Analisi delle prestazioni di rilevamento dell'algoritmo di rilevamento della direzione dell'istogramma dell'idrofono a vettore singolo

L'algoritmo dell'istogramma di a L'idrofono a vettore singolo ha una buona robustezza e prestazioni nella stima dell'azimut target. Questo articolo analizza e riassume le prestazioni di rilevamento del bersaglio dell'algoritmo dell'istogramma e propone un rilevamento autonomo di bersagli subacquei basato sulla stima dell'azimut del bersaglio. Algoritmo di tracciamento, questo algoritmo può ottenere il rilevamento autonomo della presenza o dell'assenza di bersagli nell'acqua. I risultati della simulazione e dei test del pool anecoico mostrano che il rapporto segnale-rumore richiesto dall'algoritmo dell'istogramma per ottenere il tracciamento autonomo del bersaglio deve essere maggiore di -7 dB. In questo momento, l'errore di ricerca della direzione è di circa 8◦ e l'ampiezza dello spettro azimutale di -3 dB è di circa 20◦. L'analisi dei dati dei test marini mostra che l'algoritmo dell'istogramma può ottenere il rilevamento e il tracciamento completo del bersaglio entro una distanza di 13,8 km per una nave di superficie con una velocità di 8,4 nodi, con un errore di rilevamento della direzione ottimale di 5◦ e un rilevamento di -3 dB a una distanza di 2 km. L'ampiezza spettrale può raggiungere 10◦

 

 

Il canale vettoriale di Il sensore dell'idrofono vettoriale ha una direttività dipolare indipendente dalla frequenza e ha la capacità di resistere alle interferenze del rumore isotropico. Un idrofono vettoriale può ottenere un orientamento privo di sfocature in tutto lo spazio, che fornisce una soluzione per il rilevamento del bersaglio su piccole piattaforme sottomarine dotate di sensori acustici subacquei.

il suo vantaggio di spazio. Negli ultimi anni, con il continuo miglioramento della tecnologia degli idrofoni vettoriali, anche la tecnologia di elaborazione dei segnali vettoriali viene applicata in modo potente. Spinta dalla domanda, si è sviluppata rapidamente. Rispetto agli idrofoni convenzionali a pressione sonora, gli idrofoni vettoriali forniscono informazioni sul campo sonoro più complete. È possibile misurare solo lo scalare del campo sonoro e si possono anche ottenere le caratteristiche vettoriali del campo sonoro, il che amplia notevolmente lo spazio di elaborazione del segnale. Esistono molti algoritmi per la stima dell'azimut target basati su idrofoni a vettore singolo, in generale possono essere suddivisi in due categorie secondo il principio della radiogoniometria: una è la stima dell'azimut basata sul flusso di energia sonora; l'altro riguarda ciascun canale dell'idrofono vettoriale. Si tratta di un array a più elementi, ciascun elemento si trova approssimativamente nella stessa posizione nello spazio e il metodo di elaborazione del segnale dell'array esistente viene applicato all'idrofono a vettore singolo utilizzando le caratteristiche del modello di flusso dell'array dell'idrofono a vettore singolo stesso. Vari algoritmi di rilevamento della direzione del bersaglio dell'idrofono vettoriale presentano vantaggi e svantaggi. Rispetto ad altri algoritmi, l'algoritmo dell'istogramma medio ha una migliore robustezza e prestazioni di stima dell'orientamento del bersaglio e ha la capacità di sopprimere le interferenze a banda stretta e forti dello spettro di linee, che è particolarmente adatto per applicazioni di ingegneria. Questo articolo analizza e riassume l'algoritmo di rilevamento della direzione dell'istogramma basato su un singolo idrofono vettoriale e propone un algoritmo di rilevamento e tracciamento autonomo per bersagli subacquei basato sulla stima dell'orientamento del bersaglio, utilizzando simulazione al computer, dati di misurazione della piscina anecoica e dati di esperimenti marini analizzati tramite istogramma e algoritmo grafico delle prestazioni di rilevamento del bersaglio.

 

 

1 Algoritmo teorico

1.1 Algoritmo di rilevamento della direzione dell'istogramma

 

L'algoritmo dell'istogramma deve prima calcolare le stime dell'azimut target in diversi punti di frequenza e l'espressione di calcolo lo è

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

⟨Ix(i, f)⟩, (1) Nella formula (1), θ(f) rappresenta l'azimut target calcolato a diverse frequenze f, e Pw, Vxw e Vyw rappresentano rispettivamente la pressione sonora dell'idrofono vettoriale in P e la vibrazione nella direzione x. Il canale della velocità e il canale della velocità di vibrazione nella direzione y raccolgono i valori dello spettro del segnale e Ix e Iy rappresentano il flusso di energia acustica rispettivamente nella direzione x e nella direzione y. Dall'equazione (1) si può vedere che l'azimut target calcolato dall'equazione (1) è correlato alla frequenza f, e le stime dell'azimut target in diversi punti di frequenza sono diverse. Il metodo di stima dell'azimut target tramite l'istogramma può essere utilizzato per calcolare l'azimut target nell'ambiente. Interferenza a banda stretta e forte soppressione dell'interferenza dello spettro lineare, ma quando sono presenti più target nell'ambiente. Quando le frequenze del rumore irradiato si sovrappongono tra loro, il metodo dell'istogramma non può ottenere l'azimut reale di ciascun target, ma solo il flusso di energia sonora di ciascun target.

 

L'orientamento combinato sarà sbilanciato verso un orientamento target più intenso. La statistica dell'azimut dell'istogramma consiste nel contare l'azimut stimato del target θ(f) nell'intervallo di azimut corrispondente in base al numero di punti di frequenza. Se l'intervallo di azimut è diviso per 1◦, allora k = [θ(f) × 180/π], φ (k) = φ(k) + 1, (2) Nella formula (2), [] rappresenta l'operazione di arrotondamento, k è il valore ottenuto arrotondando θ(f), ad esempio θ(f) 60, quindi θ( f) = θ(f)+ 360◦, in modo che l'azimut stimato del target cada nell'intervallo [0◦ 360◦), φ è la frequenza della stima dell'azimut per ciascun angolo e il valore dell'angolo corrispondente al valore massimo è l'azimut stimato del target.

 

1.2

Un algoritmo per il rilevamento e il tracciamento autonomo dei bersagli

L'algoritmo di rilevamento e tracciamento autonomo per bersagli subacquei basato sulla stima dell'orientamento del bersaglio. L'idea di base è quella di eseguire analisi statistiche sull'orientamento del bersaglio stimato dall'algoritmo dell'istogramma e confrontare le statistiche di orientamento con soglie preimpostate, che possono finalmente realizzare il rilevamento e il tracciamento autonomo di bersagli sottomarini. Il diagramma di flusso del rilevamento e del tracciamento autonomo del bersaglio comprende i seguenti cinque passaggi: (1) Innanzitutto, utilizzare l'algoritmo dell'istogramma dell'idrofono a vettore singolo per scansionare l'intera direzione spaziale per ottenere l'azimut Ag stimato del segnale ricevuto; (2) Usa costante virtuale Il rilevatore di allarme (rilevatore CA-CFAR) esegue un'elaborazione costante di falsi allarmi sull'orientamento del bersaglio ottenuto nel passaggio (1); (3) Se il rilevatore CA-CFAR giudica Ag come orientamento del segnale target, il valore Ag viene assegnato alla matrice AgT[ i], altrimenti assegnare −1 alla matrice AgT[i] (i = 1, 2, ·, N); (4) Se il numero di valori della matrice AgT = −1 è maggiore di AT (AT è la soglia preimpostata, AT

 

Calcolando l'errore quadratico medio StdAT, se StdAT è inferiore alla soglia StdDT, si ritiene che esista un target e la posizione del target viene tracciata, altrimenti ripetere i passaggi (1) ∼ (4). Attraverso i 5 passaggi precedenti, è possibile ottenere il rilevamento e il tracciamento autonomi di bersagli subacquei. Il principio dell'elaborazione CA-CFAR è che quando si rileva e si traccia un determinato target azimutale, a causa della natura non stazionaria dell'ambiente marino, la probabilità di falso allarme è instabile vicino a una certa probabilità di rilevamento e il monitoraggio in tempo reale del livello di rumore ambientale imposta una soglia variabile nel tempo in grado di ottenere un effetto di rilevamento costante con una probabilità di falso allarme costante per il target azimutale. In generale, la soglia è una funzione della probabilità di rilevamento e della probabilità di falsi allarmi. La tecnologia di elaborazione CA-CFAR è un algoritmo di elaborazione del segnale che fornisce la soglia di rilevamento nel sistema di rilevamento automatico e riduce al minimo l'influenza del rumore e delle interferenze sulla probabilità di falsi allarmi del sistema di rilevamento. Nella tecnologia di elaborazione CA-CFAR, quando è necessario testare un'unità specifica, l'unità testata è chiamata unità di test (Cell under test, CUT) e l'unità campione utilizzata per estrarre la potenza del rumore attorno all'unità di test è chiamata unità di riferimento (Reference). cellule, RC). Per evitare che il segnale target si diffonda nell'unità di riferimento, influenzando negativamente la stima della potenza del rumore, una parte del campione dovrebbe essere riservata come cella di guardia (GC) tra l'unità di riferimento e l'unità di test. Viene fornita la relazione tra l'unità di test, l'unità di riferimento e l'unità di protezione.

2 Analisi delle prestazioni di rilevamento del target

Questa sezione fornirà i risultati della simulazione al computer delle prestazioni di rilevamento del bersaglio dell'algoritmo dell'istogramma e utilizzerà i dati della piscina anecoica e dei test in mare per analizzare il

Algoritmo di rilevamento della direzione del bersaglio e prestazioni di tracciamento autonomo. Per ragioni di semplicità, questo articolo analizza solo la situazione del singolo target.

2.1 Analisi della simulazione

Le condizioni di simulazione sono le seguenti: considerando che un segnale target a banda larga è incidente su un singolo idrofono vettoriale con un azimut incidente di 100◦ e il rapporto segnale-rumore (rapporto segnale-rumore (SNR)) nella stessa banda di frequenza è impostato su −20 ∼ 16 dB, con intervalli di 2 dB, il rumore aggiuntivo è rumore bianco gaussiano che non è correlato al segnale incidente e la frequenza di campionamento è 20 kHz. La durata dei dati di ciascun processo di calcolo è di 5 s e il 75% dei dati viene riprodotto nella finestra temporale.

La velocità di stack è suddivisa in 17 pezzi di dati con una lunghezza di 1 s e su ogni pezzo di calcolo viene eseguita la trasformata veloce di Fourier (Fast Fourier Transform) da 32768 punti, la banda di frequenza di elaborazione è 200 Hz ∼3 kHz, vengono calcolati e calcolati la media di 17 gruppi di spettri di intensità sonora, quindi a questo scopo viene utilizzato l'algoritmo dell'istogramma.

Orientamento standard stimato. La Figura 3 mostra i risultati della stima dell'azimut dell'algoritmo dell'istogramma utilizzando le condizioni di simulazione di cui sopra in funzione del rapporto segnale-rumore (ovvero, lo spettro di azimut normalizzato varia con il segnale. Il rapporto di rumore cambia e lo spettro di azimut è l'ampiezza in diversi azimut) e 200 esperimenti di simulazione Monte Carlo indipendenti vengono eseguiti sotto ciascun rapporto segnale-rumore. Si può vedere che la storia dell'azimut stimata diventa gradualmente chiaro all’aumentare del rapporto segnale/rumore. Al fine di descrivere quantitativamente le prestazioni di stima dell'orientamento del target dell'algoritmo dell'istogramma, vengono fornite rispettivamente la Figura 4 e la Figura 5. Vengono fornite rispettivamente la curva dell'errore di orientamento e l'ampiezza dello spettro azimutale di -3 dB rispetto all'SNR. Si può vedere che quando il rapporto segnale/rumore è −7 dB, l'errore direzionale è di circa 8◦ e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB è di circa 19◦; quando il rapporto segnale-rumore è maggiore di 0 dB, l'errore di ricerca della direzione e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB sono rispettivamente inferiori a 3◦ e 7◦

La Figura 6 è la curva del flag di tracciamento autonomo del target con il rapporto segnale-rumore secondo l'algoritmo di rilevamento e tracciamento autonomo del target proposto nella Sezione 1. Il flag di tracciamento del target 1 rappresenta che l'algoritmo raggiunge il tracciamento del target e 0 significa che il tracciamento del target non è stato raggiunto. Dalla Figura 6 si può vedere che quando il rapporto segnale-rumore è maggiore di −7 dB. L'algoritmo dell'istogramma temporale può raggiungere un obiettivo autonomo.

2.2 Analisi del test del serbatoio

Per padroneggiare le prestazioni di rilevamento del bersaglio dell'algoritmo dell'istogramma dell'idrofono a vettore singolo, è stato effettuato un test di verifica delle prestazioni di rilevamento del bersaglio dell'idrofono a vettore singolo in un pool anecoico. Durante il test è stato utilizzato l'UW350 come sorgente sonora target e la profondità è stata utilizzata per 3 m sott'acqua. Il segnale utilizzato nel test è la larghezza dell'uscita della sorgente del segnale. Con il rumore bianco gaussiano, il valore picco-picco in uscita è impostato rispettivamente su 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V e 10 V. Il tempo di trasmissione di ciascun segnale è di 60 s e il livello della sorgente sonora dell'emissione del piccolo segnale supera la formula 20 lg (A1/A2), dove A1 e A2 sono i valori picco-picco delle impostazioni della sorgente del segnale. Dal livello della sorgente sonora di emissione del segnale, è possibile calcolare il rapporto segnale-rumore di ciascun canale dell'idrofono vettoriale in base alla distanza tra l'idrofono vettoriale e la sorgente sonora. La tabella 1 mostra i risultati del rapporto segnale-rumore medio a banda larga del segnale della sorgente sonora ricevuto da ciascun canale dell'idrofono vettoriale e fornisce il valore medio del rapporto segnale-rumore di ciascun canale con diverse intensità di emissione della sorgente sonora. Si può vedere che il valore picco-picco dell'uscita della sorgente del segnale è rispettivamente A 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V e 10 V, il il rapporto segnale-rumore medio del trasduttore acustico a banda larga del segnale della sorgente sonora ricevuto dall'idrofono vettoriale è −13 dB, −7 dB, −5 dB, 1 dB, 7 dB, 27 dB e 47 dB.

 

I sette segnali del rapporto segnale-rumore vengono elaborati separatamente utilizzando l'algoritmo dell'istogramma. I risultati della stima dell'azimut calcolata cambiano con il tempo, come mostrato nella Figura 7. La figura indica anche il valore picco-picco dell'uscita del segnale e dell'idrofono vettoriale in ciascun periodo di tempo. Rapporto segnale/rumore del ricevitore. Dalla Figura 7 si può vedere che l'azimut stimato della sorgente sonora target si stabilizza gradualmente all'aumentare del rapporto segnale-rumore ricevuto e coincide sostanzialmente con l'azimut reale. La Figura 8 e la Figura 9 mostrano rispettivamente l'errore di stima dell'azimut e l'ampiezza dello spettro dell'azimut di -3 dB dei segnali del rapporto segnale-rumore emessi dalle sette sorgenti sonore dall'algoritmo dell'istogramma. Il rapporto aumenta e diminuisce gradualmente. L'errore di radiogoniometria aumenta quando la sorgente sonora emette un segnale di rumore picco-picco di 10 V rispetto a 1V picco-picco. Questo perché la sorgente sonora emette un segnale di livello elevato.

Il pool presenta una riduzione del rumore incompleta nella banda delle basse frequenze ed è presente una forte riflessione dell'interfaccia; quando il rapporto segnale-rumore è −7 dB, l'errore di ricerca della direzione è di circa 8° e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB è di circa 23°; e quando il rapporto segnale-rumore è maggiore di 1 dB, l'errore di ricerca della direzione e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB sono rispettivamente inferiori a 4◦ e 19◦. La Figura 10 è la curva del segno di tracciamento del bersaglio con l'intensità del segnale di emissione della sorgente sonora calcolata secondo l'algoritmo di rilevamento e tracciamento autonomo del bersaglio. Si può vedere che quando il rapporto segnale-rumore è −7 dB, l'algoritmo dell'istogramma può ottenere il tracciamento autonomo della sorgente sonora target.

 

 

2.3 Analisi dei test marini

 

Utilizzando i dati del test di verifica delle prestazioni di rilevamento del bersaglio con boa acustica subacquea effettuato nelle acque settentrionali del Mar Cinese Meridionale nell'agosto 2019, l'algoritmo dell'istogramma dell'idrofono a vettore singolo è stato utilizzato per analizzare le prestazioni di rilevamento dei bersagli marittimi. La profondità dell'area marina di prova è di circa 1500 m. Durante il periodo di prova le condizioni meteo e il vento sono buone.

 

 

La velocità è di circa il livello 2. I risultati della misurazione dello strumento di profondità del termosale di abbandono trasportato dalla nave mostrano che il profilo di velocità del suono è uno strato uniforme entro una profondità di 40 m, e lo strato catastrofico principale della velocità del suono si trova entro una profondità di 40 ~ 200 m, e l'asse del canale del suono è a 1000 m. Vicino alla profondità. Durante il giorno del test, dalle 12:33 alle 14:02, un'imbarcazione di superficie con una lunghezza di 42 m, una larghezza di 6 m e una velocità di 8,4 nodi è passata vicino alla boa acustica subacquea con una rotta di 301°. Durante il periodo, la nave di superficie e l'acustica subacquea La distanza della boa è di circa 2 km nel momento più breve e di 13,8 km nel momento più lontano. Viene fornito un grafico comparativo del risultato della stima dell'azimut target calcolato dall'algoritmo dell'istogramma e dell'azimut reale della nave di superficie, e si può vedere che l'algoritmo dell'istogramma è nell'intero tempo 12:33-14:02.

 

La Figura 13 e la Figura 14 mostrano rispettivamente l'algoritmo dell'istogramma relativo all'errore di rilevamento della direzione del bersaglio della nave di superficie e alla curva di variazione della larghezza dello spettro azimutale di -3 dB con il tempo nel periodo di tempo compreso tra 12:33 e 14:02. Si può vedere che l'errore di ricerca della direzione è il migliore che può raggiungere entro 5°, e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB può raggiungere circa 10° vicino al punto di localizzazione vicino; inoltre, a causa della deviazione della posizione stimata subacquea della boa acustica subacquea, la distanza tra la nave di superficie e la piattaforma della boa è più vicina. L'errore di rilevamento della direzione in quel momento aumenta. La Figura 15 è la curva del contrassegno di tracciamento del bersaglio nel tempo calcolata dall'algoritmo di rilevamento e tracciamento autonomo del bersaglio. Si può vedere che l'algoritmo può ottenere il tracciamento autonomo del bersaglio su tutta la distanza per una nave di superficie con una velocità di 8,4 nodi entro una distanza di 13,8 km.

 

3 Conclusione

Mirando ai requisiti applicativi ingegneristici degli idrofoni a vettore singolo su piattaforme sottomarine senza equipaggio, questo articolo propone un rilevamento e tracciamento autonomo di bersagli sottomarini. Metodo di tracciamento e utilizzo di calcoli di simulazione, test in vasca anecoica e analisi di test in mare per riassumere l'algoritmo dell'istogramma basato su idrofono a vettore singolo. Prestazioni di rilevamento standard. I risultati della simulazione al computer e i dati dei test del serbatoio anecoico mostrano che l'algoritmo dell'istogramma raggiunge il rapporto segnale-rumore richiesto per il tracciamento autonomo. Se è maggiore di −7 dB, l'errore di ricerca della direzione è di circa 8° e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB è di circa 20°. I dati dei test in mare mostrano che il mare profondo presenta buone condizioni idrologiche, l'algoritmo dell'istogramma può ottenere il rilevamento e il tracciamento completo del bersaglio per una nave di superficie con una velocità di 8,4 nodi entro una distanza di 13,8 km. Il miglior errore di ricerca della direzione può raggiungere 5◦ e l'ampiezza dello spettro azimutale di −3 dB può raggiungere 10◦ vicino alla posizione vicina.