priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2026-69-6-479-484pribor-545Research ArticleСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИSYSTEM ANALYSIS, MANAGEMENT AND INFORMATION PROCESSINGМатематическая модель акустического шума в системах многодронного мониторингаMathematical model of acoustic noise in multi-drone monitoring systemsГороховД. Г.GorokhovD. G.

Дмитрий Геннадьевич Горохов — магистрант

Санкт-Петербург

Dmitry G. Gorokhov — Master’s Student; Department of Information Management Systems

St. Petersburg

harokhau.dg@gmail.comЖелезнякЕ. В.ZheleznyakE. V.

Емельян Владиславович Железняк — студент, кафедра информационно-управляющих комплексов летательных аппаратов

Москва

Emelyan V. Zheleznyak — Student; Department of Information and Control Complexes of Aircraft

Moscow

emelanzeleznak@gmail.comЛабковскаяР. Я.LabkovskayaR. Ya.

Римма Яновна Лабковская — канд. техн. наук, кафедра информационных управляющих систем; доцент

Санкт-Петербург

Rimma Ya. Labkovskaya — PhD, Associate Professor; Department of Information Management Systems

St. Petersburg

rimma.labkovskaya@gmail.comСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-БруевичаРоссияThe Bonch-Bruevich St. Petersburg State University of TelecommunicationsRussian FederationМосковский авиационный институтРоссияMoscow Aviation InstituteRussian Federation202618072026696479484Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20262026Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/545

Представлена математическая формализация акустических помех в системах роевого мониторинга. Описаны подходы, обеспечивающие подавление собственного шума одиночного дрона, но не учитывающие динамику акустических каналов и нестационарность спектра при маневрах. Предложена модель принимаемого сигнала, учитывающая вышеописанные факторы и служащая теоретической основой для разработки алгоритмов совместного шумоподавления. Проведен анализ практической применимости для роев из нескольких дронов.

A mathematical formalization of the problem of acoustic interference in swarm monitoring systems is presented. Existing approaches are described that solve the problem of suppressing the own noise of a single drone, but do not take into account dynamic acoustic channels and the unsteadiness of the spectrum during maneuvers. A signal model is proposed that takes into account the above factors and serves as a theoretical basis for the development of cooperative noise reduction algorithms. An analysis of the model practical applicability for swarms of several drones is carried out.

адаптивная фильтрациярой дроновсобственный шумдинамические каналынестационарные помехиlocomotion robotstrajectory optimizationnumerical optimizationelectric drivecomputational designReferencesGupta C. et al. DroneAudioset: An Audio Dataset for Drone-based Search and Rescue // NeurIPS. 2025. arXiv:2510.15383v1 [eess.AS]. 17 Oct 2025.Gupta C. et al. NeurIPS, 2025, https://arxiv.org/pdf/2510.15383.Patel H. et al. Overcoming Drone Noise for Effective Human Detection in Emergency Response // Embry-Riddle Aeronautical University, 2024 [Электронный ресурс]: . (дата обращения: 02.10.2025)Patel H. et al. Embry-Riddle Aeronautical University, 2024, https://commons.erau.edu/db-srs/2024/poster-sessionone/22/.Wang W., Somers C. M., Wilson D. R. Drone audition for bioacoustic monitoring // Methods in Ecology and Evolution. 2023. Vol. 14. P. 2266–2277. DOI: 10.1111/2041-210X.14234.Wang W., Somers C.M., Wilson D.R. Methods in Ecology and Evolution, 2023, vol. 14, рр. 2266–2277, DOI: 10.1111/2041-210X.14234.Dixit S., Nagaria D. LMS Adaptive Filters for Noise Cancellation: A Review // International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. P. 2520–2529. DOI: 10.11591/ijece.v7i5.pp2520-2529.Dixit S., Nagaria D. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 2017, рp. 2520–2529, DOI: 10.11591/ijece.v7i5.pp2520-2529.Premachandra C., Kinasada Y. GAN Based Audio Noise Suppression for Victim Detection at Disaster Sites with UAV // IEEE Transactions on Services Computing. 2024. Vol. 17, N 1. P. 100–110. DOI: 10.1109/TSC.2023.3338488.Premachandra C., Kinasada Y. IEEE Transactions on Services Computing, 2024, no. 1(17), pp. 100–110, DOI: 10.1109/TSC.2023.3338488.Proakis J. G., Manolakis D. G. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications. Upper Saddle River: Pearson, 2006. 1104 p.Proakis J.G., Manolakis D.G. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications, Upper Saddle River, Pearson, 2006, 1104 p.Oppenheim A. V., Schafer R. W. Discrete-Time Signal Processing. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2009. 1144 p.Oppenheim A.V., Schafer R.W. Discrete-Time Signal Processing, Upper Saddle River, Prentice Hall, 2009, 1144 p.Pierce A. D. Acoustics: An Introduction to Its Physical Principles and Applications. Cham: Springer, 2019. 768 p.Pierce A.D. Acoustics: An Introduction to Its Physical Principles and Applications, Cham, Springer, 2019, 768 p.Haykin S. Adaptive Filter Theory. Harlow: Pearson Education Limited, 2014. 912 p.Haykin S. Adaptive Filter Theory, Harlow, Pearson Education Limited, 2014, 912 p.Beranek L. L., Mellow T. J. Acoustics: Sound Fields and Transducers. Oxford: Academic Press, 2012. 720 p.Beranek L.L., Mellow T.J. Acoustics: Sound Fields and Transducers, Oxford, Academic Press, 2012, 720 p.ISO 9613-1:1993. Acoustics – Attenuation of sound during propagation outdoors. Pt. 1: Calculation of the absorption of sound by the atmosphere. Geneva: ISO, 1993. 26 p. [Электронный ресурс]: . (дата обращения: 10.10.2025)ISO 9613-1:1993. Acoustics – Attenuation of sound during propagation outdoors, Pt. 1: Calculation of the absorption of sound by the atmosphere, Geneva, ISO, 1993, 26 p., https://cdn.standards.iteh.ai/samples/17426/3a2d69b767024b74805b83b063a91445/ISO-9613-1-1993.pdf.Brooks T. F., Pope D. S., Marcolini M. A. Airfoil Self-Noise and Prediction. NASA Reference Publication 1218. Hampton, VA: NASA, 1989. 142 p.Brooks T.F., Pope D.S., Marcolini M.A. Airfoil Self-Noise and Prediction, NASA Reference Publication 1218, Hampton, VA, NASA, 1989, 142 p.Intaratep N. et al. Experimental Study of Quadcopter Acoustics // 22nd AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference. Lyon, France, 2016. Paper AIAA-2016-2873 [Электронный ресурс]: . (дата обращения: 10.10.2025)Intaratep N. et al. 22nd AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference, Lyon, France, 2016, pp. AIAA-2016-2873, https://www.bu.edu/ufmal/files/2016/07/aiaa-2016-2873.pdf.Квадрокоптеры: критерии выбора двигателя [Электронный ресурс]: . (дата обращения: 10.10.2025)https://djistor.ru/blogs/blog/Kvadrokoptery-kriterii-vybora-dvigatelya. (in Russ.)Sayed A. H. Fundamentals of Adaptive Filtering. Hoboken, NJ: Wiley, 2003. 1125 p.Sayed A.H. Fundamentals of Adaptive Filtering, Hoboken, NJ, Wiley, 2003, 1125 p.GPS Accuracy. GPS.gov: official U.S. government information about the Global Positioning System [Электронный ресурс]: . (дата обращения: 10.10.2025)GPS Accuracy, https://www.gps.gov/gps-accuracy-0.Iyer G. et al. Creating speech zones with self-distributing acoustic swarms // Nature Communications. 2023. Vol. 14. Art. no. 5099. DOI: 10.1038/s41467-023-40869-8.Iyer G. et al. Nature Communications, 2023, vol. 14, art. no. 5099, DOI: 10.1038/s41467-023-40869-8.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.