Classificador Neural OnLine para Sonar Passivo utilizando um Processador Digital de Sinais de Alto Desempenho

Abstract

The noise radiated from ships in the ocean contains information about their machinery, being normally used by passive sonar systems for detection and identification purposes. This article describes the implementation of an on-line neural classifier using a high-speed 32-bit floating-point digital signal processor (ADSP21062 IntroduçãoUma embarcação ao navegar no mar produz uma ampla gama de sons. O ruído do sistema de propulsão, das diversas máquinas e sistemas internos, assim como os sons produzidos pelas hélices e pela fauna aquática, misturam-se às suas múltiplas reflexões em diferentes obstáculos, compondo um rico sinal de ruído. Distinguir entre diferentes classes de navios pela análise deste ruído é uma tarefa não trivial [1].A identificação de navios por um submarino é realizada basicamente por seu sistema de sonar passivo. O ruído irradiado pelos contatos é recebido pelos sensores do sistema de sonar e é processado de forma a fornecer uma informação visual e auditiva a um operador especialmente treinado. Este operador avalia tais informações e define a identificação do contato. A eficiência deste método está diretamente relacionada à habilidade do operador em isolar e identificar as características relevantes do sinal recebido, tanto em termos de sonoridade, quanto em termos do conteúdo do espectro de freqüências.Visando aumentar a confiabilidade e acerelar o processo de tomada de decisões, métodos inteligentes vêm sendo utilizados. Um método especialmente interessante para esta aplicação é a utilização de redes neurais. As redes neurais têm provado ser capazes de extrair características relevantes em espaços de dados de elevada dimensão, para complexas aplicações de diferentes áreas do conhecimento [2]. Devido a sua simplicidade e robustez, as redes multicamadas e sem realimentação, treinadas pelo algoritmo de backpropagation, são bastante populares. Esta simplicidade, especialmente na fase de produção de saídas, permite sua implementação em diferentes ambientes computacionais, inclusive em sistemas on-line. Aliando-se à rede neural métodos eficientes de pré-processamento, a alta dimensionalidade do espaço de entrada de uma rede típica pode ser reduzida, redução esta que é atrativa em problemas de sonar passivo, especialmente para operação on-line.Para implementação on-line de classificadores, os processadores digitais de sinais (DSPs) são uma ótima opção. O DSP é um microprocessador cuja arquitetura interna é otimizada para a operação de produto interno, operação mais frequentemente realizada nos algoritmos de processamento digital de sinais e de processamento neural, em especial na fase de produção de saídas. Assim, os DSPs permitem a implementação de classificadores neurais razoavelmente complexos, com alto volume de pré-processamento digital, de forma extremamente veloz, constituindo uma opção economicamente viável para problemas que exijam resposta on-line, ou em tempo real, de alto desempenho.Este artigo trata da implementação, na tecnologia dos DSPs, de um sistema de classificação de nav...