Приходько, Ірина ОлександрівнаРибас, Олександр Олександрович2025-01-272025-01-272024Рибас, О. О. Визначення типу ворожих БПЛА за допомогою нейронних мереж : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Рибас Олександр Олександрович. – Київ, 2024. – 99 c.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72213Текстова частина магістерської дисертації містить: 98 с., 12 рис., 12 табл., 4 додатки, 20 використаних джерел. Мета роботи: Реалізувати ефективний метод машинного навчання для класифікації сигналів безпілотних літальних апаратів (БПЛА) на основі аналізу спектрограм, використовуючи різні алгоритми та архітектури нейронних мереж. У процесі виконання роботи було зібрано дані з використанням SDR (Software-Defined Radio), проведено їх сегментацію та перетворення у спектрограми. Було виконано порівняльний аналіз традиційних методів машинного навчання, таких як Random Forest, Decision Tree і SVM, для класифікації сигналів. На основі результатів аналізу було розроблено, навчено та протестовано згорткову нейронну мережу (CNN), яка продемонструвала високу точність класифікації спектрограм. Модель було інтегровано у систему, здатну працювати на одноплатних комп’ютерах, таких як Raspberry Pi 4. Результати показали, що розроблена система дозволяє ефективно класифікувати сигнали БПЛА з точністю до 92.7%, що робить її придатною для використання у військових та цивільних задачах. Проведений аналіз підтвердив переваги CNN над класичними алгоритмами машинного навчання у задачах обробки візуальних даних. Система забезпечує економічно вигідне рішення порівняно з комерційними аналогами. Подальше вдосконалення системи може включати розширення та оптимізацію датасету шляхом додавання реальних сигналів, удосконалення архітектури моделі для роботи на ресурсно обмежених пристроях та інтеграцію додаткових модулів, таких як акустичні чи оптичні сенсори, для підвищення її універсальності.99 c.ukкласифікація сигналівнейронна мережаспектрограмаSDRrandom forestdecision treesvmзгорткові нейронні мережі (CNN)безпілотні літальні апаратиUAV signal classificationneural networkspectrogramSVMconvolutional neural network (CNN)Master Thesis621.396