Herkömmliche Systeme zur Geräuscherkennung von Hubschraubern arbeiten mit dem Verhältnis der Hauptrotorfrequenz zur Heckrotorfrequenz. Mit diesem System wird ein neuronales Netz verglichen, das als zusätzliches Merkmal zu diesem Verhältnis auf die Verteilung charakteristischer Spitzen im Frequenzband trainiert wurde. Diese zusätzliche Information erlaubt es dem neuronalen Netz auch beim Fehlen des Heckrotorgeräusches zwischen zwei verschiedenen Hubschraubern zu unterscheiden. Verglichen wurden die zwei Systeme sowohl bei verschiedenen Intensitäten des Hintergrundgeräusches als auch bei verschiedenen Entfernungen (Lautstärken) der Geräuschquelle (Hubschrauber), die im Rechner simuliert wurden. Während das herkömmliche System dem neuronalen Netz überlegen ist solange ein Heckrotorgeräusch zur Verfügung steht, versagt es dagegen beim Fehlen desselben völlig. Bei einem Rauschabstand von 20-dB erreicht das neuronale Netz eine Erkennungsrate von 100 %. Bei 8-dB ist die Identifikation in 77 % aller Fälle korrekt, und selbst bei 0-dB erreicht sie noch 58 %. Bei der Geräuscherkennung in Abhängigkeit von der Entfernung verhalten sich die Ergebnisse analog.
Identification of helicopter noise using a neural network
Identifikation von Hubschraubergeräuschen durch ein neuronales Netz
AIAA Journal ; 30 , 3 ; 624-630
1992
7 Seiten, 8 Bilder, 19 Quellen
Article (Journal)
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