ارائه یک روش مؤثر برای به‌دست‌آوردن امضای آکوستیک

افشار, سودابه; کاظمی‌تبار, سید جواد; ابراهیم زاده, عطاالله

ارائه یک روش مؤثر برای به‌دست‌آوردن امضای آکوستیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل ، ایران

چکیده

تشخیص و طبقه‌بندی شناورهای دریایی از سیگنال‌های ساطع‌شده از آن‌ها، یک وظیفة مهم و با کاربردهای نظامی حیاتی، به‌ویژه در شرایط بحرانی و جنگ است. از زمان‌های قدیم تا به امروز، این وظیفه‌، به‌صورت سنتی توسط افسرهای سونار به کمک سیگنال‌های آکوستیکی دریافت شده توسط هیدروفون‌های سونار انجام می‌شد. امروزه، ارائه راهکارهایی که این وظیفه را به‌صورت خودکار و با کمترین دخالت انسان انجام دهند، یک ضرورت اجتناب‌ناپذیر است. در این پژوهش، با استفاده از روش‌های مختلف پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده، ابعاد مجموعه داده تحت سناریوهای خاص گسترش داده می‌شود. با پردازش سیگنال، ویژگی‌های مختلفی را از مجموعه داده‌ای مربوط به سناریوهای مختلف استخراج می‌شود و توسط دانش یادگیری ماشین، الگوریتم‌های طبقه‌بندی متنوعی را به کار می‌رود. درنهایت، با محاسبه معیارهای ارزیابی مختلف، عملکرد سناریوهای مختلف بررسی و تحلیل می‌شود. نتایج این تحقیق، موفقیت‌آمیز بودن روش استخراج ویژگی ضرایب کپسترال فرکانسی مل (MFCC) را در هنگام به‌کارگیری الگوریتم‌های طبقه‌بندی مختلف، ازجمله شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و همچنین شکست روش شبکه عصبی پیچشی (CNN) را در هنگام آموزش توسط مجموعه داده‌های کوچک نشان می‌دهد. با مقایسه نتایج شبیه‌سازی معلوم شد با توجه به محدود بودن مجموعه داده مورد استفاده، روش ANN بهترین کارایی را ارائه است.

کلیدواژه‌ها

20.1001.1.26762935.1402.14.1.3.3

عنوان مقاله [English]

An Effective Acoustic Signature Extraction Based on Optimization

نویسندگان [English]

Soudabeh Afshar
Javad Kazemitabar
Ata Ebrahimzadeh

Babol Noshirvani University of Technology

چکیده [English]

Identifying and classifying marine vehicles is of great significance in military applications. Traditionally, this task was performed by sonar officers based on acoustic signals received by sonar hydrophones. Nowadays, developing systems that perform this task automatically and with minimal human intervention is inevitable. In this study, using different augmentation methods, the size of this dataset is expanded under different scenarios. With the help of signal processing and machine learning knowledge, different features are extracted and next these features are classified using different classification algorithms. Finally, the performance of different scenarios is evaluated by calculating different measures. Results of this study show the success of the Mel-Frequency Cepsteral Coefficient (MFCC) feature extraction method when using various classification algorithms, including Artificial Neural Network (ANN) and also the failure of Convolutional Neural Network (CNN) when training with small datasets. The overall comparison reveals that due to the small number of samples in the dataset, ANN presents the best performance

کلیدواژه‌ها [English]

Marine Vehicle Classification
Sonar Hydrophone
Acoustic Signature
Data Augmentation
Mel-Frequency Cepsteral Coefficients
Artificial Neural Network
Convolutional Neural Network

مراجع

[1] Axelsson, O. “Automatic Classification of Surface Ships Based on Signals from Passive Underwater Sensors”; M.S. Thesis, Lulea University of Technologhy, Sweden, 2018.
[2] Malfante, M.; Mars, J. I.; Della Mura, M.; Gervaise, C. “Automatic Fish Sounds Classification”; Acoust. Soc. Am. 2018, 143, 2834-2846. https://doi.org/10.1121/ 1.5036628.
[3] Neupane, D.; Seok, J. “A Reviewon Deep Learning-Based Approaches for Automatic Sonar Target Recognition”; Electronics 2020, 9, 1972. https://doi.org/10.3390/ electronics9111972.
[4] Bach, H.; Vue, L. H.; Nguyen, V. D. “Classification of Surface Vehicle Propeller Cavitation Noise using Spectrogram Processing in Combination with Convolution Neural Network”; Sensors 2021, 21, 3353. https://doi.org/ 10.3390/s21103353.
[5] Leal, N.; Leal, E.; Sanchez, G. “Marine Vessel Recognition by Acoustic Signature”; ARPN Eng. Appl. Sci. 2015, 10, 9633-9639.
[6] Khishe, M.; Mohammadi, H. “Passive Sonar Target Classification using Multi-Layer Perceptron Trained by Salp Swarm Algorithm”; Ocean Eng. 2019, 181, 98-108. https:// doi.org/10.1016/j.oceaneng.2019.04.013
[7] Shadojahromi, M.; Bagheri, V.; Rostami, H.; Keshavarz, A. “New Solotion for Process and Classifying Inactive Sonar Signal with Echo Sound Features”; Third Int. Conf. and first Int. Practical Research in Electronic and Mechanics and Mechatronics, 2015 (In Persian).
[8] Sayyadi, H.; Seyf, M.; Abniki, A. “Classifying and Identifying Underwater Purposes Based on Emitted Sound Signals”; Sea Engineering Publication, 2018 (In Persian). https://doi.org/1001.1.17357608.1396.13.26.4.2.
[9] San Fransisco Maritime National Park Association website
Rodriguez Molinuevo, J. “Right Whale up-call Detection using Deep Classifiers Over Underwater Noisy Recordings”; M.S. Thesis, Rovira i Virgili University, Spain, Oct. 2019.
Gimse, H. “Classification of Marine Vessels using Sonar Data and a Neural Network”; M.S. Thesis, Norwegian University of Science and Technologhy Apr. 2017, Norway.
Github; Chin, Ch.; Right-Whale-Convolutional-Neural-Network
Mimura, ; Mimura, K.; Nakamura, K.; Takao, K.; Yasukawa, K.; Kato, Y. “Automated Detection of Hydrothermal Emission Signatures from Multi-Beam Echo Sounder Images Using Deep Learning”; IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2023, 16, 2703-2710. https://doi.org/10.2343/ geochemj.2.0419.
Khishe; “DRW-AE: A Deep Recurrent-Wavelet Autoencoder for Underwater Target Recognition”; IEEE J. Oceanic Eng. 2022, 47, 1083-1098. https://ieeexplore. ieee.org/document/9852135.