将模拟的环境变异性集成到神经网络训练中,用于水下来源定位.
Pedro Diniz1, Rogério Calazan1
1Department of Underwater Acoustics, Instituto de Estudos do Mar Almirante Paulo Moreira, Arraial do Cabo 28930-000, Brazil.
The Journal of the Acoustical Society of America
|June 7, 2023
概括
这项研究表明,使用建模数据可以改善监督机器学习 (ML) 进行水下来源定位. 用各种合成数据训练前神经网络 (FNN) 提高了对环境变化的稳定性,优于传统方法.
科学领域:
- 水下声学 水下声学
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 监督机器学习 (ML) 越来越多地用于水下声学,特别是用于声学倒置和源定位.
- 获得广泛的标记数据集用于水下源本地化是具有挑战性的,导致潜在的问题,如模型不匹配在前神经网络 (FNNs).
- 训练数据和现实条件之间的环境变化可能会降低ML模型的性能.
研究的目的:
- 调查使用建模数据用于训练FNN在水下声学方面的有效性.
- 通过解决数据限制,提高FNN在水下来源定位方面的稳定性.
- 用合成数据训练的FNN与传统匹配现场处理 (MFP) 的性能进行比较.
主要方法:
- 使用物理和数值传播模型作为数据增强工具来创建多样化的训练数据集.
- 在真实和合成生成的声数据的组合上训练前神经网络 (FNN).
- 在各种环境条件下进行非匹配测试,比较FNN和匹配现场处理 (MFP) 输出.
主要成果:
- 与在有限的数据上训练的FNN相比,在不同的模拟环境中训练的FNN对环境不匹配的稳定性更强.
- 使用合成数据进行训练的网络在考虑环境变化时,比传统的MFP表现出更优越和更一致的本地化性能.
- 系统分析证实,训练数据集的可变性对实验数据上的FNN定位精度有重大影响.
结论:
- 建模数据是一种有效的数据增强策略,用于训练FNN用于水下声学应用.
- 将环境变化纳入训练数据集可以显著提高基于ML的源本地化系统的稳定性和性能.
- 用各种合成数据进行训练的FNN为复杂环境中的水下源定位提供了对传统方法 (如MFP) 的有希望的替代方案.
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