Управление многопозиционной системой идентификации элементов адаптивных трансмиттеров на основе гибридной интеграции данных гетерогенной нейронной сетью
В статье рассматривается проектирование нейросетевой системы для определения положения источника информационных сигналов. Определение координат неизвестного источника является важной процедурой в задачах повышения эффективности функционирования систем беспроводных электронных коммуникаций. Решение проблемы требует преодоления ряда трудностей, связанных с оптимальным приемом сигналов от источников, размещением элементов систем передачи информации, относительной сложностью измерителя, включающего в свой состав средства преобразования поступающих сигналов. Способ обработки информации базируется на применении систем с множеством разнесенных пунктов приема, организованных как комплекс приемников дистанционной передачи данных. После прохождения группы функциональных блоков предобработанный сигнал с каждого приемника поступает на вычислительный модуль, основу которого составляет гетерогенная нейронная сеть. Нейроконтроллер выполнен из нейронных блоков трех типов, образующих трехслойную нейросетевую структуру. Первый слой составлен из нейронов-осцилляторов для поддержания постоянного функционирования двух других типов нейронов, организация которых требует постоянного стимулирования для функционирования всей сети. Нейросетевые модули второго и третьего типов сконструированы как устройства обработки сигналов, осуществляющие добавление и отсечение гармонических составляющих. Выполнено обоснование применяемого алгоритма обучения и показана эффективность спроектированной нейросетевой системы обработки информации.
