Analyse van de detectieprestaties van het richtingzoekalgoritme met een enkel vectorhydrofoonhistogram

Het histogramalgoritme van a enkele vectorhydrofoon heeft een goede robuustheid en prestatie voor het schatten van de doelazimut. Dit artikel analyseert en vat de doeldetectieprestaties van het histogramalgoritme samen, en stelt een autonome detectie van onderwaterdoelen voor op basis van doelazimutschatting. Volgalgoritme, dit algoritme kan autonome detectie van de aan- of afwezigheid van doelen in het water bereiken. Simulatie- en echovrije pooltestresultaten laten zien dat de signaal-ruisverhouding die het histogramalgoritme vereist om autonome doeltracking te bereiken groter moet zijn dan −7 dB. Op dit moment is de richtingzoekfout ongeveer 8◦, en de azimutspectrumbreedte van −3 dB ongeveer 20◦. Uit de analyse van maritieme testgegevens blijkt dat het histogramalgoritme volledige doeldetectie en -tracking kan bereiken binnen een afstand van 13,8 km voor een oppervlaktevaartuig met een snelheid van 8,4 kn, met een optimale richtingsbepalingsfout van 5◦, en een −3 dB peiling op een afstand van 2 km. De spectrale breedte kan 10◦ bereiken

 

 

Het vectorkanaal van de vectorhydrofoonsensor heeft een frequentie-onafhankelijke dipooldirectiviteit en is bestand tegen isotrope ruisinterferentie. Een vectorhydrofoon kan een onscherpe oriëntatie over de volledige ruimte bereiken, wat een oplossing biedt voor doeldetectie op kleine onderwaterplatforms die zijn uitgerust met akoestische onderwatersensoren.

het voordeel van de ruimte. In de afgelopen jaren, met de voortdurende verbetering van vectorhydrofoontechnologie, wordt vectorsignaalverwerkingstechnologie ook krachtig toegepast. Gedreven door de vraag heeft deze zich snel ontwikkeld. Vergeleken met conventionele geluidsdrukhydrofoons bieden vectorhydrofoons uitgebreidere geluidsveldinformatie. Alleen de scalaire waarde van het geluidsveld kan worden gemeten en ook de vectorkarakteristieken van het geluidsveld kunnen worden verkregen, waardoor de signaalverwerkingsruimte aanzienlijk wordt vergroot. Er zijn veel doel-azimut-schattingsalgoritmen gebaseerd op enkele vector-hydrofoons. Over het algemeen kunnen ze in twee categorieën worden verdeeld volgens het principe van richtingbepaling: de ene is azimut-schatting gebaseerd op de geluidsenergiestroom; de andere is om elk kanaal van de vectorhydrofoon te beschouwen. Het is een array met meerdere elementen, elk element bevindt zich ongeveer op dezelfde positie in de ruimte, en de bestaande array-signaalverwerkingsmethode wordt toegepast op de enkele vectorhydrofoon door gebruik te maken van de kenmerken van het array-stroompatroon van de enkele vectorhydrofoon zelf. Verschillende algoritmen voor het vinden van doelrichtingen van vectorhydrofoons hebben hun eigen voor- en nadelen. Vergeleken met andere algoritmen heeft het middelgrote histogramalgoritme een betere robuustheid en schattingsprestaties van de doeloriëntatie, en heeft het de mogelijkheid om smalbandige en sterke lijnspectruminterferentie te onderdrukken, wat vooral geschikt is voor technische toepassingen. Dit artikel analyseert en vat het richtingzoekalgoritme van het histogram samen, gebaseerd op een enkele vectorhydrofoon, en stelt een autonoom detectie- en volgalgoritme voor onderwaterdoelen voor op basis van de schatting van de doeloriëntatie, met behulp van computersimulatie, echovrije poolmeetgegevens en mariene experimenten, geanalyseerde histogram- en grafiekalgoritme doeldetectieprestaties.

 

 

1 Theoretisch algoritme

1.1 Algoritme voor het vinden van histogramrichtingen

 

Het histogramalgoritme moet eerst de doelazimutschattingen op verschillende frequentiepunten berekenen, en de berekeningsuitdrukking is

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

⟨Ix(i, f)⟩, (1) In formule (1) vertegenwoordigt θ(f) de doelazimut berekend op verschillende frequenties f, en vertegenwoordigen Pw, Vxw en Vyw respectievelijk de geluidsdruk van de vectorhydrofoon in P en de trilling in de x-richting. Het snelheidskanaal en het trillingssnelheidskanaal in de y-richting verzamelen signaalspectrumwaarden, en Ix en Iy vertegenwoordigen respectievelijk de akoestische energiestroom in de x-richting en de y-richting. Uit vergelijking (1) blijkt dat de door vergelijking (1) berekende doelazimut gerelateerd is aan de frequentie f, en dat de schattingen van de doelazimut op verschillende frequentiepunten verschillend zijn. De methode voor het schatten van de doelazimut via het histogram kan worden gebruikt om de doelazimut in de omgeving te berekenen. Smalbandinterferentie en sterke onderdrukking van lijnspectruminterferentie, maar wanneer er meerdere doelen in de omgeving zijn. Wanneer de uitgestraalde ruisfrequenties elkaar overlappen, kan de histogrammethode niet de ware azimut van elk doel bepalen, maar alleen de geluidsenergiestroom van elk doel.

 

De gecombineerde oriëntatie zal gericht zijn op de meer intense doeloriëntatie. De azimutstatistieken van het histogram zijn bedoeld om de geschatte doelazimut θ(f) te tellen in het overeenkomstige azimutinterval volgens het aantal frequentiepunten. Als het azimutinterval wordt gedeeld door 1◦, dan is k = [θ(f) × 180/π], φ (k) = φ(k) + 1, (2) In formule (2) vertegenwoordigt [] de afrondingsbewerking, k is de waarde die wordt verkregen door het afronden van θ(f), zoals θ(f) 60, en dan is θ( f) = θ(f)+ 360◦, zodat de geschatte azimut van het doel op het interval [0◦ 360◦) valt), is φ de frequentie van de azimutschatting bij elke hoek, en de hoekwaarde die overeenkomt met de maximale waarde is de geschatte azimut van het doel.

 

1.2

Een algoritme voor autonome doeldetectie en tracking

Het autonome detectie- en volgalgoritme voor onderwaterdoelen op basis van schatting van de doeloriëntatie. Het basisidee is om statistische analyses uit te voeren op de doeloriëntatie geschat door het histogramalgoritme, en de oriëntatiestatistieken te vergelijken met vooraf ingestelde drempels, die uiteindelijk autonome detectie van onderwaterdoelen en tracking kunnen realiseren. Het stroomschema voor het detecteren en volgen van autonome doelen omvat de volgende vijf stappen: (1) Gebruik eerst het histogramalgoritme met enkele vectorhydrofoon om de gehele ruimtelijke richting te scannen om de geschatte azimut Ag van het ontvangen signaal te verkrijgen; (2) Gebruik constant virtueel. De alarmdetector (CA-CFAR-detector) voert voortdurend vals-alarmverwerking uit op de doeloriëntatie verkregen in stap (1); (3) Als de CA-CFAR-detector Ag beoordeelt als de doelsignaaloriëntatie, wordt de Ag-waarde toegewezen aan de matrix AgT[ i], anders −1 toewijzen aan de matrix AgT[i] (i = 1, 2, ·, N); (4) Als het aantal waarden van de matrix AgT = −1 groter is dan AT (AT is de vooraf ingestelde drempel, AT

 

Bij het berekenen van de root mean square error StdAT wordt, als StdAT kleiner is dan de drempel StdDT, geoordeeld dat er een doel is en wordt de doelpositie gevolgd. Herhaal anders stap (1) ∼ (4). Via de bovenstaande 5 stappen kan autonome detectie en tracking van onderwaterdoelen worden bereikt. Het principe van CA-CFAR-verwerking is dat bij het detecteren en volgen van een bepaald azimutdoel, vanwege de niet-stationaire aard van het mariene milieu, de kans op vals alarm onstabiel is nabij een bepaalde detectiewaarschijnlijkheid, en dat het real-time volgen van het omgevingsgeluidsniveau door een tijdsvariërende drempel in te stellen een constant detectie-effect kan bereiken met een constante kans op vals alarm voor het azimutdoel. Over het algemeen is de drempel een functie van de detectiekans en de kans op vals alarm. CA-CFAR-verwerkingstechnologie is een signaalverwerkingsalgoritme dat de detectiedrempel in het automatische detectiesysteem levert en de invloed van ruis en interferentie op de kans op vals alarm van het detectiesysteem minimaliseert. Wanneer in de CA-CFAR-verwerkingstechnologie een specifieke eenheid moet worden getest, wordt de geteste eenheid de testeenheid genoemd (Cell under test, CUT), en wordt de monstereenheid die wordt gebruikt om het ruisvermogen rond de testeenheid te extraheren de referentie-eenheid (referentie) genoemd. cellen, RC). Om te voorkomen dat het doelsignaal in de referentie-eenheid lekt, wat de schatting van het ruisvermogen negatief zal beïnvloeden, moet een deel van het monster worden gereserveerd als bewakingscel (GC) tussen de referentie-eenheid en de testeenheid. De relatie tussen de testeenheid, referentie-eenheid en beveiligingseenheid wordt gegeven.

2 Prestatieanalyse van doeldetectie

In dit gedeelte worden de computersimulatieresultaten gegeven van de doeldetectieprestaties van het histogramalgoritme, en worden de echovrije pool- en zeetestgegevens gebruikt om de

Algoritme voor het vinden van doelrichting en autonome trackingprestaties. Omwille van de eenvoud analyseert dit artikel alleen de situatie met één doel.

2.1 Simulatieanalyse

De simulatieomstandigheden zijn als volgt: aangezien een breedbanddoelsignaal invalt op een enkele vectorhydrofoon met een invallende azimut van 100◦, en de signaal-ruisverhouding (Signaal-ruisverhouding (SNR)) in dezelfde frequentieband is ingesteld op −20 ~ 16 dB, met intervallen van 2 dB, is de extra ruis Gaussische witte ruis die geen verband houdt met het invallende signaal, en is de bemonsteringsfrequentie 20 kHz. De datalengte van elk berekeningsproces is 5 s en 75% van de data wordt gereproduceerd in het tijdvenster.

De stapelsnelheid wordt onderverdeeld in 17 gegevensstukken met een lengte van 1 s, en 32768-punten Fast Fourier Transform (Fast Fourier Transform) wordt uitgevoerd op elk stuk data.form, FFT) berekening, de verwerkingsfrequentieband is 200 Hz ~ 3 kHz, 17 groepen geluidsintensiteitsspectra worden berekend en gemiddeld, en vervolgens wordt het histogramalgoritme voor dit doel gebruikt.

Geschatte standaardoriëntatie. Figuur 3 toont de azimutschattingsresultaten van het histogramalgoritme met behulp van de bovenstaande simulatieomstandigheden als een functie van de signaal-ruisverhouding (dat wil zeggen, het genormaliseerde azimutspectrum varieert met het signaal. De ruisverhouding verandert en het azimutspectrum is de amplitude in verschillende azimuts), en 200 onafhankelijke Monte Carlo-simulatie-experimenten worden uitgevoerd onder elke signaal-ruisverhouding. Het is te zien dat de geschatte azimutgeschiedenis geleidelijk duidelijk wordt naarmate de signaal-ruisverhouding neemt toe. Om de prestatie van het histogramalgoritme bij het schatten van de doeloriëntatie kwantitatief te beschrijven, worden respectievelijk Figuur 4 en Figuur 5 weergegeven. De curve van richtingsvindingsfout en −3 dB azimutspectrumbreedte versus SNR worden respectievelijk gegeven. Het is te zien dat wanneer de signaal-ruisverhouding −7 dB is, de richtingbepaling . De fout is ongeveer 8◦, en de azimutspectrumbreedte van −3 dB is ongeveer 19◦; wanneer de signaal-ruisverhouding groter is dan 0 dB, zijn de richtingsbepalingsfout en de −3 dB azimutspectrumbreedte respectievelijk kleiner dan 3◦ en 7◦

Figuur 6 is de curve van de autonome doelvolgvlag met de signaal-ruisverhouding volgens het doelautonome detectie- en volgalgoritme voorgesteld in Sectie 1. De doelvolgvlag 1 geeft aan dat het algoritme doeltracering bereikt, en 0 betekent dat de doeltracering niet is bereikt. Uit Figuur 6 blijkt dat wanneer de signaal-ruisverhouding groter is dan −7 dB. Het tijdhistogramalgoritme kan een autonoom doel bereiken.

2.2 Tanktestanalyse

Om de doeldetectieprestaties van het single-vector hydrofoonhistogramalgoritme onder de knie te krijgen, werd een prestatieverificatietest voor doeldetectie met enkele vectorhydrofoon uitgevoerd in een echovrije pool. Tijdens de test werd de UW350 gebruikt als geluidsbrondoel, en de diepte werd gebruikt voor 3 m onder water. Het signaal dat in de test wordt gebruikt, is de breedte van de uitvoer van de signaalbron. Bij Gaussische witte ruis wordt de piek-tot-piekwaarde van de uitvoer ingesteld op respectievelijk 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V en 10 V. De transmissietijd van elk signaal is 60 s, en het geluidsbronniveau van de kleine signaalemissie voldoet aan de formule 20 lg (A1/A2) wordt berekend, waarbij A1 en A2 de piek-tot-piekwaarden zijn van de signaalbroninstellingen. Uit het niveau van de signaalemissiegeluidsbron kan de signaal-ruisverhouding van elk kanaal van de vectorhydrofoon worden berekend op basis van de afstand tussen de vectorhydrofoon en de geluidsbron. Tabel 1 toont de resultaten van de breedbandgemiddelde signaal-ruisverhouding van het geluidsbronsignaal ontvangen door elk kanaal van de vectorhydrofoon, en geeft de gemiddelde waarde van de signaal-ruisverhouding van elk kanaal onder verschillende geluidsbronemissie-intensiteiten. Het is te zien dat de piek-tot-piekwaarde van de signaalbronuitgang respectievelijk bij 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V en 10 V bedraagt, de voor breedband akoestische transducers is −13 dB, −7 dB, −5 dB, 1 dB, 7 dB, 27 dB en 47 dB. De gemiddelde signaal-ruisverhouding van de geluidsbronsignaal ontvangen door de vectorhydrofoon

 

De zeven signaal-ruisverhoudingssignalen worden afzonderlijk verwerkt met behulp van het histogramalgoritme. De berekende azimutschattingsresultaten veranderen met de tijd, zoals weergegeven in figuur 7. De figuur markeert ook de piek-tot-piekwaarde van de signaaluitvoer en de vectorhydrofoon in elke tijdsperiode. Ontvanger signaal-ruisverhouding. Uit figuur 7 blijkt dat de geschatte azimut van het geluidsbrondoel geleidelijk stabiliseert naarmate de ontvangen signaal-ruisverhouding toeneemt en feitelijk samenvalt met de werkelijke azimut. Figuur 8 en Figuur 9 tonen respectievelijk de azimutschattingsfout en -3 dB azimutspectrumbreedte van de signaal-ruisverhoudingssignalen die door de zeven geluidsbronnen worden uitgezonden door het histogramalgoritme. De verhouding neemt toe en neemt geleidelijk af. De richtingzoekfout neemt toe wanneer de geluidsbron een piek-tot-piekruissignaal van 10 V uitzendt in vergelijking met 1V piek-tot-piek. Dit komt omdat de geluidsbron een signaal met een hoog geluidsbronniveau uitzendt.

Het zwembad heeft een onvolledige ruisonderdrukking in de lage frequentieband en er is sprake van sterke interfacereflectie; wanneer de signaal-ruisverhouding −7 dB is, is de richtingzoekfout ongeveer 8 °, en de azimutspectrumbreedte van −3 dB ongeveer 23 °; en wanneer de signaal-ruisverhouding groter is dan At 1 dB, zijn de richtingzoekfout en de azimutspectrumbreedte van −3 dB kleiner dan respectievelijk 4◦ en 19◦. Figuur 10 is de curve van het doelvolgmerkteken, waarbij de intensiteit van het geluidsbronemissiesignaal berekend volgens het autonome doeldetectie- en volgalgoritme. Het is duidelijk dat wanneer de signaal-ruisverhouding −7 dB is, het histogramalgoritme een autonome tracking van het geluidsbrondoel kan bereiken.

 

 

2.3 Maritieme testanalyse

 

Met behulp van gegevens van de verificatietestgegevens voor akoestische boeidoeldetectie onder water, uitgevoerd in de noordelijke wateren van de Zuid-Chinese Zee in augustus 2019, werd het single-vector hydrofoonhistogramalgoritme gebruikt om de detectieprestaties van maritieme doelen te analyseren. De diepte van het testzeegebied bedraagt ​​ongeveer 1500 meter. Tijdens de testperiode zijn de weersomstandigheden goed en de wind.

 

 

De snelheid ligt ongeveer op niveau 2. De meetresultaten van het thermosalt-diepte-instrument aan boord van schepen laten zien dat het geluidssnelheidsprofiel een uniforme laag is binnen een diepte van 40 m, en dat de catastrofale hoofdlaag van de geluidssnelheid zich binnen een diepte van 40 ~ 200 m bevindt, en dat de as van het geluidskanaal zich op 1000 m bevindt. Dichtbij de diepte. Tijdens de testdag van 12.33-14.02 uur passeerde een oppervlakteschip met een lengte van 42 m, een breedte van 6 m en een snelheid van 8,4 kn nabij de akoestische onderwaterboei met een koers van 301°. Gedurende de periode, het oppervlakteschip en de onderwaterakoestiek. De afstand van de boei bedraagt ​​op het kortste tijdstip ongeveer 2 km en op het verste tijdstip 13,8 km. Er wordt een vergelijkingsgrafiek gegeven van het resultaat van de doelazimutschatting, berekend door het histogramalgoritme, en de werkelijke azimut van het oppervlakteschip. Hieruit blijkt dat het histogramalgoritme zich in de gehele tijd van 12:33-14:02 bevindt.

 

Figuur 13 en Figuur 14 tonen respectievelijk het histogramalgoritme voor de detectiefout van het doel van het oppervlakteschip en de -3 dB azimutspectrumbreedteveranderingscurve met de tijd in de tijdsperiode van 12:33-14:02. Het is duidelijk dat de richtingzoekfout het grootst is. Deze kan binnen 5° reiken, en de -3 dB azimutspectrumbreedte kan ongeveer 10° bereiken nabij het dichtstbijzijnde locatiepunt; Bovendien is, als gevolg van de afwijking van de geschatte onderwaterpositie van de akoestische onderwaterboei, de afstand tussen het oppervlakteschip en het boeiplatform kleiner. De fout bij het bepalen van de richting neemt op tijd toe. Figuur 15 is de curve van de doelvolgmarkering in de loop van de tijd, berekend door het autonome doeldetectie- en volgalgoritme. Het is duidelijk dat het algoritme autonoom het volgen van doelen over het gehele bereik kan bereiken voor een oppervlakteschip met een snelheid van 8,4 kn binnen een afstand van 13,8 km.

 

3 Conclusie

Dit artikel richt zich op de technische toepassingsvereisten van enkele vectorhydrofoons op onbemande onderwaterplatforms en stelt een autonome detectie en tracking van onderwaterdoelen voor. Tracing-methode en gebruik simulatieberekening, echovrije tanktest en zeetestanalyse om het histogramalgoritme op basis van enkele vectorhydrofoon samen te vatten. Standaard detectieprestaties. De resultaten van computersimulatie en echovrije tanktestgegevens laten zien dat het histogramalgoritme de signaal-ruisverhouding bereikt die nodig is voor autonome tracking. Als deze groter is dan −7 dB, is de richtingsbepalingsfout ongeveer 8 ° en de azimutspectrumbreedte van −3 dB ongeveer 20 °. Uit de gegevens van de zeetest blijkt dat de diepzee onder goede hydrologische omstandigheden verkeert. Het histogramalgoritme kan volledige doeldetectie en -tracking bereiken voor een oppervlakteschip met een snelheid van 8,4 kn binnen een afstand van 13,8 km. De beste richtingsfout kan oplopen tot 5◦, en de −3 dB azimutspectrumbreedte kan 10◦ bereiken nabij de nabije positie.