Нейросетевая система обнаружения и оперативной идентификации морских целей
NEURON NETWORK SYSTEM FOR DETECTION AND RAPID IDENTIFICATION OF SEA TARGETS

Изобретение относится к области гидроакустики и может быть использовано для построения интеллектуальных систем распознавания (классификации) и автоматической идентификации источников гидроакустических сигналов, обнаруженных в режиме шумопеленгования. Распознавание (классификация) и идентификация морских целей по их амплитудно-частотным характеристикам с помощью вычислительных операций нейронных сетей позволяет ускорить процесс распознавания (классификации) и повысить вероятность идентификации типов как для надводных, так и для подводных целей. Оперативность идентификации морских целей достигается предварительным сжатием информации об объекте, что сокращает время, затрачиваемое на работу и процесс обучения распознающей нейронной сети.
Известно устройство обнаружения широкополосного шума с дискретными компонентами, по сути являющееся многоканальным энергетическим приемником (см. Бурдик B.C. Анализ гидроакустических систем. - Л.: Судостроение, 1988, С. 351–352). В качестве его основных элементов используются аналого-цифровой преобразователь, рециркулятор, набор узкополосных фильтров, квадратичные детекторы, выходное напряжение которых пропорционально квадрату входного, интеграторы и пороговое устройство. Помехоустойчивость приемника на основе квадратичного детектора, называемого энергетическим приемником, так как его выходная статистика эквивалентна полной энергии входного процесса, является нижней границей всех оптимальных приемников. Поэтому в неблагоприятных условиях, которые определяются особенностями помехи, акустикой окружающей среды (профиль скорости звука, глубина и наклон дна и т.п.) эффективность приемника на основе квадратичного детектора может резко ухудшиться.
Недостатки аналога учтены в устройстве обнаружения шумовых гидроакустических сигналов на основе квадратурного приемника, взятом за прототип. Устройство-прототип содержит аналого-цифровой преобразователь, на вход которого подается входной сигнал, а выход которого соединен с входом рециркулятора, выходы которого соединены с входами М узкополосных фильтров, выходы которых соединены с первыми входами Μ пар перемножителей, выходы которых соединены с входами Μ пар интеграторов, выходы которых соединены с входами Μ пар квадраторов, выходы которых попарно соединены с входами Μ сумматоров, выходы которых соединены с входами М вычислителей квадратного корня, выходы которых соединены с входами Μ устройств задержки, выходы которых соединены с М входами сумматора, выход которого соединен с входом порогового устройства; 2М выходов постоянного запоминающего устройства соединены со вторыми входами М пар перемножителей; выходы управляющего устройства соединены с управляющими входами аналого-цифрового преобразователя, рециркулятора, постоянного запоминающего устройства и порогового устройства соответственно (RU, патент 2549207,G01S 15/04; опубл. 20.04.2015, бюл. №11).
Устройство-прототип обнаруживает шумовые гидроакустические сигналы в виде дискретных составляющих на фоне аддитивной помехи. Алгоритм работы устройства основан на квадратурном детектировании в каждом частотном канале. Использование большего объема априорной информации об обнаруживаемом полезном сигнале позволяет увеличивать помехоустойчивость обнаружителя широкополосных сигналов и, соответственно, дальность действия гидроакустической системы шумопеленгования.
m
m
При практической реализации устройства обнаружения шумовых гидроакустических сигналов на основе квадратурного приемника необходимо определить частотные характеристики узкополосных фильтров, а именно полосы пропускания фильтров (Δf) и их центральные частоты (f).
Определение вышеуказанных характеристик основано на необходимости обеспечения постоянной скважности фильтров (отношения ширины полосы фильтра к его центральной частоте) во всем диапазоне частот, а именно
После элементарных преобразований можно получить определяющие соотношения
При этом количество узкополосных фильтров в гребенке для общей полосы частот ΔF составит
Время анализа (интегрирования) в полосе каждого фильтра будет определяться выражением
(1)
Очевидно, что в случае накопления откликов от нескольких каналов обнаружителя (суммирования выходных процессов) необходимо согласование по времени анализа, т.е. введение временных задержек на выходах каналов перед операцией суммирования.
Для гребенки из М фильтров параметры задержки можно определить по формуле
(2)
Введение операции накопления откликов обусловлено необходимостью повышения эффективности обнаружения звукоряда полигармонического сигнала и учета возможного влияния эффекта Доплера при взаимном перемещении приемника и источника сигнала.
Недостатком устройства-прототипа является то, что оно не позволяет обеспечить распознавание (классификацию) и оперативную автоматическую идентификацию обнаруживаемых в режиме шумопеленгования объектов.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в дальнейшей разработке структурной схемы устройства-прототипа для его реализации как нейросетевой системы обнаружения и оперативной идентификации морских целей. Система должна обеспечивать обнаружение источников гидроакустических сигналов в режиме шумопеленгования, их распознавание (классификацию) и оперативную автоматическую идентификацию по амплитудно-частотным характеристикам на основе разработанных нейронных сетей с предварительным сжатием информации об объекте и библиотеки математически обработанных образов спектрограмм морских целей.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является обеспечение оперативной автоматической идентификации морских целей, обнаруженных в режиме шумопеленгования.
Указанный технический результат достигается тем, что разработана нейросетевая система обнаружения и оперативной идентификации морских целей, содержащая аналого-цифровой преобразователь, на вход которого подается входной сигнал, а выход которого соединен с входом рециркулятора, выходы которого соединены с входами М узкополосных фильтров. Выходы М узкополосных фильтров соединены с первыми входами Μ пар перемножителей, выходы которых соединены с входами Μ пар интеграторов, выходы которых соединены с входами Μ пар квадраторов. Выходы Μ пар квадраторов попарно соединены с входами Μ сумматоров, выходы которых соединены с входами М вычислителей квадратного корня, выходы которых соединены с входами Μ устройств задержки. Выходы Μ устройств задержки соединены с М входами сумматора, выход которого соединен с входом порогового устройства. 2М выходов постоянного запоминающего устройства соединены со вторыми входами М пар перемножителей. Выходы управляющего устройства соединены с управляющими входами аналого-цифрового преобразователя, рециркулятора, постоянного запоминающего устройства и порогового устройства соответственно. Принципиальным отличием от прототипа является то, что дополнительно введены блок предварительной обработки, состоящий из последовательно соединенных фильтра и блока подготовки данных, а также модуль нейросетевого распознавания, реализованный в виде блока обучения, охваченного обратной связью с категоризатором типа цели. При этом выход порогового устройства соединен с входом фильтра блока предварительной обработки. Выход блока подготовки данных блока предварительной обработки соединен с входом категоризатора типа цели модуля нейросетевого распознавания, на выходе которого формируется сигнал по типу цели согласно степени принадлежности исследуемой области спектра объекту идентификации.
Как известно, извлечение полезной информации из обнаруженных гидроакустических сигналов определяет основы алгоритмизации обработки данных в интеллектуальных системах распознавания (классификации) и автоматической идентификации источников гидроакустических сигналов. 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 (см. Пятакович В.А., Василенко А.М., Хотинский О.В. Распознавание и классификация источников формирования полей различной физической природы в морской среде: монография. - Владивосток: Морской гос. ун-т им. Г.И. Невельского, 2017. - 255 с..; 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; Пятакович В.А., Василенко А.М., Хотинский О.В. Нейросетевые технологии в интеллектуальных системах обнаружения и оперативной идентификации морских целей: монография. - Владивосток: Морской гос. ун-т им. Г.И. Невельского, 2018. - 263 с.).
Обучение распознающей сети производится на основе известного алгоритма обратного распространения ошибки, реализующего градиентный метод оптимизации функционала вида
*
*
где Т - вектор синаптических весов сети; (Х,Y) - обучающие пары;  - норма вектора.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 показана функциональная схема нейросетевой системы обнаружения и оперативной идентификации морских целей, содержащая следующие элементы:
1. Аналого-цифровой преобразователь (АЦП).
2. Рециркулятор.
3.1–3.М. Набор цифровых узкополосных полосовых фильтров (УПФ), перекрывающих ожидаемый частотный диапазон, с различной шириной полосы пропускания и различными центральными частотами, но с постоянной скважностью фильтров во всем диапазоне частот.
4.1.1, 4.2.1–4.1.М, 4.2.М. Квадраторы.
5.1.1, 5.2.1–5.1.М, 5.2.М. Интеграторы.
6. Пороговое устройство.
7.1.1, 7.2.1–7.1.М, 7.2.М. Перемножители.
8. Постоянное запоминающее устройство (ПЗУ).
9.1–9.М. Сумматоры.
9. Сумматор.
10.1–10.М. Вычислители квадратного корня.
11.1-11.М. Устройства задержки.
12. Управляющее устройство.
13. Блок предварительной обработки.
13.1. Фильтр.
13.2. Блок подготовки данных.
14. Модуль нейросетевого распознавания.
14.1. Категоризатор типа цели.
14.2. Блок обучения.
Общая структура распознающей сети представлена на фиг. 2. 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. 3 и фиг. 4 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 (классификация) морских целей с помощью вычислительных операций сети персептрон позволяет повысить вероятность классификации как надводных, так и подводных целей на 5-7%.
На фиг. 5 приведена таблица интерпретации элементов выходного вектора распознавания (классификации) гидроакустических сигналов по амплитудно-частотной характеристике.
Нейросетевая система обнаружения и оперативной идентификации морских целей работает следующим образом (см. фиг. 1).
На вход АЦП 1 поступает входной процесс x(t) с частотой дискретизации, удовлетворяющей требованиям теоремы Котельникова
С выхода АЦП 1 дискретные отсчеты поступают на вход рециркулятора 2, где формируется и с каждым новым отсчетом обновляется текущая дискретная выборка x(n) длиной N отсчетов.
Сформированная текущая дискретная выборка входного процесса x(n) поступает одновременно на входы М узкополосных фильтров 3.1-3.М.
С выходов М узкополосных фильтров 3.1-3.М, соответствующие узкополосные процессы одновременно поступают на первые входы М пар перемножителей 7.1.1, 7.2.1-7.1.М, 7.2.М, с выходов которых результаты перемножения поступают на входы М пар интеграторов 5.1.1,5.2.1-5.1.М,5.2.М. Время интегрирования в полосе каждого фильтра определяется выражением (1).
m
Из ПЗУ 8 на вторые входы М пар перемножителей 7.1.1, 7.2.1-7.1.М, 7.2.М поступают М пар синусных и косинусных составляющих (монохроматических) цифровых сигналов с частотами, соответствующими центральным частотам УПФ f.
С выходов М пар интеграторов 5.1.1, 5.2.1-5.1.М, 5.2.М результаты интегрирования поступают на входы М пар квадраторов 4.1.1, 4.2.1-4.1.М, 4.2.М, с выходов которых квадраты откликов попарно поступают на входы М сумматоров 9.1-9.М, с выходов которых результаты суммирования поступают на входы М вычислителей квадратного корня 10.1-10.М, с выходов которых результаты вычислений поступают на входы М устройств задержки 11.1-11.М. Параметры задержки в каждом частотном канале определяются соотношением (2).
С выходов М устройств задержки 11.1-11.М отклики поступают на входы сумматора 9, с выхода которого результат суммирования поступает на вход порогового устройства 6, где принимается решение о наличии или отсутствии сигнала.
Далее сигнал с выхода порогового устройства 6 поступает на вход фильтра 13.1 блока предварительной обработки 13, задачей которого является сокращение времени, затрачиваемого на работу и процесс обучения нейронной сети. Оперативность идентификации морских целей достигается сжатием информации об объекте в блоке подготовки данных 13.2 блока предварительной обработки 13.
Задача фильтрации в блоке предварительной обработки 13 сводится к удалению из выходного сигнала порогового устройства 6 дискретных составляющих, не удовлетворяющих диапазону частот цели, идентифицируемой нейронной сетью. Параметры фильтра 13.1 были выбраны исходя из анализа записей акустических сигналов типовых целей, полученных при натурных испытаниях.
Выходной сигнал фильтра 13.1 поступает на вход блока подготовки данных 13.2, в котором для прореженного набора дискретных составляющих, как входного информационного массива распознающей сети, содержащего признаки подлежащие категоризации, вычисляются статистические параметры, позволяющие построить годограф состояния идентифицируемого объекта и производить предварительное сжатие информации об объекте по методу Колмогорова - Хинчина.
Сигнал с выхода блока подготовки данных 13.2 передается на вход категоризатора типа цели 14.1 модуля нейросетевого распознавания 14. Задача распознавания (классификации) и идентификации обнаруженных источников гидроакустических сигналов 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.
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. 2, 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. 5.
Выходной сигнал категоризатора типа цели 14.1 (см. фиг. 1) поступает в память блока обучения 14.2, где происходит сравнение результатов распознающей сети с математическими образами спектрограмм морских объектов для формирования вывода о степени принадлежности анализируемой области спектра объекту идентификации, а 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.
Сформированный выходным слоем распознающей нейронной сети сигнал по типу цели поступает на выход блока 14.1, который является выходом системы.
Таким образом, обнаружив цель в режиме шумопеленгования устройством на основе квадратурного приемника и применив вычислительные операции разработанных нейронных сетей с предварительным сжатием информации об объекте, можно распознавать (классифицировать)цель, оперативно и автоматически идентифицировать ее по амплитудно-частотным характеристикам.
Предлагаемая нейросетевая система обнаружения и оперативной идентификации морских целей промышленно применима, так как для ее создания используются распространенные компоненты и изделия радиотехнической промышленности и вычислительной техники.