Акустический модем: классификация помех с использованием средств машинного обучения

Abstract

Разработана система для автоматической классификации помех в подводных акустических каналах с использованием методов машинного обучения. Реализованы симуляция пяти типов помех (чистый сигнал, белый шум, судоходный, биологический, сейсмический), извлечение восьми спектральных признаков и обучение классификаторов Random Forest и SVM. Применены методы цифровой фильтрации для предпроцессинга сигналов. Получены зависимости точности классификации от типа помехи. Результаты подтверждают эффективность машинного обучения для автоматического определения типа помехи в акустических системах.