Mejorada resiliencia al ruido en la detección pasiva de tonos a través de redes neuronales convolucionales complejas de campo receptivo amplio

La detección de tonos es crucial para los sistemas de sonar pasivo. Se han desarrollado numerosos algoritmos para la detección pasiva de tonos, pero su efectividad en la detección de tonos débiles sigue siendo limitada. Para mejorar la resiliencia al ruido en la detección pasiva de tonos, se propone una estructura compleja de campo receptivo amplio llamada U-Net compleja impulsada por atención. Concretamente, se proponen dos mecanismos de atención, a saber, la atención temporal y la atención armónica, para ampliar el campo receptivo con alta eficiencia computacional. Luego se introducen operadores complejos para extraer tanto la información de amplitud como de fase de los tonos. Adicionalmente, se propone una estrategia simétrica de submuestreo y muestreo para mejorar la precisión de reconstrucción de la información detallada en el tiempo y frecuencia. En general, el método propuesto demuestra una gran robustez al ruido y una fuerte capacidad de generalización. Los resultados experimentales tanto en datos simulados como en datos del mundo real validan la superioridad de la U-Net compleja impulsada por atención frente a estructuras convencionales en forma de U.