели, а также блок управления; при этом выход спектроанализатора тракта приема, обработки и регистрации информационных сигналов соединен с входом фильтра блока предварительной обработки нейросетевого комплекса управления, а выход блока управления нейросетевого комплекса управления соединен с входом генератора сигналов накачки стабилизированной частоты тракта излучения.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 показана функциональная схема системы морского мониторинга с программируемым нейросетевым комплексом управления, содержащая следующие элементы:
1. Излучающий преобразователь.
2. Приемный преобразователь.
3. Морская среда.
4. Рабочая зона нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования волн накачки и информационных волн.
5. Объекты (морские цели, генерирующие акустические, электромагнитные и гидродинамические излучения).
6. Тракт излучения.
6.1. Генератор сигналов накачки стабилизированной частоты.
6.2. Усилитель мощности.
6.3. Блок согласования.
7. Тракт приема, обработки и регистрации информационных сигналов.
7.1. Широкополосный усилитель.
7.2. Преобразователь частотно-временного масштаба.
7.3. Спектроанализатор.
7.4. Рекордер.
8. Нейросетевой комплекс управления.
9. Блок предварительной обработки.
9.1. Фильтр.
9.2. Блок подготовки данных.
10. Модуль нейросетевого распознавания.
10.1. Категоризатор типа цели.
10.2. Блок обучения.
11. Блок управления.
На фиг. 2 приведен уровень информационной волны разностной частоты, сформированной нелинейной областью кильватерного следа катера. Частота сигналов накачки морской среды составляла 1040 Гц и 960 Гц. Частота информационного сигнала разностной частоты составляла 80 Гц. Протяженность трассы приема-передачи сигналов составляла 25 км.
На фиг. 3 представлен спектр излучений судна, измеренный при дальнем параметрическом приеме взаимодействующих в морской среде акустических и электромагнитных волн. Частота подсветки среды Fa = 390 Гц, протяженность трассы 45 км. В спектре сигналов наблюдаются параметрические составляющие суммарной и разностной частоты от исходных частот акустической подсветки среды и электромагнитных излучений судна.
На фиг. 4 приведена спектрограмма шумового поля морского судна, на которой наблюдается гидродинамическое поле кильватерного следа и дискретная составляющая резонансных колебаний корпуса судна. Частота просветных сигналов составляла 400 Гц, протяженность просветной трассы составляла 30 км.
Общая структура распознающей сети представлена на фиг. 5. Нейроны, составляющие сеть, одинаковы и имеют функцию активации известного типа
2n
n
n
i
(i)
(i)
(i)
где x, y и I - значения r - го входного сигнала, выходного сигнала и внешнего смещения n - го нейрона i - го слоя; N - число нейронов в i - м слое; i = 1, 2, 3.
На фиг. 6 и фиг. 7 представлены результаты вычислительного эксперимента по определению коэффициента распознавания (классификации), определяемого как отношение числа распознанных объектов к общему числу испытаний в процентах, для надводных и подводных объектов в условиях зашумления сигнала в диапазоне от -10 до 20 дБ. Как видно из рисунков, распознавание морских целей с помощью вычислительных операций сети персептрон позволяет повысить вероятность классификации как надводных, так и подводных целей на 5-7%.
На фиг. 8 приведена таблица интерпретации элементов выходного вектора распознавания гидроакустических сигналов по амплитудно-частотной характеристике.
Система морского мониторинга с программируемым нейросетевым комплексом управления работает следующим образом.
Тракт излучения, а также тракт приема, обработки и регистрации информационных сигналов формируют из существующих радиотехнических средств. В качестве низкочастотного излучателя может использоваться подводный звуковой маяк наведения типа ПЗМ-400.
Как показано на фиг. 1 излучающий преобразователь 1 и приемный преобразователь 2 размещают в морской среде 3 с учетом закономерностей многолучевого распространения волн, что обеспечивает формирование и эффективное использование пространственно-развитой рабочей зоны нелинейного взаимодействия и параметрического преобразования волн 4 (см. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программа имитационного моделирования процесса распространения гидроакустических сигналов; Василенко А.М., Пятакович В.А.; №2017664296 от 20.12.2017; Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программно-вычислительный комплекс имитационного моделирования морской информационной ситуации при идентификации целей; Василенко А.М., Пятакович В.А.; №2018612944 от 01.03.2018).
В тракте излучения 6, сформированный генератором 6.1 сигнал накачки стабилизированной частоты поступает на вход усилителя мощности 6.2, затем на вход блока согласования 6.3 выхода усилителя мощности 6.2 с подводным кабелем, соединяющим выход тракта излучения 6 и вход излучающего преобразователя 1.
Излучающий преобразователь 1 озвучивает среду сигналами накачки стабилизированной частоты в диапазоне десятки-сотни герц.
На различных режимах движения объекты 5 генерируют излучения, приводящие к изменению величины характеристик проводящей жидкости (плотности и (или) температуры и (или) теплоемкости и т.д.), которые в зависимости от их физической сущности модулируют низкочастотные сигналы накачки морской среды. В спектре информационной волны появляются низкочастотные и высокочастотные составляющие, как результат модуляции амплитуды и фазы низкочастотной волны накачки излучениями и полями объектов. Являясь неразрывно связанной компонентой просветной волны модуляционные составляющие переносятся на большие расстояния и обнаруживаются в блоках тракта приема, обработки и регистрации информационных сигналов 7.
Сигнал с приемного преобразователя 2 по кабельной линии подается на вход широкополосного усилителя 7.1 тракта приема обработки и регистрации информационных сигналов 7. Задачей блоков, входящих в состав тракта приема обработки и регистрации информационных сигналов 7, является измерение признаков проявления информационных волн источников.
Сигнал с выхода широкополосного усилителя 7.1 подается на вход преобразователя частотно-временного масштаба 7.2, который обеспечивает увеличение концентрации энергии просветных сигналов и эффективность выделения из них признаков полей, формируемых объектами.
Сигнал с выхода преобразователя частотно-временного масштаба 7.2 поступает на вход спектроанализатора 7.3, задачей которого является выделение дискретных составляющих суммарной или разностной частоты в узкополосных спектрах преобразованных информационных сигналов, по которым восстанавливают характеристики волн объектов 5.
Далее сигнал с выхода спектроанализатора 7.3 передается на вход рекордера 7.4, а также на вход фильтра 9.1 блока предварительной обработки 9 нейросетевого комплекса управления 8. Задачей фильтра 9.1 является сокращение времени, затрачиваемого на работу и процесс обучения нейронной сети, путем фильтрации дискретных составляющих выходного сигнала спектроанализатора 7.3 в соответствии с заданным для нейронной сети диапазоном частот. Параметры фильтра 9.1 были выбраны исходя из анализа записей акустических сигналов типовых целей, полученных при натурных испытаниях.
Выходной сигнал фильтра 9.1 поступает на вход блока подготовки данных 9.2, в котором для прореженного набора дискретных составляющих, как входного информационного массива распознающей сети, содержащего признаки, подлежащие категоризации, вычисляются статистические параметры объекта, а также производится их сжатие по методу Колмогорова - Хинчина.
Сигнал с выхода блока подготовки данных 9.2 передается на первый вход категоризатора типа цели 10.1 модуля нейросетевого распознавания 10.
На второй вход категоризатора типа цели 10.1 поступают данные с блока обучения 10.2, в память которого записаны математически обработанные образы спектрограмм морских целей (см. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Моделирование процесса изменения параметров гидроакустических сигналов для управляемого обучения интеллектуальной системы классификации морских целей; Василенко А.М., Пятакович В.А., Алексеев О.А., №2018613557 от 16.03.2018).
После чего искусственную нейронную сеть категоризатора типа цели 10.1 настраивают по классификационным признакам целей, запускают вычислительные операции, по результатам которых корректируют весовые коэффициенты распознающей сети и формируют вывод о степени принадлежности анализируемой области спектра объекту идентификации. Настройка весовых коэффициентов распознающей сети определяется алгоритмом обратного распространения ошибки, основная идея которого состоит в распространении сигналов ошибки от выходов сети к её входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Для возможности применения метода обратного распространения ошибки необходимо, чтобы передаточная функция нейронов была дифференцируема.
Задача распознавания (классификации) обнаруженных целей решается с помощью трехслойной нейронной сети, которая позволяет выделить семь объектов и один неизвестный класс, что в перспективе позволит значительно расширить круг распознаваемых морских технических объектов (см. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Специализированный нейросетевой пакет для решения задач распознавания морских целей; Василенко А.М., Пятакович В.А., №2018619799 от 13.08.2018; Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Специализированный нейросетевой комплекс классификации зашумленных сигналов морских целей; Пятакович В.А., Василенко А.М., №2018619739 от 10.08.2018).
ij
ij
ij
(1)
(2)
(3)
Анализ низкочастотной, среднечастотной и высокочастотной составляющих амплитудно-частотной характеристики производится раздельно, так как генеральные признаки для различных типов объектов могут находиться в различных частотных диапазонах. Как показано на фиг. 5, на каждый нейрон первого слоя через синапсы с весами {T}, i = 1, 2, 3; j = 1, 2, 3 подаются все компоненты входного вектора  На каждый нейрон второго слоя через синапсы с весами {T}, i = 1, 2, 3; j = 1, 2, 3 подаются выходные сигналы первого слоя. На каждый нейрон третьего слоя через синапсы с весами {T}, i = 1, 2, 3; j = 1, 2, 3 подаются выходные сигналы второго слоя. Значения выходных сигналов третьего слоя образуют вектор решений  элементы которого представлены в табл.1. на фиг. 8.
Сигнал по типу цели, сформированный выходным слоем распознающей нейронной сети, поступает с выхода блока 10.1 на вход блока управления 11, который формирует и подает команду в тракт излучения 6 на вход генератора сигналов накачки стабилизированной частоты 6.1, что позволяет генерировать сигналы накачки морской среды в соответствии с задачами и условиями длительного морского мониторинга.
Таким образом предложенная система морского мониторинга с программируемым нейросетевым комплексом управления, обеспечивает дальний параметрический прием волн в звуковом и инфразвуковом диапазонах частот с корректировкой процесса генерации излучаемых сигналов накачки среды в соответствии с задачами и условиями длительного морского мониторинга, а также позволяет распознать (классифицировать) обнаруженные объекты на основе вычислительных операций искусственных нейронных сетей с применением предварительного сжатия информации об объекте и пополняемых библиотек математически обработанных образов спектрограмм целей, что сократит время, затрачиваемое на работу и процесс обучения искусственной нейронной сети и повысит оперативность нейросетевого распознавания (классификации) цели.
Система морского мониторинга с программируемым нейросетевым комплексом управления промышленно применима, так как для ее создания используются распространенные компоненты и изделия радиотехнической промышленности и вычислительной техники.