Analiza učinkovitosti detekcije algoritma za nalaženje pravca histograma jednog vektora hidrofona

Algoritam histograma a jednovektorski hidrofon ima dobru robusnost i performanse procjene azimuta cilja. Ovaj članak analizira i sažima izvedbu otkrivanja ciljeva algoritma histograma i predlaže autonomno otkrivanje podvodnih ciljeva na temelju procjene azimuta cilja. Algoritam praćenja, ovaj algoritam može postići autonomno otkrivanje prisutnosti ili odsutnosti ciljeva u vodi. Rezultati simulacije i ispitivanja bezehoične skupine pokazuju da omjer signala i šuma koji zahtijeva algoritam histograma za postizanje autonomnog praćenja cilja mora biti veći od -7 dB. U ovom trenutku, pogreška pravca je oko 8°, a širina spektra azimuta od −3 dB je oko 20°. Analiza podataka o morskim ispitivanjima pokazuje da algoritam histograma može postići potpuno otkrivanje i praćenje cilja unutar udaljenosti od 13,8 km za površinsko plovilo brzine 8,4 kn, s optimalnom pogreškom pravljenja od 5◦ i smjerom od −3 dB na udaljenosti od 2 km. Spektralna širina može doseći 10◦

 

 

Vektorski kanal od vektorski hidrofonski senzor ima dipolnu usmjerenost neovisnu o frekvenciji i ima sposobnost otpornosti na izotropne smetnje buke. Vektorski hidrofon može postići orijentaciju bez zamućenja u cijelom prostoru, što pruža rješenje za detekciju cilja na malim podvodnim platformama opremljenim podvodnim akustičnim senzorima.

svoju prednost prostora. Posljednjih godina, uz kontinuirano poboljšanje tehnologije vektorskih hidrofona, snažno se primjenjuje i tehnologija obrade vektorskih signala. Potaknuta potražnjom, brzo se razvila. U usporedbi s konvencionalnim hidrofonima zvučnog tlaka, vektorski hidrofoni pružaju sveobuhvatnije informacije o zvučnom polju. Može se mjeriti samo skalar zvučnog polja, a mogu se dobiti i vektorske karakteristike zvučnog polja, što uvelike proširuje prostor obrade signala. Postoje mnogi algoritmi za procjenu azimuta cilja koji se temelje na hidrofonima s jednim vektorom, općenito se mogu podijeliti u dvije kategorije prema načelu nalaženja pravca: jedna je procjena azimuta na temelju protoka zvučne energije; drugi je razmatranje svakog kanala vektorskog hidrofona. To je niz od više elemenata, svaki element je približno na istoj poziciji u prostoru, a postojeća metoda obrade signala niza primjenjuje se na jednovektorski hidrofon korištenjem karakteristika obrasca toka niza samog jednovektorskog hidrofona. Različiti algoritmi za traženje pravca cilja vektorskog hidrofona imaju svoje prednosti i nedostatke. U usporedbi s drugim algoritmima, algoritam srednjeg histograma ima bolju robusnost i izvedbu procjene orijentacije cilja, te ima sposobnost suzbijanja interferencije uskog pojasa i jakog spektra linija, što je posebno prikladno za inženjerske primjene. Ovaj rad analizira i sažima histogramski algoritam za nalaženje smjera temeljen na jednom vektorskom hidrofonu i predlaže autonomni algoritam detekcije i praćenja podvodnih ciljeva temeljen na procjeni orijentacije cilja, korištenjem računalne simulacije, podataka mjerenja bezehotičnog bazena i podataka morskih eksperimenata analiziranih histogramom i grafom algoritma za otkrivanje ciljeva.

 

 

1 Teorijski algoritam

1.1 Algoritam za određivanje smjera histograma

 

Algoritam histograma treba prvo izračunati procjene ciljanog azimuta na različitim frekvencijskim točkama, a izraz za izračun je

θ(f) = arctan Re ⟨P∗w(f) × Vyw(f)⟩ Re ⟨P∗w(f) × Vxw(f)⟩ = arctan ⟨Iy(i, f)

⟨Ix(i, f)⟩, (1) U formuli (1), θ(f) predstavlja ciljni azimut izračunat na različitim frekvencijama f, a Pw, Vxw i Vyw predstavljaju zvučni tlak vektorskog hidrofona u P odnosno vibracije u smjeru x. Brzinski kanal i kanal brzine vibracija u smjeru y prikupljaju vrijednosti spektra signala, a Ix i Iy predstavljaju protok akustične energije u x-smjeru odnosno y-smjeru. Iz jednadžbe (1) može se vidjeti da je ciljni azimut izračunat jednadžbom (1) povezan s frekvencijom f, a procjene ciljanog azimuta na različitim frekvencijskim točkama su različite. Metoda procjene azimuta cilja putem histograma može se koristiti za izračunavanje azimuta cilja u okruženju. Uskopojasne smetnje i snažno potiskivanje smetnji u spektru linija, ali kada postoji više ciljeva u okruženju. Kada se frekvencije zračene buke međusobno preklapaju, metoda histograma ne može dobiti pravi azimut svake mete, već samo tok zvučne energije svake mete.

 

Kombinirana orijentacija bit će usmjerena prema intenzivnijoj ciljnoj orijentaciji. Statistika azimuta histograma služi za brojanje ciljanog procijenjenog azimuta θ(f) u odgovarajućem intervalu azimuta prema broju frekvencijskih točaka. Ako se interval azimuta podijeli s 1◦, tada je k = [θ(f) × 180/π], φ (k) = φ(k) + 1, (2) U formuli (2), [] predstavlja operaciju zaokruživanja, k je vrijednost dobivena zaokruživanjem θ(f), kao što je θ(f) 60, tada je θ( f) = θ(f)+ 360◦, tako da procijenjeni azimut cilja pada na interval [0◦ 360◦), φ je frekvencija procjene azimuta za svaki kut, a vrijednost kuta koja odgovara maksimalnoj vrijednosti je procijenjeni azimut cilja.

 

1.2

Algoritam za autonomno otkrivanje i praćenje ciljeva

Algoritam autonomnog otkrivanja i praćenja podvodnih ciljeva temeljen na procjeni orijentacije cilja. Osnovna ideja je izvršiti statističku analizu orijentacije mete procijenjene algoritmom histograma i usporediti statistiku orijentacije s unaprijed postavljenim pragovima, čime se konačno može ostvariti autonomna detekcija podvodnih ciljeva i praćenje. Dijagram toka autonomnog otkrivanja i praćenja cilja uključuje sljedećih pet koraka: (1) Prvo, upotrijebite algoritam histograma jednog vektora hidrofona za skeniranje cijelog prostornog smjera kako biste dobili procijenjeni azimut Ag primljenog signala; (2) Koristite stalnu virtualnu Detektor alarma (CA-CFAR detektor) izvodi stalnu obradu lažnog alarma na ciljnoj orijentaciji dobivenoj u koraku (1); (3) Ako CA-CFAR detektor ocijeni da je Ag orijentacija ciljanog signala, vrijednost Ag se dodjeljuje matrici AgT[i], u suprotnom, dodijelite -1 matrici AgT[i] (i = 1, 2, ·, N); (4) Ako je broj vrijednosti matrice AgT = −1 veći od AT (AT je unaprijed postavljeni prag, AT

 

Izračunavanje korijena srednje kvadratne pogreške StdAT, ako je StdAT manji od praga StdDT, procjenjuje se da cilj postoji i ciljni položaj se prati, inače ponovite korake (1) ∼ (4). Kroz gornjih 5 koraka može se postići autonomna detekcija i praćenje podvodnih ciljeva. Načelo CA-CFAR obrade je da pri otkrivanju i praćenju određenog azimutskog cilja, zbog nestacionarne prirode morskog okoliša, vjerojatnost lažnog alarma je nestabilna blizu određene vjerojatnosti otkrivanja, a praćenje razine buke u okolišu u stvarnom vremenu postavljanjem vremenski promjenjivog praga može postići stalan učinak otkrivanja s konstantnom vjerojatnošću lažnog alarma za azimutni cilj. Općenito, prag je funkcija vjerojatnosti otkrivanja i vjerojatnosti lažnog alarma. CA-CFAR tehnologija obrade je algoritam za obradu signala koji osigurava prag detekcije u sustavu automatske detekcije i minimizira utjecaj šuma i smetnji na vjerojatnost lažnog alarma sustava detekcije. U tehnologiji obrade CA-CFAR, kada je potrebno testirati određenu jedinicu, testirana jedinica se naziva testna jedinica (Cell under test, CUT), a jedinica uzorka koja se koristi za izdvajanje snage buke oko ispitne jedinice naziva se referentna jedinica (Reference). stanice, RC). Kako bi se spriječilo curenje ciljanog signala u referentnu jedinicu, što bi nepovoljno utjecalo na procjenu snage šuma, dio uzorka trebao bi biti rezerviran kao zaštitna ćelija (GC) između referentne jedinice i ispitne jedinice. Dan je odnos između ispitne jedinice, referentne jedinice i zaštitne jedinice.

2 Analiza učinkovitosti otkrivanja ciljeva

Ovaj odjeljak će dati rezultate računalne simulacije performansi algoritma histograma za otkrivanje cilja i koristiti podatke o ispitivanju bezekog bazena i mora za analizu

Izvedba algoritma za pronalaženje pravca cilja i autonomno praćenje. Radi jednostavnosti, ovaj članak analizira samo jednu ciljanu situaciju.

2.1 Analiza simulacije

Uvjeti simulacije su sljedeći: uzimajući u obzir da širokopojasni ciljni signal pada na jedan vektorski hidrofon s upadnim azimutom od 100◦, a omjer signala i šuma (omjer signala i šuma (SNR)) u istom frekvencijskom pojasu postavljen je na −20 ~ 16 dB, s intervalima od 2 dB, dodatni šum je Gaussov bijeli šum koji nije povezan s upadnim signalom, a frekvencija uzorkovanja je 20 kHz. Duljina podataka svakog procesa izračuna je 5 s, a 75% podataka se reproducira u vremenskom prozoru.

Brzina skupa je podijeljena u 17 dijelova podataka duljine 1 s, a brza Fourierova transformacija od 32768 točaka (Fast Fourier Transform) izvodi se na svakom izračunu data.form, FFT, frekvencijski pojas obrade je 200 Hz ~3 kHz, 17 grupa spektra intenziteta zvuka se izračunava i prosječuje, a zatim se algoritam histograma koristi za svrha.

Procijenjena standardna orijentacija. Slika 3 prikazuje rezultate procjene azimuta algoritma histograma koristeći gore navedene uvjete simulacije kao funkciju omjera signala i šuma (to jest, normalizirani spektar azimuta varira sa signalom. Omjer šuma se mijenja, a spektar azimuta je amplituda u različitim azimutima), a 200 neovisnih Monte Carlo simulacijskih eksperimenata se izvodi pod svakim omjer signala i šuma. Može se vidjeti da procijenjena povijest azimuta postupno postaje jasna kako se omjer signala i šuma povećava. Kako bi se kvantitativno opisala izvedba procjene ciljne orijentacije algoritma histograma, Slika 4 i Slika 5. Dana je krivulja pogreške u traženju smjera i širina spektra azimuta od -3 dB u odnosu na SNR. Može se vidjeti da kada je omjer signala i šuma -7 dB, određivanje smjera. Pogreška je oko 8◦, a širina spektra azimuta od -3 dB je oko 19◦; kada je omjer signala i šuma veći od 0 dB, pogreška u traženju smjera i širina spektra azimuta od -3 dB manje su od 3◦ odnosno 7◦

Slika 6 je krivulja zastavice za autonomno praćenje cilja s omjerom signala i šuma prema algoritmu za autonomno otkrivanje i praćenje cilja koji je predložen u odjeljku 1. Oznaka za praćenje cilja 1 predstavlja da algoritam postiže praćenje cilja, a 0 znači da praćenje cilja nije postignuto. Na slici 6 može se vidjeti da kada je omjer signala i šuma veći od -7 dB.Algoritam vremenskog histograma može postići autonomni cilj .

2.2 Analiza ispitivanja spremnika

Kako bi se savladala izvedba otkrivanja cilja algoritma jednovektorskog hidrofonskog histograma, proveden je test verifikacije izvedbe jednovektorskog hidrofonskog otkrivanja cilja u bezehoičnom bazenu. UW350 korišten je kao meta izvora zvuka tijekom testa, a dubina je korištena za 3 m pod vodom. Signal korišten u testu je širina izlaza izvora signala. S Gaussovim bijelim šumom, izlazna vrijednost od vrha do vrha postavljena je na 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V i 10 V. Vrijeme prijenosa svakog signala je 60 s, a razina izvora zvuka emisije malog signala prolazi po formuli 20 lg (A1/A2), gdje su A1 i A2 vrijednosti od vrha do vrha postavki izvora signala. Iz razine izvora zvuka emisije signala, omjer signala i šuma svakog kanala vektorskog hidrofona može se izračunati na temelju udaljenosti između vektorskog hidrofona i izvora zvuka. Tablica 1 prikazuje rezultate širokopojasnog prosječnog omjera signala i šuma signala izvora zvuka koji prima svaki kanal vektorskog hidrofona i daje prosječnu vrijednost omjera signala i šuma svakog kanala pod različitim intenzitetima emisije izvora zvuka. Može se vidjeti da je vrijednost od vrha do vrha izlaza izvora signala redom pri 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V i 10 V, prosječni omjer signala i šuma širokopojasnog akustičnog pretvarača signala izvora zvuka koji prima vektorski hidrofon je -13 dB, -7 dB, -5 dB, 1 dB, 7 dB, 27 dB i 47 dB.

 

Sedam signala omjera signala i šuma obrađuje se zasebno pomoću algoritma histograma. Izračunati rezultati procjene azimuta mijenjaju se s vremenom kao što je prikazano na slici 7. Slika također označava vrijednost od vrha do vrha izlaznog signala i vektorskog hidrofona u svakom vremenskom razdoblju. Omjer signala i šuma prijemnika. Na slici 7 može se vidjeti da se procijenjeni azimut mete izvora zvuka postupno stabilizira kako se omjer primljenog signala i šuma povećava i u osnovi se poklapa sa pravim azimutom. Slika 8 odnosno Slika 9 prikazuje pogrešku procjene azimuta i širinu spektra azimuta od -3 dB signala omjera signala i šuma koje emitira sedam izvora zvuka algoritmom histograma. Omjer se povećava i postupno smanjuje. Pogreška u traženju smjera povećava se kada izvor zvuka emitira šumni signal od 10 V u usporedbi s 1 V od vrha do vrha. To je zato što izvor zvuka emitira signal visoke razine izvora zvuka.

Bazen ima nepotpuno smanjenje šuma u niskofrekventnom pojasu i postoji jaka refleksija sučelja; kada je omjer signala i šuma -7 dB, greška u određivanju smjera je oko 8°, a širina spektra azimuta od -3 dB je oko 23°; a kada je omjer signala i šuma veći od At 1 dB, pogreška u određivanju smjera i širina spektra azimuta od -3 dB manji su od 4◦ odnosno 19◦. Slika 10 je krivulja oznake praćenja cilja s intenzitetom signala emisije izvora zvuka izračunatim prema algoritmu autonomne detekcije i praćenja cilja. Može se vidjeti da kada je omjer signala i šuma -7 dB, algoritam histograma može postići autonomno praćenje cilja izvora zvuka.

 

 

2.3 Analiza morskih ispitivanja

 

Koristeći podatke iz testnih podataka za provjeru učinkovitosti otkrivanja ciljeva podvodne akustične plutače provedene u sjevernim vodama Južnog kineskog mora u kolovozu 2019., algoritam jednovektorskog hidrofonskog histograma korišten je za analizu učinkovitosti detekcije pomorskih ciljeva. Dubina ispitnog morskog područja je oko 1500 m. Tijekom testnog razdoblja dobri su vremenski uvjeti i puše vjetar.

 

 

Brzina je otprilike razine 2. Rezultati mjerenja instrumenta termosolne dubine za napuštanje broda pokazuju da je profil brzine zvuka jednoličan sloj unutar dubine od 40 m, a glavni katastrofalni sloj brzine zvuka unutar dubine od 40 ~ 200 m, a os zvučnog kanala je na 1000 m. Blizu dubine. Tijekom testnog dana od 12:33-14:02 površinsko plovilo dužine 42 m, širine 6 m i brzine 8,4 kn prošlo je blizu podvodne akustične plutače na smjeru 301°. Tijekom razdoblja, površinsko plovilo i podvodna akustika Udaljenost plutače je oko 2 km u najkraćem vremenu i 13,8 km u najdaljem vremenu. Data je usporedna tablica rezultata procjene ciljnog azimuta izračunatog algoritmom histograma i stvarnog azimuta površinskog broda, te se može vidjeti da je algoritam histograma u cijelom vremenu 12:33-14:02.

 

Slika 13 i Slika 14 redom prikazuju algoritam histograma za krivulju promjene širine spektra azimuta površinskog broda s vremenom u vremenskom razdoblju od 12:33-14:02. Može se vidjeti da je greška u traženju smjera najbolja. Može doseći unutar 5°, a širina spektra azimuta od -3 dB može doseći oko 10° u blizini točke bliske lokacije; osim toga, zbog odstupanja podvodnog procijenjenog položaja podvodne akustične plutače, udaljenost između površinskog broda i platforme plutače je bliža. Pogreška u određivanju smjera u vremenu se povećava. Slika 15 je krivulja oznake praćenja cilja kroz vrijeme izračunata algoritmom za autonomno otkrivanje i praćenje cilja. Vidi se da algoritam može postići autonomno praćenje cilja u cijelom dometu za površinsko plovilo brzine 8,4 kn na udaljenosti od 13,8 km.

 

3 Zaključak

Ciljajući na zahtjeve inženjerske primjene hidrofona s jednim vektorom na podvodnim bespilotnim platformama, ovaj rad predlaže autonomno otkrivanje i praćenje podvodnih ciljeva. Metoda praćenja i korištenje proračuna simulacije, ispitivanja bezehoičnih spremnika i analize ispitivanja na moru kako bi se sažeto algoritam histograma temeljen na hidrofonu s jednim vektorom. Standardne performanse detekcije. Rezultati računalne simulacije i podataka o ispitivanju anehoičnih spremnika pokazuju da algoritam histograma postiže omjer signala i šuma potreban za autonomno praćenje. Ako je veći od -7 dB, pogreška u određivanju pravca je oko 8°, a širina spektra azimuta od -3 dB je oko 20°. Podaci ispitivanja na moru pokazuju da duboko more ima dobre hidrološke uvjete, algoritam histograma može postići potpuno otkrivanje cilja i praćenje za površinsko plovilo brzine 8,4 kn unutar udaljenosti od 13,8 km. Najbolja pogreška u određivanju smjera može doseći 5◦, a širina spektra azimuta od −3 dB može doseći 10◦ blizu bliske pozicije.