Математична модель локалізації поширення інфразвукового сигналу

Abstract

У цій дослідницькій статті пропонується побудова математичної моделі поширення інфразвукового сигналу. Побудована модель містить наступний набір вхідних даних: стандартне відхилення шуму вимірювань, швидкість поширення інфразвукової хвилі, ,координати давачів , азимут та час отримання інфразвукового сигналу давачами. Задана точність вхідних даних продискусована та обґрунтована. Основними теоретичними методами моделювання є поєднання усереднення тріангульованого значення за азимутом та Байєсівської локалізації джерела інфразвукового сигналу. Результатом моделювання є програмний Python-модуль, з можливістю задавати вхідні дані та отримувати точку з координатами розташування джерела інфразвукового сигналу, відстань давачів до неї. Передбачено візуалізацію результатів математичного моделювання, в цілях верифікації отриманих результатів, подальших досліджень впливу точності вхідних даних. Отримані результати моделювання передбачені для використовувати в цілях наповнення вибірок даних для подальшої дослідження локалізації інфразвукового сигналу, методами та засобами машинного навчання; для ітеративного вдосконалення поточної математичної моделі.This research paper proposes the construction of an mathematical model of infrasound signal propagation. The constructed model contains the following set of input data: standard deviation of measurement noise, infrasound wave propagation velocity, sensor coordinates, azimuth, and time of infrasound signal reception by sensors. The specified accuracy of the input data is discussed and justified. The main theoretical modeling methods are a combination of azimuth based triangulated value averaging and Bayesian infrasound source localization. The result of the modeling is a Python software module with the ability to set input data and obtain a point with the coordinates of the location of the infrasound signal source, the distance of the sensors to it. Visualization of the results of mathematical modeling is provided for the purpose of verification of the obtained results, further studies of the influence of the accuracy of input data. The obtained modeling results are expected to be used to fill data samples for further research on infrasound signal localization using machine learning method sand tools; for iterative improvement of the current mathematical model.