Семинар ОДА 07 октября

7 октября в конференц-зале ИФА им. А.М. Обухова РАН в  14:00  состоится доклад М.Н. Закирова по материалам кандидатской диссертации:

«Распознавание атмосферных инфразвуковых сигналов импульсных источников методами морфологического анализа вейвлет-спектров»

Диссертационная работа посвящена решению научно-практической задачи – автоматическому обнаружению и распознаванию инфразвуковых сигналов от импульсных источников (извержения вулканов) на фоне интенсивных атмосферных и техногенных шумов. Необходимость в таких методах обусловлена задачами мониторинга соблюдения Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний (ДВЗЯИ), оперативного обнаружения опасных природных и техногенных явлений, а также фундаментальными исследованиями физики атмосферы.
Основная сложность задачи заключается в существенных и априори неизвестных нелинейных искажениях, которые сигнал претерпевает при распространении на большие расстояния в неоднородной и нестационарной атмосфере. Традиционные методы, основанные на корреляционном анализе данных с нескольких датчиков или точном знании модели сигнала, в этих условиях часто оказываются недостаточно эффективными.
В качестве альтернативы в работе предлагается и развивается принципиально иной подход, основанный на сочетании частотно-временного анализа (непрерывного вейвлет-преобразования) и методов морфологического анализа изображений, а также некоторых методов машинного обучения. Морфологические методы позволяют определять инвариантные «формы» сигналов – особые классы всевозможных искаженных версий сигнала, регистрируемых в различных условиях, – и осуществлять распознавание по принципу принадлежности предъявленного сигнала к тому или иному классу-форме.
Целью работы является построение новых математических моделей и создание вычислительных методов, технологий обработки и комплексов компьютерных программ для анализа и распознавания акустических сигналов, распространяющихся в атмосфере. Были поставлены и решены следующие задачи: проведена предобработка данных; проанализированы существующие методы классификация сигналов; предложена математическая модель формы изображения вейвлет-спектра импульсного инфразвукового сигнала; реализован алгоритм обнаружения сигналов от импульсных источников, исследована его устойчивость к помехам и проведена количественная оценка эффективности; разработан метод декомпозиции акустических сигналов на простые атмосферные составляющие (N- и U-волны), и создан эффективный алгоритм нахождения их параметров; предложен метод построения формы сигналов по данным наблюдений с помощью метода главных компонент.
Впервые для исследования реальных атмосферных сигналов применен синтез непрерывного вейвлет-преобразования и морфологического анализа изображений, разработанного проф. Ю.П. Пытьевым. Данный подход обеспечил учёт частотно-временных особенностей сигналов и инвариантность метода к монотонным искажениям их амплитуды.
Разработан новый метод декомпозиции сигналов на N- и U-волны, включающий эффективный алгоритм оценки их параметров, сочетающий решение системы уравнений и нелинейную оптимизацию.
Впервые для построения формы инфразвуковых сигналов был успешно применен метод главных компонент, что позволило в автоматическом режиме выявлять инвариантные признаки, характерные для конкретных классов источников.
Теоретическая значимость работы заключается в развитии математического аппарата морфологического анализа применительно к задачам акустики атмосферы. Разработанные модели и методы вносят вклад в теорию распознавания образов, обработки нестационарных сигналов и решения обратных задач в условиях неопределенности.