АКУСТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ, 2014, том 60, № 3, с. 284-299
ОБРАБОТКА АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ. ^^^^^^^^ КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
УДК 681.88
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ И ТЕХНИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
© 2014 г. Г. С. Малышкин
ОАО Концерн ЦНИИ "Электроприбор" 197046Санкт-Петербург, ул. Малая Посадская, 30 E-mail: vigena@yandex.ru; genstepmal@yandex.ru Поступила в редакцию 08.11.2012 г.
Приводятся результаты оценки влияния на эффективность адаптивных алгоритмов обработки гидроакустических сигналов совокупности физических и технических факторов, к которым относятся: условия распространения сигнала, в том числе многолучевые; помехо-сигнальная ситуация; флуктуации сигнала, обусловленные рассеянием в среде; параметры приемной антенны, в том числе величина амплитудно-фазового разброса элементов; параметры спектрального анализа сигнала на выходе антенны, а также применение классических или быстрых проекционных алгоритмов.
Ключевые слова: классические и "быстрые" проекционные алгоритмы адаптации, флуктуации сильных сигналов, обнаружение слабых сигналов, нормирование сильных сигналов, фокусирующие матрицы.
DOI: 10.7868/S0320791914030137
Адаптивные методы приема сигналов интенсивно развиваются последние 40—45 лет. Разработка и реализация адаптивных методов проводится в широком диапазоне технических средств (радиолокация, связь и многие другие отрасли знаний). Исследованы основные закономерности и дополнительные возможности, достигаемые с помощью адаптивных алгоритмов и методов.
Задача настоящей статьи заключается в попытке ответить на следующие вопросы:
— в чем заключается специфика акустической среды распространения гидроакустических сигналов;
— позволяет ли она получить существенные выигрыши за счет применения адаптивных методов приема;
— какие технические трудности и сложности нужно преодолеть при создании адаптивных приемных трактов.
Чтобы ограничить круг рассматриваемых вопросов, сосредоточимся на одном (но самом сложном) вопросе — обнаружение слабых, пороговых сигналов в реальной океанической среде, где присутствует постоянное судоходство и, кроме того, могут присутствовать искусственные источники сигналов.
Из теории оптимального приема сигналов [1] известно, что если полезные и мешающие сигналы состоят из некоррелированных плосковолновых сигналов, а помеховый фон однородный, стацио-
нарный, с неравномерным плавным распределением по угловым координатам, то помехоустойчивость оптимальной антенны определяется уровнем помехи в направлении наблюдения и волновыми размерами антенны. Таким образом, в поле распределенных помех оптимальный прием позволяет воспринимать только помехи, сосредоточенные в окрестности направления наблюдения и практически избавиться от помех, сосредоточенных вне этой области.
При воздействии весьма интенсивного плосковолнового сигнала в окрестности основного лепестка оптимальной антенны помехоустойчивость антенны ухудшается на величину, равную квадрату уровня нормированной характеристики направленности, ориентированной на слабый сигнал, в направлении на мешающий источник. Кроме того, при близких направлениях прихода полезного слабого и сильного мешающего сигналов существует проблема разрешения отметки слабого от отметки сильного сигнала. Из изложенного следует, что наиболее опасным явлением при приеме сигналов реальными приемными трактами является внесение части энергии сильного плосковолнового сигнала в направление наблюдения за счет расширения его пространственного спектра, обусловленного искажениями сигнала при обработке и в процессе распространения в среде.
Для акустических приложений схема с чисто плосковолновыми сигналами является слишком
упрощенной, поскольку акустические сигналы практически всегда распространяются в условиях многолучевого распространения и при наличии рассеяния в канале распространения [2]. Такая трактовка модели воздействующих помех от локальных источников коренным образом усложняет ситуацию, в которой должны решать свою задачу адаптивные алгоритмы выделения слабых сигналов, вследствие внесения части энергии локального источника в направление наблюдения.
Кроме трудностей, обусловленных природой акустических сигналов, существуют дополнительные сложности, связанные с техническим искажением принятых сигналов при обработке в приемных трактах акустических систем [3, 4]. Существенно наличие амплитудно-фазовых ошибок при реализации весовых коэффициентов в элементах антенны, а также ограниченные возможности конкретных алгоритмов.
Первый фактор приводит к тому, что вследствие невысокой скорости звука в воде чисто плос-кововолновые сигналы, поступающие на крупногабаритную антенну, содержат частично когерентную анизотропную компоненту, ширина пространственного спектра которой примерно в два раза шире раствора характеристики направленности этой антенны. Вторые собственные числа выборочной оценки корреляционной матрицы (обусловленные частично когерентным полем m -го источника) определяются соотношением [3]
1 2
SЧКт (n) S0m (n) L dF Sln a m» (1)
о
где S0m (n) — интенсивность m -го плосковолнового сигнала; a m — угол прихода m -го сигнала относи-
ЛР Af 1
тельно нормали к оси антенны; ab = — =--от-
fP Tfp
носительная частота спектрального анализа по отношению к базовой (проектной) частоте антенны fp, соответствующей межэлементному расстоянию a0, равному половине длины волны на этой частоте; T — интервал спектрального анализа, используемый для предварительной обработки временных сигналов в элементах антенны перед реализацией адаптивных алгоритмов.
Вблизи направления на сильный сигнал эта частично-когерентная компонента за счет роста флуктуаций и маскирующего действия ее регулярной составляющей затрудняет обнаружение (разрешение) слабого сигнала. Второй фактор приводит к тому, что в мешающем сигнале появляются дополнительные составляющие, которые усложняют помеховую ситуацию и требуют дополнительных ресурсов от адаптивного алгоритма для их преодоления.
Далее кратко рассмотрены, следуя [5—7], алгоритмы (раздел 1) и особенности их применения с
учетом специфики формирования акустических сигналов в морской среде (раздел 2). С помощью модельного эксперимента проведен анализ влияния акустических физических факторов на свойства выборочных оценок корреляционных матриц (раздел 3.1) и рассмотрены пеленгационные рельефы различных вариантов алгоритмов (раздел 3.2). В заключительном разделе 4 сформулированы направления повышения эффективности адаптивных алгоритмов в акустических системах наблюдения.
1. АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ
ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ СЛАБЫХ СИГНАЛОВ
1.1. Классические алгоритмы
Классические алгоритмы широко известны по обширной литературе, см. например [8, 9]. Проведены обстоятельные их исследования при обнаружении и разрешении как слабых, так и сильных сигналов. Однако эти исследования, как правило, проводятся применительно к плосковолновым сигналам, при минимальных ошибках реализации приемных трактов и при объеме выборки, позволяющей реализовать их потенциальные возможности. Значительное внимание при этом уделяется возможности "разрешения" сигналов, т.е. получению раздельных отметок каждого наблюдаемого сигнала, которые определяют его параметры (направление прихода, амплитуду и др.).
Значительные возможности улучшения разрешающей способности могут обеспечить алгоритмы с нормированием сильных сигналов. Обширный список классических алгоритмов, модифицированных нормированием, приведен в работе [5]. Из этого списка выберем один из лучших (по разрешающей способности) классических алгоритмов ЕУ (Джонсона) в классической и нормированной модификациях и рассмотрим их функционирование в условиях многолучевого распространения и наличия рассеяния.
Алгоритм ЕУ (Джонсона) после нормирования сильных сигналов приобретает вид
V *T V ' M1 ' E - XUmUmT m=1 Vy
V *T *У m R-1 - XrLUmU*mT _ m=1K m _ Vy
где Я = 1 1 ХкХ*Т — выборочная оценка корреляционной матрицы, состоящая из К выборок входной смеси, а X т и ит — ее собственные числа и собственные векторы.
В соотношении (1.1) величина, обратная знаменателю, формирует классический алгоритм Джонсона при обнаружении М > М1 сигналов, а
числитель обеспечивает нормировку М1 сильных сигналов. В числителе алгоритма (1.1) подавление М1 мешающих сигналов обеспечивается М1 собственными векторами, соответствующими старшим собственным числам.
Модификацией алгоритма Барлета с нормированием локальных помех после вычисления М1 старших собственных чисел Хт и соответствующих собственных векторов ит является соотношение
«БСВН
м1
V *т V И - £ ^тититт т=1 _ Vj
^^ *т V Е - £ и и*т Vj
т =1 _
(1.2)
X*
X *т X,
-1
X
*т
(1.3)
«пр * =
V *т Р
с1( V
где
Рл = Е - X, (п) X*т (п) X
-1
X
т
(1.4)
(1.5)
— обратный ортогональный проектор — проекционная матрица размерности Ь х Ь распределенных помех (и слабых сигналов), а E — единичная матрица размерности Ь х Ь. При этом обращаемая матрица в (1.5) подвергается процедуре регуляризации, а временной интервал адаптации состоит из К выборок размерности Ь.
Оценка спектральных уровней слабых сигналов на интервале КТ1 спектральных отсчетов может производиться по формуле [5] к
т £ А* XкАА т1 *т^ = 1 £ к='.,^., = 1£ ^^.(1-6)
где
71, V*тр,"У 71, V*тР, V-
1 *=1 у; геИу А 1 t =1 V гс1у1
В соотношении (1.2) осуществляются операции, аналогичные (1.1), но в числителе подавляются М1 сильных сигналов, а знаменатель обеспечивает нормировку выходного эффекта в направлениях на сильные сигналы.
Параметры алгоритмов (1.1) и (1.2):
— число элементов антенны Ь;
— объем выборки для оценки корреляционной матрицы (до 4Ь);
— число сильных источников, подавляемых при обнаружении слабых сигналов М1;
— в (1.1) число ожидаемых слабых источников М — М1.
1.2. Проекционные алгоритмы
Помимо приведенных алгоритмов задача разрешения слабых сигналов в присутствии сильных сигналов может быть реализована на основе проекционных алгоритмов, построенных на основе ортогонального проектора (прямого), использующего непосредственно входную выборку
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.