Порівняння архітектур нейронних мереж для акустичної локалізації малих БПЛА за даними мікрофонної решітки
Loading...
Date
DOI
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
У роботі представлено порівняльний аналіз архітектур нейронних мереж для акустичної локалізації малих БПЛА з використанням даних з набору d3set. Досліджено ефективність підходів CRNN, Transformer та GCC-PHAT-SM з навченою маскою у визначенні координат дрона. Встановлено, що CRNN забезпечує найвищу стабільність на обмежених вибірках, тоді як GCC-PHAT-SM покращує оцінювання відстані завдяки збереженню амплітудної інформації. Результати демонструють переваги адаптивних ознакових представлень для підвищення точності акустичної локалізації БПЛА.
Description
Citation
Корнєва, О. А. Порівняння архітектур нейронних мереж для акустичної локалізації малих БПЛА за даними мікрофонної решітки / О. А. Корнєва, С. В. Грибков // Штучний інтелект та інформаційні технології AIIT-2026 : наукові праці Третьої міжнародної науково-практичної конференції, 1–2 червня 2026 р., м. Київ. – Київ : НУХТ, 2026. – С. 64-66.