Алгоритмы обработки гидроакустических сигналов

Данный подход требуетвыполнение двух дискретных преобразований Фурье и одного обратного ДПФ(БПФ).Вычисление корреляционной функции в частотной области сводится кпоэлементному умножению Фурье-образов входной последовательности и маскиискомого сигнала. При использовании алгоритма быстрого преобразованияФурье для определения корреляционного максимума, сложность - общее числотребуемых операций умножения + сложение, составит о(УМ+СЛ), где количествоопераций умножения УМ= L(1 +2log2(L)), количество операций сложенияСЛ=2Llog2(L), таким образом сложность определяется како{L+4log2(L)))~о(4log2(L))).Общая последовательность действий для детектирования сигнала при реализациирассматриваемого способа представляется в виде следующего алгоритма:Шаг 1. Накопление информации для всего интервала наблюденияШаг 2. Прямое быстрое преобразования Фурье исходного вектора сигнала.(Подразумевается, что маска сигнала заранее представлена в требуемом виде ине требует постоянного дополнительного преобразования для расчета корреляции).Шаг 3. Поэлементное перемножение результирующих векторов маски исигнала.Шаг 4. Обратное преобразование БПФ для результата, полученного на Шаге3.Шаг 5. Определение положения на временной оси максимума корреляционнойфункции.Следует помнить о том, что алгоритм КЧО за счет использования алгоритмаБПФ, и свойственного ему эффекта «размазывания спектра» в общем случаеможет определять значение корреляционной функции с некоторой ошибкой.Это свойство особенно негативно может сказаться при работе с узкополоснымисигналами. Для минимизации этой ошибки размер вектора, содержащегоотсчеты входного сигнала на всем интервале наблюдения должен быть максимальнобольшим.4.3. Способ на основе алгоритма линейной корреляцииПри использовании алгоритма линейной корреляции значение корреляционнойфункцииRk для k дискретного отсчета входного сигнала, представленного в цифровом виде, вычисляется как взаимная корреляция принимаемого сигнала сопорным сигналом-маскойгде uk - последовательность отсчетов входного сигнала; mj- сформированныймассив отсчетов маски (портрета) искомого сигнала; N - размер обрабатываемого окна; k - номер дискретного отсчета входного сигнала.При определении корреляционного максимума во временной области потребуетсяо(УМ+СЛ) операций умножение + сложение, где количество операцийумножения УМ=LN, количество операций сложения СЛ—L(N-1). Таким образомсложность определяется как о(2LN –L) ~ о{2 LN).Общая последовательность действий для детектирования сигнала при реализациирассматриваемого способа представляется в виде следующего алгоритма:Шаг 1. Производится вычисление значения корреляционной функции Якдля текущего отсчета с применением метода скользящего окна в реальном времени.Шаг 2. Полученное значение Rk сравнивается с максимальным Rmax за предыдущиевычисления. Если Rk> Rmax, то Rmax = Rk, в памяти сохраняется значение k.Шаг 3. Окно сдвигается на заданное смещение dS, которое определяетсятребуемой разрешаемой способностью, вдоль рассматриваемого временного отрезка.Минимальное значение смещения равняется одному дискретному отсчету.Шаг 4. Если достигнут конец анализируемого отрезка, то k - номер дискретногоотсчета входного сигнала, при котором было определено последнеезначение Rmax соответствует моменту обнаружения сигнала. Иначе переходим кШагу 1.3. Способ на основе разработанного алгоритма на базе выбеливающейфильтрацииАлгоритм на базе выбеливающей фильтрации состоит из трех этапов.Выбеливающая фильтрация является общей процедурой для всех каналов обработки.При фильтрации количество умножений равно длине импульсной характеристикифильтра NT. Для вычисления корреляционной функции одного каналапотребуется еще NT умножений, итого коррелятор выполняет Nt∙Nк умножений(Nк - количество каналов обработки). Алгоритм на базе знаковой корреляции состоит из шести этапов. Приэтом первые четыре этапа являются предварительной обработкой - общими длявсех каналов. Предварительная обработка состоит из четырех фильтров: первыедва предназначены для смещения в область низких частот, вторая пара фильтровдля устранения высокочастотной помехи. Данное преимущество алгоритма на базе знаковой корреляции особеннозаметно при малых значениях полосы сигнала W относительно значения fd.Кроме того большая часть операций умножений в алгоритма на базе знаковойкорреляции являются битовыми операциями и могут параллельно выполнятьсяна современных вычислительных системах, обеспечивая прирост производительностив зависимости от разрядности операндов.Отличительным признаком разработанных алгоритмов является порядоквыполнения известных процедур обработки сигнала. Полученные алгоритмы обладаютновыми свойствами по сравнению с базовым алгоритмом:1. способность вести асинхронный прием за счет пороговых критериев,определяющих достоверны ли принятые данные;2. эффективность обработки в случае импульсной помехи за счетналичия первичной обработки, фильтрующей данный вид помех;3. повышенная точность оценки параметра временной задержки засчет способности разделения лучей и стратегии выбора пиков корреляционнойфункции.При условии отсутствия множественных отражений алгоритмы позволяютвыделять сигналы, излучаемые с периодом равным длительности символа. Однако в реальной системе излучать и выделять сигнал так часто не представляется возможным в виду многолучевой структуры распространения. При определеннойвременной задержке между принимаемыми сигналами невозможнымстановится разделить сигнал излучаемый и отраженный. Поэтому минимальноевремя между двумя излучаемыми сигналами должно быть ограничено длительностьюмноголучевого профиля распространения, достигающего в отдельныхслучаях десятков миллисекунд.Разработанные алгоритмы обработки гидроакустических сигналов и результаты,полученные при помощи разработанной модели распространения гидроакустическогосложного ФМ сигнала, позволяют предложить способ построенияцифровой системы приемного устройства гидроакустической системы позиционированияс двухступенчатой корреляционной обработкой. Предлагаемыйспособ направлен на снижение энергопотребления приемного устройства и былреализован в цифровой системе маяка-ответчика. Проблема сниженияэнергопотребления особенно актуальна для систем маяка-ответчика, посколькунеобходимо обеспечить наибольший период его автономной работы. При этомзначительную часть времени маяк-ответчик проводит в режиме ожидания, прослушиваяканал. Полезный сигнал, несущий команду для маяка, приходит вовремя выполнения миссий подводных роботов.В предлагаемом способе построения цифровая система содержитдва корреляционных приемника, а обработка происходит в два этапа. Перваяступень представляет собой одноканальное приемное устройство с низким энергопотреблением.В качестве такого устройства может выступать микроконтроллерили маломощная программируемая логическая интегральная схема. Здесьцелесообразно сократить сложность обработки, поэтому в одноканальном приемникеиспользуется алгоритм 2 (на базе знаковой корреляции). Вторая ступеньэто многоканальный приемник, который реализует распознавание команд. Дляреализации второй ступени приемного устройства может быть выбран сигнальныйпроцессор или другое высокопроизводительное средство обработки данных.Основными требованиями ко второму приемному устройству являются повышеннаяпомехоустойчивость и точность. Сокращение энергопотребления происходит прежде всего ввиду того, чтовремя работы многоканального приемного устройства сравнительно мало. Этоозначает так;е, что энергопотребление приемного устройства в большей степениопределяется первой ступенью, которая должна быть реализована на цифровыхмикросхемах с низким энергопотреблением. В реализации данного способапостроения приемного устройства в цифровой системе маяка-ответчика, удалось сократить энергопотребление в режиме ожиданиядо четырех раз (потребление одноканального приемника составило 116 мВт, потреблениемногоканального приемника составило 400 мВт).ЗаключениеПроведенный в работе анализ современных методов и средств обработкигидроакустических сигналов, используемых при решении задачи детектированияв условиях низкого соотношения сигнал - шум, показал, что определяющуюроль в создании различных гидроакустических систем играет форма иструктура применяемых базовых сигналов.Современные производители при разработке гидроакустических устройствстараются максимально адаптировать свои системы под применяемый тип сигнала.Это, с одной стороны, позволяет достичь экономии при реализации аппаратно-алгоритмической базы, но с другой - приводит к ограничению, накладываемомувнешними условиями эксплуатации, а в итоге - к малой эффективностиприменения только одного типа сигналов для выполнение требуемых задач.Таким образом, наиболее перспективным является разработка механизмовобработки сигналов, которые позволяли бы, не изменяя аппаратную базу, принеобходимости адаптивно изменять алгоритмическое наполнение и тип, структуруобрабатываемого сигнала.Разработанные авторами и представленные в монографии алгоритмы и методыцифровой обработки гидроакустических сигналов различных типов, позволяютсущественно повысить такие критерии гидроакустических систем, как разрешающаяспособность по времени обнаружения сигнала, достоверность детектированияи помехоустойчивость системы в целом. В основе разработанных алгоритмовлежат методы корреляционной обработки. Также следует отметитьвозможность применения разработанных алгоритмов при создании многоканальныхрешений, которые могут найти свое применение как при реализациисистем гидролокации, так и в системах управления навигации и связи.Авторами при проведении экспериментальных исследований было показано,что одно и то же аппаратное обеспечение может с успехом применяться приобработке сигналов различных типов при условии применения представленныхалгоритмов. Представленные алгоритмы позволяют создавать унифицированные,конфигурируемые гидроакустические системы и комплексы.Список использованной литературы1.Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. - М.: Радио и связь,1983.2.Кремер И. Я., Кремер А. И., Петров В. М, Пространственно-временная обработка сигналов / под ред. И. Я. Кремера. - М.: Радио и связь,1984.-224 с.Ботов В. А. Сравнительный анализ методов пеленгации со сверхразрешением// 6я Международная конференция «Цифровая обработка сигналови ее применение» «И8РА-2004», Москва, Россия, доклады. - М., 2004. - ВыпускVI. - Т.1.- С.210 -213.4. Дженкинс Г., Ватс Д. Спектральный анализ и его приложения. - М.:Мир, 1972. - Т.1, 2.5. Цифровая обработка сигналов на основе теоремы Уиттекера-Котельникова-Шеннона / М.А. Басараб и др. - М.: Радиотехника, 2004. - 72 с.6. Гантмахер В. Е. Быстров Н. Е., Чеботарев Д. В. Шумоподобныесигналы анализ синтез обработка. - СПБ.: Наука и техника, 2005. - 400с.7.Бурдинский И. Н. Методы и средства детектирования сигналов гидроакустическихсистем позиционирования // Вестник Тихоокеанского государственногоуниверситета. - 2009. - № 4(15). - С.39 – 46.8. Коуэн К. Ф. Н. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / под ред. К. Ф.Н. Коуэна и П. М. Гранта. - М.: Мир, 1988. - 392 с.