Обработка сигналов сонара - Википедия - Sonar signal processing

Эта статья включает в себя список общих Рекомендации, но он остается в основном непроверенным, потому что ему не хватает соответствующих встроенные цитаты. Пожалуйста, помогите улучшать эта статья введение более точные цитаты. (Декабрь 2013) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Гидролокаторы обычно используются под водой для определения дальности и обнаружения. Активный гидролокатор излучает в воду акустический сигнал или звуковой импульс. Звук отражается от целевого объекта и возвращает эхо-сигнал на датчик сонара. В отличие от активного гидролокатора, пассивный гидролокатор не излучает собственный сигнал, что является преимуществом для военных судов. Но пассивный сонар не может измерить дальность действия объекта, если он не используется вместе с другими пассивными подслушивающими устройствами. Для триангуляции источника звука необходимо использовать несколько пассивных гидролокаторов. Независимо от того, активный сонар или же пассивный сонар, информация, содержащаяся в отраженном сигнале, не может быть использована без технических обработка сигналов. Чтобы извлечь полезную информацию из смешанного сигнала, предпринимаются некоторые шаги по передаче необработанных акустических данных.

Активный сонар

Для активного сонара необходимо шесть шагов во время системы обработки сигнала.

Генерация сигнала

Для генерации сигнального импульса типичными аналоговыми реализациями являются генераторы и управляемые напряжением. генераторы (VCO), за которыми следуют модуляторы. Амплитудная модуляция используется для взвешивания огибающих импульсов и преобразования спектра сигнала до некоторой подходящей несущей частоты для передачи.

Во-первых, в гидролокаторах поле акустического давления можно представить в виде ${ Displaystyle s (т, { vec {r}})}$. Полевая функция включает четыре переменные: время ${ displaystyle t}$ и пространственная координата ${ displaystyle {} { vec {r}} = (x, y, z)}$. Таким образом, согласно преобразование Фурье, в частотной области^[1]

${ displaystyle {} s (w, { vec {k}}) = iiiint limits , s (t, { vec {r}}) cdot e ^ {- j (wt - { vec { k}} { vec {r}})} d { vec {x}} dt,}$

${ displaystyle { vec {k}} = (k_ {x}, k_ {y}, k_ {z}),}$

${ displaystyle {} s (t, { vec {r}}) = iiiint limits , s (w, { vec {k}}) cdot e ^ {j (wt - { vec {k }} { vec {r}})} d { vec {k}} dw,}$

В формуле ${ displaystyle w}$ это временная частота и ${ displaystyle { vec {k}}}$ пространственная частота. ${ displaystyle s (t, { vec {r}}) = e ^ {- j (wt - { vec {k}} { vec {r}})},}$ как элементарный сигнал, по той причине, что любое четырехмерное изображение может быть сгенерировано путем линейной комбинации элементарных сигналов. ${ displaystyle { vec {k}}}$ дает направление распространения волн, а скорость волн равна

${ displaystyle v = { frac {w} {| { vec {k}} |}}}$

Длина волны

${ displaystyle lambda = { frac {2 pi} {| { vec {k}} |}}}$

Временная выборка

В современном мире цифровые компьютеры вносят большой вклад в повышение скорости и эффективности анализа данных. Таким образом, необходимо преобразовать аналоговый сигнал в цифровой сигнал путем дискретизации сигнала во временной области. Работа может быть реализована тремя устройствами: устройством цифрового преобразования, контроллером динамического диапазона и устройством цифрового преобразования.

Для простоты отбор проб производится через равные промежутки времени. Чтобы предотвратить искажение (т.е. наложение спектров в частотной области) после восстановления сигнала из дискретизированного сигнала, необходимо выполнять выборку с более высокой частотой. Частота дискретизации, которая может хорошо сохранять информационное содержание аналогового сигнала. ${ displaystyle s (т, { vec {r}})}$, подчиняется теореме выборки Найквиста-Шеннона. Предполагая, что период выборки равен T, после временной выборки сигнал

${ Displaystyle г (т) = г (нТ) = s ({ vec {г}}, нТ)}$ n - целое число.

Пространственная выборка и формирование луча

Наличие соответствующей матрицы датчиков и формирователя луча - действительно важная часть для хорошей работы гидролокатора. Чтобы получить информацию об акустическом поле, необходимо измерить поле в пространстве и времени. Временная выборка уже обсуждалась в предыдущем разделе. Матрица датчиков производит выборку пространственной области, в то время как формирователь луча особым образом интегрирует выходной сигнал датчика для повышения эффективности обнаружения и оценки системы. Входными данными для формирователя луча является набор временных рядов, а на выходе формирователя луча - другой набор временных рядов или набор коэффициентов Фурье.

${ Displaystyle r_ {я} (т) = s ({ vec {x}} _ {я}, т)}$

${ displaystyle { vec {x}} _ {i} = (x_ {i}, 0,0) = (iD, 0,0)}$

Для желаемого направления ${ displaystyle { vec {k}} = { vec {k}} _ {0}}$,Набор ${ displaystyle t_ {i} = { frac {{ vec {k}} _ {0}} {w}} { vec {x}} _ {i}}$

Формирование луча - это один из видов фильтрации, который может применяться для выделения компонентов сигнала, распространяющихся в определенном направлении. На рисунке изображен самый простой формирователь луча - взвешенный формирователь луча с задержкой и суммированием, который может быть реализован с помощью массива приемников. или датчики. Каждый треугольник является датчиком для выборки в пространственной области. После пространственной выборки сигнал выборки будет взвешен, и в результате будут суммированы все взвешенные сигналы. Предполагая, что массив из M датчиков распределен в пространстве, так что ${ displaystyle i}$-й датчик расположен в позиции ${ displaystyle x_ {i} (я = 0,1, ..., M-1)}$ и полученный им сигнал обозначается ${ Displaystyle r_ {я} (т)}$Таким образом, после формирования луча сигнал

${ displaystyle b (t) = { frac {1} {M}} sum _ {i = 0} ^ {i = M-1} {w_ {i} r_ {i} (t-t_ {i}) )}}$

Bandshifting

Сдвиг диапазона используется в активном и пассивном сонарах, чтобы упростить аппаратное и программное обеспечение, необходимое для последующей обработки. Например, active в активных сонарах принимаемый сигнал содержится в очень узкой полосе частот, обычно около 2 кГц, с центром на некоторой высокой частоте, обычно около 50 кГц. Чтобы избежать дискретизации принятого процесса с частотой Найквиста 100 кГц, более эффективно демодулировать процесс до основной полосы частот, а затем использовать дискретизацию сложный конверт всего на 2 кГц.

Фильтрация и сглаживание

Фильтры и сглаживания широко используются в современных сонарных системах. После дискретизации сигнал преобразуется из аналогового сигнала в сигнал дискретного времени, поэтому учитываются только цифровые фильтры. Более того, хотя некоторые фильтры изменяются во времени или адаптируются, большинство фильтров инвариантны к линейному сдвигу. Цифровые фильтры, используемые в процессорах сигналов гидролокатора, выполняют две основные функции: фильтрацию форм сигналов для изменения частотного содержания и сглаживание форм сигналов для уменьшения влияния шума. Двумя общими типами цифровых фильтров являются фильтры КИХ и бесконечные импульсные характеристики (БИХ) .Вход-выход КИХ-фильтра

${ Displaystyle у (п) = сумма _ {к = 0} ^ {N-1} {ч (к) х (п-к)}}$ (1-D)

${ displaystyle y (n1, n2) = sum _ {k_ {1} = 0} ^ {M_ {1} -1} sum _ {k_ {2} = 0} ^ {M_ {2} -1} {h (k_ ​​{1}, k_ {2}) x (n_ {1} -k_ {1}, n_ {2} -k_ {2})}}$ (2-D)

Отношение входа-выхода БИХ-фильтра

${ Displaystyle у (п) = сумма _ {к = 0} ^ {N-1} {a_ {k} x (nk)} + sum _ {k = 0} ^ {M-1} {b_ { k} y (nk)}}$ (1-D)

${ displaystyle y (n_ {1}, n_ {2}) = sum _ {r_ {1} = 0} ^ {N_ {1} -1} sum _ {r_ {2} = 0} ^ {N_ {2} -1} {a (r_ {1}, r_ {2}) x (n_ {1} -r_ {1}, n_ {2} -r_ {2})} - sum _ {l_ {1 } = 0} ^ {M_ {1} -1} sum _ {l_ {2} = 0} ^ {M_ {2} -1} {b (l_ {1}, l_ {2}) y (l_ { 1}, l_ {2})}}$ (2-D)

И КИХ-фильтры, и БИХ-фильтры имеют свои преимущества и недостатки. Во-первых, вычислительные требования процессора сонара более жесткие при реализации КИХ-фильтров. Во-вторых, для БИХ-фильтра всегда трудно получить линейную фазу, поэтому КИХ-фильтр стабилен в отличие от БИХ-фильтра. Более того, FIR-фильтры легче создавать с использованием техники окон.

Обработка решений

Одним словом, цель гидролокатора состоит в том, чтобы извлечь информацию и данные из акустического пространственно-временного поля и поместить их в разработанный и предписанный процесс, чтобы мы могли применить различные случаи в один фиксированный образец. Таким образом, для реализации цели заключительный этап гидроакустической системы состоит из следующих функций:

1. Обнаружение: Обнаружение сонара определяет, есть ли шум вокруг цели.
2. Классификация: классификация сонара позволяет различать обнаруженный целевой сигнал.
3. Оценка параметров и отслеживание: оценка в сонаре часто связана с локализацией цели, которая уже была обнаружена.
4. Нормализация: Нормализация предназначена для того, чтобы сделать статистику обнаружения только шумовой характеристикой как можно более однородной.
5. Обработка дисплея: обработка дисплея решает проблемы работоспособности и управления данными гидролокатора.

Смотрите также

• Фильтр
• Эхо
• Пассивный радар
• Радар
• Научный эхолот
• Обработка сигналов
• Цифровая обработка сигналов

Рекомендации

• Уильям К. Найт. Цифровая цифровая обработка для сонара. IEEE PROCEEDINGS. Том-69. No-11, НОЯБРЬ 1981.
• Хоссейн Пейванди. Гидроакустические системы и подводная обработка сигналов: классический и современный подходы, Научно-прикладной колледж телекоммуникаций, Тегеран.