С появлением технологий подводной биологической связи, маскировки и скрытой связи, традиционные методы определения сигналов связи уже не могут удовлетворить текущие потребности подводного военного противоборства. Тем не менее, исследования по определению биологических сигналов связи пока еще не всесторонни. В данном исследовании в качестве объекта исследования использовались подводные сигналы связи, смоделированные по образцу звука дельфина с использованием метода пространственной частотной модуляции. Разработано определение на основе сверточной нейронной сети (CNN). Был разработан метод фильтрации маски времени-частоты (TFC) и использован метод обработки изображений для извлечения маски времени-частоты и последующей извлечении звука из нее. Применена техника пространственного разделения для подавления затухания сигнала в многолучевых каналах. Получена спектральная карта дифференциала фазы с помощью преобразования Хилберта и непрерывного вейвлет-преобразования и использована в качестве основы для определения. В финале была проверена эффективность данной методики путем моделирования и испытания на озере. В моделировании, при отношении сигнал-шум многолучевого канала (SNR) равном 0 децибел, достигнута точность определения 90%. В реальной среде подводной связи, при ширине символа 50 мс и SNR 6,36 децибел, достигнута точность определения 81%.

Определение звуковых сигналов подводной связи; биологическая маскировка и скрытая связь; фильтрация маски времени-частоты; сверточные нейронные сети