Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/4304
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorАртемук, Сергій Ігорович-
dc.contributor.authorМикитин, Ігор Петрович-
dc.date.accessioned2023-02-08T12:12:06Z-
dc.date.available2023-02-08T12:12:06Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.issn2306-4412 (print)-
dc.identifier.issn2708-6070 (online)-
dc.identifier.urihttps://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/4304-
dc.description.abstractУ статті проведено літературний огляд і досліджено існуючі методи визначення координат розташування джерела акустичного сигналу. Виокремлено переваги і недоліки наведених у статті пасивних і активних методів. Ці методи можуть знайти застосування в авіації, космонавтиці, машинобудуванні й інших галузях науки та техніки, де використовують вимірювання, і призначені для визначення координат джерела акустичного сигналу. Останнім часом спостерігається тенденція зростання інтересу до використання нейронних мереж для вирішення різних завдань і застосування їх у різних сферах. За допомогою штучних нейронних мереж можна опрацьовувати, аналізувати та узагальнювати інформацію. Авторами статті було порівняно метод визначення координат розташування джерела акустичного сигналу із застосуванням штучної нейронної мережі із вже існуючими методами. У цьому методі визначають наявність сигналу від джерела акустичного сигналу у точках прийому шляхом приймання і реєстрації сигналу у просторово рознесених точках з відомими координатами та подальшого визначення різниці часу поширення сигналів від джерела до точок прийому сигналу. Наявність сигналу визначають за серединою площі прийнятого сигналу. Кількість точок прийому сигналу встановлюють на етапі навчання штучної нейронної мережі за критерієм мінімуму похибки визначення координат джерела акустичного сигналу. Різниці часу поширення сигналів від джерела до точок прийому сигналу визначають між усіма точками прийому, які розташовані впорядковано або випадковим чином, причому ці різниці часу подають на вхід попередньо навченої штучної нейронної мережі, на виході якої отримують координати джерела акустичного сигналу. Застосування цього методу дозволяє визначати координати джерела акустичного сигналу, не маючи при цьому попередньої інформації щодо відстані до джерела акустичного сигналу або будь-яких інших характеристик об’єкта, визначати координати неперіодичних сигналів, спростити процес вимірювання часових інтервалів та обчислення координат.uk_UA
dc.description.abstractThe article carries out a literature review and investigates the existing methods of determining the coordinates of the location of the acoustic signal source. The advantages and disadvantages of passive and active methods given in the article are highlighted. These methods can be used in aviation, cosmonautics, mechanical engineering and other fields of science and technology, where measurements are used, and are designed to determine the coordinates of the acoustic signal source. Recently, there has been a growing interest in using neural networks to solve various problems and their application in various fields. With the help of artificial neural networks, it is possible to process, analyze and summarize information. The authors of the article have compared the method of determining the coordinates of the location of the acoustic signal source using an artificial neural network with existing methods. In this method, the presence of a signal from the acoustic signal source at the reception points is determined by receiving and registering the signal at spatially separated points with known coordinates and further determining the difference in signal propagation times from the source to the signal reception points. The presence of a signal is determined by the middle of the area of the received signal. The number of signal reception points is set at the training stage of the artificial neural network according to the minimum error criterion in determining the coordinates of the acoustic signal source. The time differences of signal propagation from the source to the signal reception points are determined between all reception points, which are located in an orderly or random manner, and these time differences are fed to the input of a previously trained artificial neural network, at the output of which the coordinates of the acoustic signal source are obtained. The application of this method allows to determine the coordinates of the acoustic signal source without having prior information about the distance to the acoustic signal source or any other characteristics of the object, to determine the coordinates of non-periodic signals, to simplify the process of measuring time intervals and calculating coordinates.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherВісник Черкаського державного технологічного університету. Технічні наукиuk_UA
dc.subjectвизначення координатuk_UA
dc.subjectакустичні сигналиuk_UA
dc.subjectметод мінімумуuk_UA
dc.subjectметод максимумуuk_UA
dc.subjectрадіолокаціяuk_UA
dc.subjectпеленгаціяuk_UA
dc.subjectштучна нейронна мережаuk_UA
dc.subjectглибоке навчанняuk_UA
dc.subjectзвукuk_UA
dc.subjectdetermination of coordinatesuk_UA
dc.subjectacoustic signalsuk_UA
dc.subjectminimum methoduk_UA
dc.subjectmaximum methoduk_UA
dc.subjectradiolocationuk_UA
dc.subjectdirection findinguk_UA
dc.subjectartificial neural networkuk_UA
dc.subjectdeep learninguk_UA
dc.subjectsounduk_UA
dc.titleМетоди визначення координат джерела акустичного сигналуuk_UA
dc.title.alternativeMethods of determining the coordinates of the acoustic signal sourceuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.citation.issue3uk_UA
dc.citation.spage59uk_UA
dc.citation.epage72uk_UA
dc.identifier.doi10.24025/2306-4412.3.2022.260586-
Appears in Collections:№3/2022

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1-2_титул_3-2022.pdf650.33 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
3-4_зміст 3-2022.pdf462.73 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
59-72_Артемук, Микитин.pdf438.78 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.