Título: Simulador de Ruído de Cavitação de Embarcações utilizando uma Rede Neural Realimentada
Autores: Anderson Damacena Santos, Elio P. Sarno Filho, Eduardo F. Simas Filho, Antônio C. L. Fernandes Jr. and José M. de Seixas
Resumo:
Sistemas de sonar passivo são utilizados tanto em aplicações civis quanto militares, para tarefas como monitoramento do ambiente submarino e detecção de animais e embarcações. A aquisição de sinais acústicos submarinos requer um complexo sistema de medição e envolve custos consideráveis para instalação e manutenção. Aliado a isso, a grande variedade de classes de embarcação e condições climáticas aumenta consideravelmente a diversidade destes tipos de sinais. Neste contexto, esse trabalho propõe-se a desenvolver um simulador de sinais acústicos submarinos que combina informações da cavitação de embarcações com ruído ambiente a partir de um sistema com um bloco fenomenológico e um bloco baseado em aprendizado de máquinas. O primeiro produz a combinação de ruído de cavitação de embarcações com ruído ambiente a partir da descrição dos fenômenos físicos utilizando modelos matemáticos. A seguir, uma rede neural realimentada (estrutura NARX) é utilizada para produzir um mapeamento que aproxima o resultado do simulador do comportamento de sinais experimentais. O simulador proposto foi capaz de produzir sinais com grande fidedignidade a sinais reais.
Palavras-chave:
Rede Neural, Rede NARX, Simulador, Sonar Passivo.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-145
Artigo em pdf: CBIC_2021_paper_145.pdf
Arquivo BibTeX: CBIC_2021_145.bib