Статті КЕЦБ (ДІІТ)

Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/16474

ENG: Articles

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Підвищення рівня безпеки і захищеності транспортної інфраструктури від повітряних загроз на основі їх акустичної ідентифікації
    (Український державний університет науки і технологій, 2025) Босий, Дмитро Олексійович; Саблін, Олег Ігорович; Потапчук, Ірина Юріївна
    UKR: Мета. Метою дослідження є підвищення рівня безпеки та захищеності транспортної інфраструктури шляхом створення інтелектуальної системи моніторингу, здатної виявляти та класифікувати повітряні загрози за їх акустичними характеристиками. Робота спрямована на розроблення алгоритмів попереднього розпізнавання безпілотних літальних апаратів і крилатих ракет у зоні відповідальності інфраструктурних об’єктів, що є актуальним в умовах гібридних загроз та зростання ролі автономних систем безпеки. Методика. Використано комплексний підхід, який об’єднує методи цифрової обробки сигналів, машинного навчання та мікроконтролерних обчислень. Для побудови навчальної вибірки проведено спектральний аналіз акустичних сигна-тур повітряних об’єктів у середовищі MatLab із застосуванням пакетів Audio Toolbox і DSP System Toolbox. Основними ознаками сигналів стали Mel-частотні кепстральні коефіцієнти (MFCC), що забезпечили ефекти-вне виділення інформативних частотних компонентів. Модель штучної нейронної мережі, оптимізована для контролера STM32, реалізована з використанням бібліотек CMSIS-DSP та X–CUBE–AI. Для передавання да-них між сенсорними вузлами застосовано бездротові протоколи ZigBee і LoRa, що дозволяють формувати масштабовану енергоефективну мережу. Результати. Система забезпечує реєстрацію, аналіз і класифікацію звукових сигналів у режимі реального часу з точністю 85–90 %. Розроблений прототип сенсорного вузла із MEMS-мікрофоном виконує обчислення локально, без потреби в хмарних сервісах. Наукова новизна. Уперше запропоновано концепцію інтеграції акустичної ідентифікації повітряних загроз у систему моніторингу стану транспортної інфраструктури з використанням вбудованого штучного інтелекту, автономного навчання та локального прийняття рішень. Практична значимість. Отримані результати можуть бути використані для створення мереж раннього виявлення загроз, модернізації систем моніторингу контактних мереж, об’єктів критичної інфраструктури та забезпечення технологічної незалежності у сфері оборонних і транспортних рішень.