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のヒストグラム アルゴリズム 単一ベクトル水中聴音器は 、優れたロバスト性とターゲット方位推定パフォーマンスを備えています。この記事では、ヒストグラム アルゴリズムのターゲット検出パフォーマンスを分析および要約し、ターゲットの方位推定に基づいた水中ターゲットの自律検出を提案します。追跡アルゴリズム。このアルゴリズムは、水中のターゲットの有無の自律的な検出を実現できます。シミュレーションと無響プール テストの結果は、自律的なターゲット追跡を実現するためにヒストグラム アルゴリズムに必要な信号対雑音比が -7 dB より大きい必要があることを示しています。このとき、方向探知誤差は約8°、-3dBの方位スペクトル幅は約20°になります。海洋試験データの分析では、ヒストグラム アルゴリズムが、速度 8.4 ノットの水上艦艇に対して、距離 2 km での最適方向探知誤差 5°、方位 -3 dB で、13.8 km の距離内で完全な目標の検出と追跡を達成できることが示されています。スペクトル幅は10°に達する場合があります
のベクトルチャネル ベクトル水中聴音器センサーは 、周波数に依存しないダイポール指向性を持ち、等方性ノイズ干渉に耐える機能を備えています。ベクトル水中聴音器は、全空間でブレのない定位を実現でき、水中音響センサーを備えた小型水中プラットフォームでの目標検出のソリューションを提供します。
スペースの利点。近年、ベクトル水中聴音器技術の継続的な改良に伴い、ベクトル信号処理技術も強力に応用されており、需要に後押しされて急速に発展しています。従来の音圧ハイドロフォンと比較して、ベクトルハイドロフォンはより包括的な音場情報を提供します。音場のスカラーのみを測定でき、音場のベクトル特性も取得できるため、信号処理空間が大幅に広がります。単一ベクトル水中聴音器に基づくターゲット方位推定アルゴリズムは多数ありますが、一般に、それらは方向探知の原理に従って 2 つのカテゴリに分類できます。1 つは音響エネルギー流に基づく方位推定です。もう 1 つは、ベクトル水中聴音器の各チャネルを考慮することです。これは多素子アレイであり、各素子は空間内のほぼ同じ位置にあり、単一ベクトル水中聴音器自体のアレイ流パターンの特性を利用することにより、既存のアレイ信号処理方法が単一ベクトル水中聴音器に適用される。ベクトル水中聴音器のさまざまなターゲット方向検出アルゴリズムには、それぞれ独自の長所と短所があります。他のアルゴリズムと比較して、中程度のヒストグラム アルゴリズムは、堅牢性とターゲット方向推定パフォーマンスに優れており、狭帯域で強い線スペクトル干渉を抑制する機能があり、エンジニアリング用途に特に適しています。この論文は、単一ベクトル水中聴音器に基づくヒストグラム方向探知アルゴリズムを分析および要約し、コンピュータシミュレーション、無響プール測定データおよび海洋実験データを使用して、ターゲット検出性能を分析したヒストグラムおよびグラフアルゴリズムを使用して、ターゲット方向推定に基づく水中ターゲットの自律検出および追跡アルゴリズムを提案します。
1 理論的アルゴリズム
1.1 ヒストグラム方向検出アルゴリズム
ヒストグラム アルゴリズムでは、最初にさまざまな周波数ポイントでターゲットの方位推定値を計算する必要があり、計算式は次のとおりです。
θ(f) = arctan Re ⟨P∗w(f) × Vyw(f)⟩ Re ⟨P∗w(f) × Vxw(f)⟩ = arctan ⟨Iy(i, f)
⟨Ix(i, f)⟩, (1) 式(1)において、θ(f)は異なる周波数fで計算された目標方位を表し、Pw、Vxw、Vywはそれぞれベクトルハイドロホンの音圧Pとx方向の振動を表します。速度チャネルと y 方向の振動速度チャネルは信号スペクトル値を収集し、Ix と Iy はそれぞれ x 方向と y 方向の音響エネルギーの流れを表します。式 (1) から、式 (1) で計算されたターゲット方位は周波数 f に関係しており、異なる周波数点でのターゲット方位推定値は異なることがわかります。ヒストグラムを通じて目標方位を推定する方法は、環境内の目標方位を計算するために使用できます。狭帯域干渉と強力な線スペクトル干渉抑制ですが、環境内に複数のターゲットが存在する場合、放射ノイズ周波数が互いに重なる場合、ヒストグラム法では各ターゲットの真の方位角を取得することはできず、各ターゲットの音響エネルギーの流れのみを取得します。
組み合わされた方向は、より強力なターゲット方向に偏ります。ヒストグラム方位統計は、周波数点の数に応じて、対応する方位間隔内の目標推定方位 θ(f) をカウントするものです。方位間隔を 1 で割ると、 k = [θ(f) × 180/π]、 φ (k) = φ(k) + 1、 (2) 式 (2) の [ ] は丸め演算を表し、k は θ(f) 60 のように θ(f) を四捨五入した値です。すると、θ( f) = θ(f)+ 360 ° となり、推定方位はターゲットは区間 [0° 360°) に該当し、φ は各角度での方位角推定の頻度であり、最大値に対応する角度値がターゲットの推定方位角です。
1.2
自律的なターゲットの検出と追跡のためのアルゴリズム
ターゲットの方向推定に基づいた水中ターゲットの自律検出および追跡アルゴリズム。基本的なアイデアは、ヒストグラム アルゴリズムによって推定されたターゲットの方向の統計分析を実行し、方向の統計を事前に設定されたしきい値と比較することで、最終的に水中のターゲットの自律的な検出と追跡を実現できます。自律的ターゲット検出および追跡のフローチャートには、次の 5 つのステップが含まれます。 (1) まず、単一ベクトル水中聴音器ヒストグラム アルゴリズムを使用して空間方向全体をスキャンし、受信信号の推定方位角 Ag を取得します。 (2) 定常仮想を使用する 警報検出器 (CA-CFAR 検出器) は、(1) で取得した目標姿勢に対して定常誤警報処理を実行します。 (3) CA-CFAR 検出器が Ag をターゲット信号方向と判断した場合、Ag 値を行列 AgT[i] に代入し、そうでない場合は行列 AgT[i] (i = 1, 2, ·, N) に -1 を代入します。 (4) 行列 AgT = −1 の値の数が AT より大きい場合 (AT はあらかじめ設定されたしきい値、AT
二乗平均平方根誤差 StdAT を計算し、StdAT が閾値 StdDT 未満の場合はターゲットがあると判断してターゲットの位置を追跡し、そうでない場合は手順 (1) ～ (4) を繰り返します。上記の 5 つのステップにより、水中のターゲットの自律的な検出と追跡を実現できます。 CA-CFAR 処理の原理は、海洋環境の非定常性により、特定の方位目標を検出および追跡する場合、誤警報確率は特定の検出確率付近では不安定であり、環境騒音レベルのリアルタイム追跡により時間変化する閾値を設定することで、方位目標に対して一定の誤警報確率で一定の検出効果を達成できるというものです。一般に、しきい値は検出確率と誤警報確率の関数です。 CA-CFAR 処理技術は、自動検出システムに検出しきい値を提供し、検出システムの誤警報確率に対するノイズや干渉の影響を最小限に抑える信号処理アルゴリズムです。 CA-CFAR処理技術では、特定のユニットをテストする必要がある場合、テストされるユニットをテストユニット（Cell Under Test、CUT）と呼び、テストユニットの周囲のノイズ電力を抽出するために使用されるサンプルユニットをリファレンスユニット（Reference）と呼びます。セル、RC）。ターゲット信号がリファレンスユニットに漏れてノイズパワー推定に悪影響を与えるのを防ぐために、サンプルの一部をリファレンスユニットとテストユニットの間のガードセル（GC）として確保する必要があります。テストユニット、リファレンスユニット、保護ユニットの関係が示されています。
2 ターゲット検出性能解析
このセクションでは、ヒストグラム アルゴリズムのターゲット検出パフォーマンスのコンピューター シミュレーション結果を示し、無響プールと海上テスト データを使用して分析します。
アルゴリズムによる目標方向探知と自律追跡性能。わかりやすくするために、この記事では単一のターゲット状況のみを分析します。
2.1 シミュレーション解析
シミュレーション条件は、広帯域の対象信号が入射方位角 100°の単一ベクトル水中聴音器に入射し、同周波数帯域の信号対雑音比 (SNR) を 2 dB 間隔で -20 〜 16 dB に設定し、付加雑音は入射信号に関係のないガウス白色雑音、サンプリング周波数は 20 kHz とします。各計算プロセスのデータ長は 5 秒で、データの 75% が時間窓内に再現されます。
スタックレートを1秒長の17個のデータに細分化し、各データに対して32768点の高速フーリエ変換（高速フーリエ変換、FFT）計算を行い、処理周波数帯域は200Hz〜3kHz、17グループの音強度スペクトルを計算して平均し、ヒストグラムアルゴリズムを用います。
推定された標準的な向き。図 3 は、上記のシミュレーション条件を使用したヒストグラム アルゴリズムの方位推定結果を信号対雑音比の関数として示しています (つまり、正規化された方位スペクトルは信号によって変化します。雑音比は変化し、方位スペクトルは異なる方位での振幅です)。200 回の独立したモンテカルロ シミュレーション実験が各信号対雑音比の下で実行されます。推定された方位角の履歴が徐々に変化していることがわかります。信号対雑音比が増加するにつれて明らかになります。ヒストグラム アルゴリズムのターゲット方向推定パフォーマンスを定量的に説明するために、図 4 と図 5 に方向探知誤差と -3 dB の方位スペクトル幅対 SNR の曲線をそれぞれ示します。信号対雑音比が -7 dB の場合、方向探知が可能であることがわかります。誤差は約 8°、-3 dB の方位スペクトル幅は約 19°です。信号対雑音比が 0 dB より大きい場合、方向探知誤差と -3 dB の方位スペクトル幅はそれぞれ 3° と 7° 未満になります。
図6は、セクション1で提案した目標自律検出および追跡アルゴリズムによる目標自律追跡フラグと信号対雑音比の曲線です。目標追跡フラグ1は、アルゴリズムが目標追跡を達成していることを表し、0は目標追跡が達成されていないことを意味します。図 6 から、信号対雑音比が -7 dB.Time ヒストグラム アルゴリズムより大きい場合、自律的な目標を達成できることがわかります。
2.2 タンクテスト分析
単一ベクトル水中聴音器ヒストグラム アルゴリズムの目標検出性能を習得するために、単一ベクトル水中聴音器目標検出性能検証テストが無響プールで実行されました。テストでは音源ターゲットとしてUW350を使用し、深度は水中3mを使用しました。テストで使用される信号は、信号ソースの出力の幅です。ガウス ホワイト ノイズでは、出力のピークツーピーク値はそれぞれ 10 mV、20 mV、25 mV、50 mV、100 mV、1 V、10 V に設定されます。各信号の送信時間は 60 秒で、小信号放射の音源レベルは式 20 lg (A1/A2) を通過して計算されます。ここで、A1 と A2 は信号源設定のピークツーピーク値です。信号放射音源レベルから、ベクトル水中聴音器と音源との間の距離に基づいて、ベクトル水中聴音器の各チャネルの信号対雑音比を計算することができる。表 1 は、ベクトル水中聴音器の各チャンネルで受信した音源信号の広帯域平均 S/N 比の結果を示しており、異なる音源放射強度における各チャンネルの S/N 比の平均値を示しています。信号源出力のピークツーピーク値は、それぞれ 10 mV、20mV、25mV、50 mV、100 mV、1 V、10 V で、 広帯域音響トランスデューサの ベクトル水中聴音器によって受信される音源信号の平均信号対雑音比は、-13 dB、-7 dB、-5 dB、1 dB、7 dB、27 dB、および 47 dB です。
7 つの信号対雑音比信号は、ヒストグラム アルゴリズムを使用して個別に処理されます。計算された方位推定結果は、図 7 に示すように時間とともに変化します。この図には、各期間における信号出力とベクトル水中聴音器のピークツーピーク値も示されています。受信機の信号対雑音比。図 7 から、音源ターゲットの推定方位角は、受信信号対雑音比が増加するにつれて徐々に安定し、基本的に真の方位角と一致することがわかります。図 8 と図 9 は、ヒストグラム アルゴリズムによる 7 つの音源から発せられる S/N 比信号の方位推定誤差と -3 dB の方位スペクトル幅をそれぞれ示しています。比率は増加し、徐々に減少します。音源がピークツーピーク 1V のノイズ信号を発する場合と比較して、ピークツーピーク 10V のノイズ信号を発する場合、方向探知エラーが増加します。これは、音源が音源レベルの高い信号を発しているためです。
プールでは低周波数帯域のノイズ低減が不完全であり、強い界面反射が発生します。信号対雑音比が -7 dB の場合、方向探知誤差は約 8°、-3 dB の方位スペクトル幅は約 23°です。信号対雑音比が 1 dB より大きい場合、方向探知誤差と -3 dB の方位スペクトル幅はそれぞれ 4° と 19° 未満になります。図10は、ターゲット自律検出および追跡アルゴリズムに従って計算された音源放射信号の強度によるターゲット追跡マークの曲線です。信号対雑音比が -7 dB の場合、ヒストグラム アルゴリズムは音源ターゲットの自律的な追跡を達成できることがわかります。
2.3 海洋試験分析
2019年8月に南シナ海北部海域で実施された水中音響ブイ目標探知性能検証試験のデータを利用し、単一ベクトルハイドロホンヒストグラムアルゴリズムを用いて海上目標の探知性能を解析しました。試験海域は水深約1500メートル。テスト期間中の気象条件は良好で、風も吹いています。
速度はレベル2程度です。 船舶搭載放棄熱塩深度計の測定結果から、音速プロファイルは深さ40m以内で均一層、音速主破局層は深さ40〜200m以内、音道軸は1000mにあります。深さ近く。試験日の 12:33 から 14:02 までの間、長さ 42 m、幅 6 m、速度 8.4 kn の水上船舶が水中音響ブイの近くを方位 301°で通過しました。期間中、水上船舶と水中音響 ブイまでの距離は最短で約2km、最長で約13.8kmです。ヒストグラム アルゴリズムによって計算された目標方位推定結果と水上艦の実方位の比較表が示されており、ヒストグラム アルゴリズムが 12:33 ～ 14:02 の時間全体にあることがわかります。
図 13 と図 14 はそれぞれ、12:33 ～ 14:02 の時間帯における水上艦目標方向探知誤差に対するヒストグラム アルゴリズムと -3 dB の方位スペクトル幅変化曲線を示しています。方位探知誤差は最高であり、5°以内に達することができ、-3 dBの方位スペクトル幅は、近い位置点の近くで約10°に達することができます。さらに、水中音響ブイの水中推定位置のずれにより、水上艦とブイプラットフォーム間の距離が近くなり、時間方向探知の誤差が増加します。図 15 は、ターゲット自律検出および追跡アルゴリズムによって計算された、時間の経過に伴うターゲット追跡マークの曲線です。このアルゴリズムは、13.8 km の距離内で速度 8.4 ノットの水上艦艇の全範囲にわたって自律的な目標追跡を達成できることがわかります。
3 結論
水中無人プラットフォーム上の単一ベクトル水中聴音器の工学的応用要件を目的として,本論文は,水中ターゲットの自律検出と追跡を提案する。追跡方法,およびシミュレーション計算,無響水槽テストおよび海上テスト分析を使用して,単一ベクトル水中聴音器に基づくヒストグラムアルゴリズムを要約する。標準的な検出性能。コンピュータシミュレーションと電波暗槽試験データの結果は、ヒストグラムアルゴリズムが自律追跡に必要な信号対雑音比を達成していることを示しています。-7 dBより大きい場合、方向探知誤差は約8°、-3 dBの方位スペクトル幅は約20°です。海洋試験データは、深海が良好な水文条件であることを示しており、ヒストグラム アルゴリズムは、13.8 km の距離内で速度 8.4 ノットの水上船舶の完全な目標検出と追跡を達成できます。最良の方向探知誤差は 5° に達する可能性があり、-3 dB の方位スペクトル幅は、至近位置付近で 10° に達する可能性があります。
