تقريب انتشار الصوت تحت الماء باستخدام الشبكات العصبية: حالة نظرية الوضع الطبيعي

في بيئات المياه الضحلة وعند الترددات المنخفضة، توفر نظرية الوضع الطبيعي وصفًا مناسبًا لانتشار الصوت؛ ومع ذلك، فإن رموز المحاكاة التقليدية لوضع النمط يمكن أن تكون مرهقة حسابيًا. لمعالجة ذلك، نقترح استخدام الشبكات العصبية (NNs) لتقريب أرقام الموجات الوضعية ودوال العمق الوضعية. يعد توقع المعلمات الوضعية باستخدام الشبكات العصبية مهمة بسيطة نسبيًا مقارنة بتوقع كميات الصوت المتغيرة أكثر، مثل تلك التي تنطوي على تداخل الأوضاع مثل فقدان الإرسال. يسمح هذا النهج بتدريب الشبكات العصبية لتقريب المعلمات الوضعية عبر بيئات متنوعة وعند ترددات مختلفة، مما يلغي الحاجة لإعادة تدريب مكلفة لنماذج الشبكات العصبية. بمجرد تدريبها، يمكن استخدام أرقام الموجات الوضعية المتوقعة ودوال العمق الوضعية وفقًا لنظرية الوضع الطبيعي للحصول على المجال الصوتي لأي مواقع مصدر ومستقبل. يقلل هذا النهج وقت الحساب للحصول على المعلمة الوضعية بمقدار ثلاثين مرة مقارنة برموز الوضع العادي التقليدية، مما يجعلها حلاً واعدًا للتطبيقات ذات الموارد الحسابية المحدودة، مثل المحاكاة على المركبات تحت الماء المستقلة.