| Revue: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000410231 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Sánchez Pérez, Luis Alejandro1 Sánchez Fernández, Luis Pastor1 Suarez Guerra, Sergio1 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, Ciudad de México. México |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 20 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 799-825 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | En este trabajo se examina el reconocimiento de la clase de aeronaves a partir de patrones del ruido en el despegue. Se analiza la segmentación de la señal en tiempo y el uso de una red neuronal MLP por cada segmento. Asimismo, se examinan varios algoritmos de decisión por comité para la agregación de las múltiples salidas de los clasificadores paralelos, así como la extracción y selección de características con base en el análisis del espectro del ruido de aeronaves. Por otro lado, se explora un método para estimar la trayectoria georreferenciada durante el despegue únicamente a partir de la señal. La metodología y los resultados están sustentados en la literatura actual |
| Resumen en inglés | In this work the aircraft class recognition of based on take-off noise patterns is examined. Signal segmentation in time is analyzed as well as using a MLP neural network as the classifier for each segment. Also, several algorithms for decision by committee in order to aggregate the multiple parallel outputs of the classifiers are examined along with feature extraction and selection based on spectrum analysis of the aircraft noise. Also, a method for georeferenced estimation of the take-off flight path based only on the noise signal is explored. The methodology and results are sustained in the current literature |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería de transportes, Aeronáutica, Aeronaves, Espectro del ruido, Segmentación de señales, Trayectorias georreferenciadas, Redes neuronales |
| Keyword: | Computer science, Engineering, Transportation engineering, Aeronautics, Aircraft, Noise spectrum, Signal segmentation, Georeferenced paths, Neural networks |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver HTML) |
