معالجة إشارات DEMON المعززة بتقنية المويجات (Wavelet) والتعلم العميق للتعرف على الأهداف باستخدام السونار السلبي

المؤلفون

  • سعيدة النور قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب، كلية الهندسة والعلوم التطبيقية، الأكاديمية الليبية، طرابلس، ليبيا https://orcid.org/0009-0007-5247-0409
  • مرعي ابوستة قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب، كلية الهندسة والعلوم التطبيقية، الأكاديمية الليبية، طرابلس، ليبيا https://orcid.org/0009-0005-5588-4936

DOI:

https://doi.org/10.63318/waujpasv4i2_26

الكلمات المفتاحية:

السونار السلبي، تحويل المويجات المتقطع (DWT)، DEMON، الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، الصوتيات تحت الماء

الملخص

تقدم هذه الورقة إطارًا متكاملًا للتعرف الآلي على الأهداف تحت الماء ( ) يدمج بين معالجة الإشارات المتقدمة والتعلم العميق. ولإزالة الضوضاء المحيطية غير المستقرة في المحيط وعزل التعديلات منخفضة التردد، تخضع إشارات الضغط الصوتي الخام لإزالة الضوضاء مسبقاً باستخدام تحويل المويجات المتقطع  باستخدام المويجات الأم db4  والترشيح بالعتبة اللينة)، يليه تحليل كشف تعديل الغلاف على الضوضاء ( ) لإنتاج متجهات خصائص طيفية بأبعاد 128 خانة. وتتم عملية التصنيف باستخدام بنية شبكة عصبية تلافيفية أحادية الأبعاد ( ) مخصصة مكونة من 7 طبقات تنتهي بطبقة مخرجات بدالة . ولتقييم النموذج، تم توليد مجموعة بيانات متوازنة عبر المحاكاة الصوتية في برنامج MATLAB R2024b تتكون من 1,200 عينة صوتية (200 عينة لكل فئة عبر ستة أهداف مختلفة: قارب سريع، قارب مطاطي، غواص بشري، سلحفاة ضخمة، دولفين، وغواصة صغيرة) تنتشر عبر قناة متعددة المسارات في المياه الضحلة تتراوح بين 20 و40 مساراً بتردد أخذ عينات . وتُظهر التقييمات التجريبية دقة تصنيف إجمالية تبلغ 94.93% ومعامل F1 بمتوسط كلي يبلغ 0.9505. وإلى جانب زمن استجابة استنتاج يبلغ 11.40 مللي ثانية لكل هدف واعتماد آلية عتبة قائمة على المسافة الإقليدية لكشف الشذوذ للأهداف خارج التوزيع، يثبت النظام المقترح كفاءته الحسابية وملاءمته العالية للمراقبة البحرية السلبية تحت الماء في الوقت الفعلي.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

التنزيلات

منشور

2026-08-10

إصدار

Volume 4, Issue. 2, July-Decemer 2026

القسم

Articles

الرخصة

الحقوق الفكرية (c) 2026 المؤلفون

Creative Commons License

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

تستخدم هذه المجلة رخصة المشاع الإبداعي-غير تجاري نَسب المُصنَّف 4.0 دولي (CC BY-NC 4.0)، والتي تسمح بالاستخدام والمشاركة والتوزيع والاستنساخ بأي وسيط أو صيغة، طالما أنك تعطي الفضل المناسب للمؤلف (المؤلفين) الأصلي والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتشير إلى ما إذا تم إجراء تغييرات. للاطلاع على نسخة من هذا الترخيص، قم بزيارة /https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

حقوق الطبع والنشر للمقالات

يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر لمقالاتهم المنشورة في هذه المجلة.

كيفية الاقتباس

النور س., & ابوستة م. (2026). معالجة إشارات DEMON المعززة بتقنية المويجات (Wavelet) والتعلم العميق للتعرف على الأهداف باستخدام السونار السلبي. مجلة جامعة وادي الشاطئ للعلوم البحتة والتطبيقية, 4(2), 223-232. https://doi.org/10.63318/waujpasv4i2_26