PT2235558E - Processo para a trajetografia robusta em tempo real, no computador portátil, de um ou de vários cetáceos por acústica passiva - Google Patents

Description

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DESCRIÇÃO

"PROCESSO PARA A TRAJETOGRAFIA ROBUSTA EM TEMPO REAL, NO COMPUTADOR PORTÁTIL, DE UM OU DE VÁRIOS CETÁCEOS POR ACÚSTICA PASSIVA" A presente invenção refere-se a um processo para trajetografia robusta de uma pluralidade de X cetáceos por acústica passiva, utilizando um conjunto de Y sensores.

Por extensão, a presente invenção refere-se a um processo para trajetografia de forma passiva, de uma ou de várias fontes que se movimentam em qualquer meio e que emitem um sinal não estacionário.

Como exemplo concreto a invenção será descrita no quadro da sua aplicação para a problemática da deteção de mamíferos marinhos capazes de emitirem sinais em forma de cliques, mas é evidente que a invenção se aplica a outros tipos de fontes de sinais não estacionários, e a outros meios de propagação.

ESTADO DA TÉCNICA

Conhecem-se já no estado da técnica vários processos de monitoramento das trajetórias de cetáceos. Distinguem-se em geral os processos de deteção ativos que consistem em enviar para a fonte um sinal, especialmente sonoro, e em captar o eco desse sinal quando ele encontra a fonte. Esses processos não são recomendados, porque a potência do sinal é nociva ao mesmo tempo para o cetáceo procurado, e para o seu meio ambiente. 2

Distinguem-se por outro lado os processos de deteção passivos, que consistem em simplesmente captar sinais com sensores adequados (no caso dos cetáceos tratam-se de sinais sonoros que podem ser captados com a ajuda de hidrofones subaquáticos), depois processam-se os sinais recebidos para determinar as caracteristicas e a posição da fonte.

Os processos de deteção passivos são muito mais satisfatórios no seu principio (nenhuma perturbação do meio).

Um tal processo é por exemplo divulgado em "Real-time 3D tracking of whales by echo-robust precise TDOA estimates with a widely-spaced hydrophone array" de Giraudet P. e de Glotin H.

Foram feitas outras tentativas para pôr a funcionar um processo para deteção de cetáceos de forma passiva, com base em algoritmos para processamento das diferenças de tempo de chegada aos hidrofones dos cliques captados por hidrofones, sendo essas diferenças denominadas «TDOA» acrónimo para «Time Différence Of Arrival» em terminologia anglo-saxónica.

Entre os métodos experimentados, contam-se os algoritmos de deteção ditos de Morissey e al., o de Nozal e Frazer, ou o de White e al. que foram todos amplamente descritos na literatura cientifica. 3 INCONVENIENTES DO ESTADO DA TÉCNICA:

Em resumo, os métodos supracitados incluem todos pelo menos um inconveniente maior entre a lista que se segue: - ou se trata de métodos que não são passivos e portanto precisam do envio de sinais para os cetáceos, o que aumenta métodos ativos que são prejudiciais para os animais. - ou não são industrializados, e precisam do concurso de métodos visuais quando os cetáceos sobem à superfície, e só funcionam todos para o monitoramento aproximado de um único cetáceo isolado e portanto em condições acústicas ideais. - ou exigem um perfil de velocidade do som na água do mar no local da deteção, e esses perfis não estão em geral disponíveis, ou então não estão atualizados, sabendo que a velocidade do som varia em função do tempo e das estações do ano, o que altera os resultados dos métodos de deteção conhecidos. - ou ainda recorrem a algoritmos de processamento do sinal muito pesados (tempo de frequência por exemplo), que necessitam de um grande poder de computação, e é o caso dos algoritmos citados mais acima, o que tem como consequência que a deteção, mesmo de uma única baleia, não pode ser feita nem em tempo real nem quase real. OBJETIVOS DA INVENÇÃO:

Um objetivo da invenção é portanto propor um processo para deteção e trajetografia de cetáceos de forma passiva, 4 que seja capaz de resolver os problemas colocados pelos processos conhecidos no estado da técnica.

Em particular, um objetivo da invenção é propor um processo e um sistema que permitem estabelecer a trajetografia e contar cetáceos, mesmo em grupos, e de os identificar, o que implica separar os sinais de vários cetáceos que emitem cliques simultaneamente numa área de vários quilómetros cúbicos.

Um outro objetivo da invenção é obter o resultado supracitado sem ser preciso um perfil de velocidade do som na água.

Um outro objetivo da invenção é propor um processo de deteção que permite uma deteção rápida, em tempo real.

Um outro objetivo da invenção é propor um processo de deteção que seja fácil de implementar na prática, mesmo com material de baixo custo.

Um outro objetivo da invenção é propor um processo e um sistema para deteção que sejam robustos para os ecos, e que deem resultados exatos e fiáveis, quaisquer que sejam o meio e as fontes consideradas.

Um objetivo suplementar da invenção é propor um processo e um sistema para deteção de forma passiva, que permitem a aplicação na rotulagem das emissões acústicas dos animais, o que deve permitir o estudo aprofundado das suas caracteristicas tais como o seu tamanho, sexo, idade, grupo, dialeto, e as suas interações comportamentais. 5

Para esse fim, a invenção tem como objetivo um processo para trajetória de forma passiva tal como definido nas reivindicações, assim como um sistema para a implementação de um tal processo.

As caracteristicas e vantagens da invenção aparecerão com a leitura da descrição detalhada dos desenhos anexados nos quais: - a figura 1 ilustra um fluxograma geral do processo para trajetografia de acordo com a invenção; - a figura 2 ilustra o principio da transitividade dos TDOA; - as figuras 3.1, 3.2 e 3.3 representam respetivamente um clique de uma única baleia sobre o sinal bruto, esse mesmo clique depois da filtragem com o operador de Teager-Kaiser e por fim o clique depois da filtragem e dizimação; - as figuras 4.1 e 4.2 representam respetivamente o sinal bruto correspondente a vários cliques de uma única baleia, antes e depois da filtragem por Teager-Kaiser, mas sem processamento de dizimação; - a figura 5 representa o sinal da figura 4.1 depois de uma etapa de filtragem de acordo com o algoritmo de Teager-Kaiser e dizimação; - a figura 6.1 representa o sinal da figura 4.1 depois de uma etapa de filtragem suplementar de acordo com o algoritmo de Mallat seguido de uma operação de raiz quadrada sobre o sinal; 6 - a figura 6.2 representa o sinal da figura 4.1 depois de uma filtragem estocástica (FAS); - a figura 6.3 representa o sinal da figura 6.2 depois de uma ampliação de um clique e de um eco; - a figura 7 ilustra o principio do cálculo dos TDOA por intercorrelação, sobre a base do sinal real de uma única baleia; - a figura 8.1 ilustra o principio de deteção dos ecos por intercorrelação, aplicado ao sinal da figura 7; - a figura 8.2 ilustra o sinal absoluto de um eco; - a figura 8.3 ilustra o sinal da figura 8.2 médio; - a figura 8.4 ilustra o sinal absoluto de um clique; a figura 9 representa um sinal bruto recebido dos hidrofones, contendo uma série de cliques de várias baleias, com ruido; - a figura 10 representa as posições sucessivas de (x, y, z) e com vista a partir de cima em função do tempo de quatro baleias detetadas de acordo com o processo da invenção, para um primeiro número de TDOA guardados; - a figura 11 representa as posições sucessivas de (x, y, z) e com vista a partir de cima em função do tempo de quatro baleias detetadas, para um outro número de TDOA guardados; 7 a figura 12 representa as trajetórias da figura 10, depois de uma etapa de alisamento; - a figura 13 representa um fluxograma de processo que permite explorar as posições obtidas das baleias, para o seu estudo comportamental. PRINCÍPIO DA INVENÇÃO:

Refere-se à figura 1. Nessa figura, representou-se um fluxograma funcional do processo de acordo com a invenção. Estando vários hidrofones dispostos na água na área onde se quer detetar a presença e a posição de cetáceos, captam-se em 10 de modo conhecido os sinais analógicos libertados pelos hidrofones. Esses sinais correspondem aos diferentes sinais e ruídos acústicos presentes no meio. A etapa 11 de aquisição e de digitalização dos sinais a partir dos hidrofones faz-se por exemplo com a ajuda de placas eletrónicas de aquisição conectadas a um computador, especialmente um computador portátil convencional. Mas é também possível que cada hidrofone esteja diretamente equipado com meios de digitalização dos sinais acústicos, caso em que os sinais recebidos dos hidrofones seriam sinais digitalizados, diretamente exploráveis por um computador. A invenção prevê que os sinais digitais libertados em 12 num computador, sejam submetidos a uma etapa de filtragem 13 particular, para isolar os sinais úteis devido aos cliques do ruído de fundo. Essa etapa de filtragem particular é crítica para o funcionamento do processo de acordo com a invenção, e será descrita detalhadamente mais adiante.

Na saída 14 da etapa de filtragem 13, recupera-se um sinal limpo, livre de ruído, e cujos picos correspondem às séries de cliques emitidos pelas baleias eventualmente presentes numa área vigiada. É possível no entanto que alguns picos do sinal em 14 correspondam a ecos dos cliques das baleias por reflexo na superfície ou no fundo do mar por exemplo. Numa variante opcional mais aperfeiçoada, o processo de acordo com a invenção prevê em 21 uma etapa de cálculo e de supressão dos ecos. A partir do sinal limpo contendo os picos que correspondem às séries de cliques das baleias, determinam-se em 15 os TDOA dos cliques, o que permite obter em 16 um conjunto de TDOA dos cliques das baleias, mas sem que se saiba ainda dizer que TDOA correspondem a uma mesma fonte, o que permitiria localizar essa fonte por um processo de triangulação/regressão. É portanto necessário prever uma etapa 17 que consiste em determinar entre os TDOA disponíveis em 16, os que são coerentes entre si, isto é os que respeitam o princípio da transitividade dos TDOA, que será lembrado mais em detalhe em ligação com a figura 2. Todas as etapas precedentes são efetuadas em janelas de lOs com uma recuperação das janelas de p% (p podendo ir de 0% a 95%, nos exemplos apresentados p = 50%).

Na saída 18 da etapa 17, dispõe-se de um conjunto de TDOA coerentes entre si, que estão sujeitos a uma etapa de regressão não linear que permite determinar em 19 as posições instantâneas (x,y,z) de cada baleia em função do 9 tempo. Essas posições brutas estão disponíveis em 20 no final do processo de tratamento de acordo com a invenção. Como se verá mais tarde em relação com a figura 11, a obtenção das posições espaciais das baleias nos três eixos x, y, z para algumas janelas de tempo torna possível a aplicação nessas posições de fases suplementares de processamento como o alisamento das trajetórias para visualizar melhor em tempo real as trajetórias das baleias presentes na área de observação.

Refere-se à figura 2 que ilustra o princípio de transitividade dos TDOA. Representou-se nessa figura uma fonte S que emite um sinal sonoro. No exemplo escolhido para descrever a invenção, essa fonte sonora S é um mamífero marinho e o sinal sonoro é um clique. Representaram-se também quatro hidrofones i, j, k, h. Anota-se respetivamente T±, Tj, Tk, Th, o tempo de propagação do clique para atingir cada um dos hidrofones i, j, k, h. Por outro lado, anota-se por TDOA(i,j),a diferença de tempo de propagação (Tj - Ti) do sinal sonoro para atingir os hidrofones i e j . O sinal sonoro que produz ondas esféricas, o TDOA deve verificar uma relação de transitividade. Assim, na figura 2, para um sinal emitido pela fonte S e que atinge os hidrofones i, j, e k, deve ter a relação: (1): TDOA(i,j) + TDOA(j,k) = TDOA(i,k)

Vê-se que com uma rede de quatro hidrofones i, j, k, h captando o clique de uma mesma fonte, há C4 =6 TDOA possíveis. Podem escolher-se entre esses 6 TDOA, três TDOA 10 independentes. Os outros são combinações lineares destes últimos (ver equações (1), e (figura 2). A invenção utiliza a transitividade dos TDOA para: - selecionar os sêxtuplos de TDOA verificando as 4 equações (1) para confirmar que provêm de uma mesma fonte; - manter apenas 3 TDOA independentes em 6 selecionados para localizar a fonte.

Filtragem do sinal

Refere-se à figura 9, que representa um sinal bruto antes da filtragem, incluindo vários picos que correspondem a cliques de várias baleias. É portanto claro que um sinal bruto desta natureza é muito difícil de interpretar, e não se sabe, especialmente, se os diferentes picos correspondem a cliques de uma mesma baleia.

Enquanto na presença de uma única baleia (figura 4.1), se obtêm picos claros e fáceis de identificar, na presença de várias baleias, os cliques das baleias mais afastadas e os menos diretivos vão gerar picos de fracas amplitudes que se vão confundir com o ruido. Para manter os cliques das baleias mais afastadas dos hidrofones, é preciso por conseguinte eliminar o ruído, o que justifica uma filtragem suplementar. O processo original que permite esse processamento faz parte da presente invenção.

Como indicado mais acima, os sinais que vão permitir o estabelecimento da trajetografia dos cetáceos são chamados cliques. A figura 3.1 mostra o pormenor de um clique de 11 amostragem de 48 kHz. Os cliques são sinais de altas frequências e de elevados niveis (até 200 dB re: 1 μ Pa) que os cetáceos emitem para a ecolocalização e para a comunicação. São geralmente emitidos por séries como na figura 4.1.

Como se vê na figura 3.1, a amplitude de um clique bruto em função do tempo mostra que a estrutura desse sinal faz aparecer vários picos: trata-se de um sinal de alta frequência demasiado complexo, que sobrepõe um ruido HF e um sinal HF. Esses sinais, no momento dos registos nos hidrofones, têm um ruido de fundo aditivo que resulta de diferentes ruidos (estado do mar (SSL gaussiano) , sinais biológicos, barcos e turbulências moleculares), o que impede de processar os dados brutos sem passar por uma etapa de filtragem. Mas não é possivel filtrar um clique de maneira simples para extrair o sinal com a ajuda de um filtro de base tal como um filtro passa-baixo ou passa-alto, porque um filtro desse tipo reduziria tanto o sinal como o ruido.

Para resolver esta dificuldade, realiza -se de acordo com a invenção uma etapa de pré-filtragem que consiste em aplicar o operador de energia de Teager-Kaiser ao sinal bruto. O operador de Teager-Kaiser sem interrupção é assim definido: Ψ£*(0] “ < dx(t) dt Ϋ - x(f) d3x{í) dt‘ xz~xx. (2) em que x(t) é o valor do sinal no momento t. 12

Em discreto isso dá: Ψ [x(n)] = x2 (n) - x(n + 1) x(n - 1) . (3) em que x(n) é a enésima amostra.

Uma das vantagens desse operador é que, em cada momento, são necessárias somente 3 amostras para a avaliação da energia. É um filtro de alta frequência logo o resultado filtrado será de alta frequência.

Considerando o sinal registado nos hidrofones como: s(n) = x(n) + y(n) + u(n) (4) em que s (n) é o sinal registado, x (η) o sinal de interesse, y(n) um sinal de interferência, u (n) um ruido de fundo do oceano assumindo que é um gaussiano estacionário no sentido lato para um curto período de tempo, aplicando o operador de TK a s (n), tem-se: Ψ [s (η)] = Ψ [x(n)] + Ψ [ y (η)] + Ψ [u(n)] + T [n] (5) em que T[n] é a soma de todos os termos entre os pares possíveis dos componentes (x(n), y(n) e u(n). Por exemplo, o termo Ψ, entre x(n) e y(n) é definido por: Ψ ,[x(n),y(n)] = x(n)y(n) - x(n + l)y(n - 1) (6)

Tendo em conta a caracterí stica de passa- alto e o comportamento estatístico do operador, demonstra-se que o resultado da equação (6) é dado aproximadamente por: 13 Ψ [s(n)] * Ψ [χ(η)] + w(n) . (7) em que w(n) é um processo gaussiano. A saída é então dominada pela energia dos cliques com um ruído aditivo gaussiano. 0 operador de Teager-Kaiser é aplicado em cada janela de lOs de cada hidrofone. A figura 3.2 mostra o resultado quando o operador é aplicado num clique e a figura 4.2 mostra o resultado sobre um sinal bruto tal como o da figura 4.1.

Por outro lado o ruído de fundo tornou-se gaussiano graças ao operador de Teager-Kaiser.

De acordo com a invenção, a etapa de filtragem seguinte consiste em efetuar uma etapa de dizimação tomando a média do sinal em algumas janelas. A amostragem que pode ser de várias dezenas de kHz e sendo a duração de um clique aproximadamente de 20ms, portanto faz-se primeiro uma dizimação de um fator N pela média N das amostras adjacentes para obter uma representação simples do clique. Essa dizimação terá como efeito reduzir a precisão temporal dos picos em N/F e em que Fe é a frequência de amostragem e reduzir a variância do ruído de um fator N. A figura 3.3 mostra o pormenor de um clique dizimado de um fator 100 (frequência de amostragem do sinal bruto = 48kHz). Obtém-se uma representação simples do clique, de modo que de um ponto de vista temporal parece um pico. Essa 14 dizimação permite também reduzir o tamanho dos dados visto que a filtragem ulterior deve ter em conta menos dados, o que contribui para reduzir significativamente o tempo de cálculo em relação às outras técnicas. A figura 5 mostra o resultado da dizimação nessa janela de lOs sobre uma série de cliques como a da figura 4.1. As amostras são menos numerosas e os cliques são claramente identificados por picos, e portanto uma filtragem suplementar não é forçosamente necessária no caso de uma única baleia, sendo a componente do ruido reduzida.

Algoritmo de Mallat:

Para suprimir o ruido residual, a invenção prevê a utilização do algoritmo de Mallat. Com efeito, sabe-se que este último permite reduzir o ruido dos sinais que têm um ruído aditivo gaussiano. A finalidade aqui é filtrar o sinal para suprimir o ruído gaussiano conservando a informação, isto é os cliques.

Lembremos primeiro o princípio do algoritmo. 0 algoritmo de Mallat descreve uma transformada wavelet discreta usando a análise de multiresolução. Isso consiste em decompor o sinal seguindo um plano de alta frequência e um plano de baixa frequência. Essa decomposição faz-se graças a dois filtros g e h que formam uma base dita de Haar: h * LOJi etg h -i] ' >/2 ’ (8) 15 0 filtro h é um filtro de passa-baixo, e g é um filtro de passa- alto os dois com a mesma frequência de corte. São filtros de espelhos conjugados. Permitem calcular a decomposição de um sinal numa base ortonormal wavelet. 0 sinal para analisar é ai representado por um conjunto de detalhes d, e uma aproximação que corresponde à última resolução, é chamada a representação wavelet do sinal. Foi demonstrado que os coeficientes wavelet de grandes amplitudes tinham uma relação de sinal favorável sobre o ruido e vice-versa. Usa-se essa propriedade para eliminar o ruido no nosso sinal decomposto. Depois de ter aplicado o algoritmo de Mallat ao nosso sinal de saida do operador de Teager-Kaiser nas janelas de lOs (N = 4800), gera-se e decompõe-se do mesmo modo um ruido b gaussiano, reduzido e centrado com o mesmo tamanho. Calcula-se a variância σΒ/η dos coeficientes Β±,/Γί do plano de detalhe n do ruido b precedente, e aplica-se um limiar dito universal sobre cada coeficiente Ci,n de cada plano de detalhe n do sinal com

·«’|C,.„ | > sinon . em que thres é o coeficiente de limiar e σΝ a variância do ruído no sinal de lOs para avaliar σΝ, calculam-se as variâncias do sinal bruto (isto é o sinal de interesse mais o ruído), de preferência em janelas de 100 amostras que se sobrepõem a 80%. σΝ é considerado como o máximo de probabilidade das variâncias precedentemente calculadas. O máximo de probabilidade é um método que consiste em fazer a estimativa de variância mais provável entre as diferentes 16 variâncias calculadas. Para isso toma-se a média das variâncias que são mais visiveis. Isso permite livrar-se de selecionar à mão uma porção do sinal sem sinal de interesse. Com efeito, o ruido é diferente em cada hidrofone e evolui ao longo do tempo, seria muito aborrecido fazer uma seleção manual. Sendo a variância de um clique grande, e sendo dado o tamanho das janelas de estimativa da variância, a duração de um clique, e o número de cliques por janela (1 clique por segundo em média para uma baleia), o máximo de probabilidade das variâncias calculadas tem a maior probabilidade de ser σΝ.

Na literatura, numerosas variantes do coeficiente thres são propostas de acordo com o tipo de dados que se processam. Aqui utiliza-se o limiar dito universal (o que torna completamente independente a base do nosso processo), que consiste em utilizar: thres * y/2 Jog e { V ). (10) em que N é o número de coeficientes wavelet no plano limiarizado.

Finalmente, após ter efetuado a etapa de limiar, o sinal sem ruido é reconstruído. 0 algoritmo de Mallat permite o desempenho interessante no caso de várias baleias, em manter os picos secundários, isto é os mais próximos do ruído, eliminando este último. Em seguida, toma-se a raiz quadrada do sinal na saída do algoritmo de Mallat, verifica-se a transitividade dos TDOA para obter tripletos coerentes e faz-se uma regressão não linear. Obtêm-se assim vários pontos de posição x, y, z (t) para cada baleia, tal como representado na figura 10. 17

Em alternativa relativamente a uma etapa de filtragem 13 que usa os algoritmos de Teager Kaiser e de Mallat, uma variante da invenção prevê uma filtragem adaptada estocástica, anotada em seguida filtragem FAS. A filtragem adaptada estocástica (FAS) é um método de filtragem que se usa aqui para fazer deteção de cliques.

Considera-se um clique como sendo um sinal aleatório gaussiano, como o ruido do mar.

Seja A a matriz de variância covariância de um clique e B a do ruido do mar. Os vetores do FAS são então os vetores próprios da matriz B_1 A. A filtragem consiste em selecionar o vetor próprio que corresponde ao maior valor próprio da matriz B_1A e em multiplicar esse vetor próprio pelo sinal, em janelas de tempo deslizantes. Obtém-se assim um sinal filtrado pelo método FAS. 0 sinal filtrado é chamado um funcional, cujo exemplo está representado na figura 6.2, que é o resultado da filtragem FAS aplicada à série de cliques da figura 4.1. Para distinguir os cliques no sinal filtrado, é preciso escolher um limiar de deteção. Todos os valores acima desse limiar são considerados como correspondendo à presença de um clique.

Os limiares de deteção são avaliados graças à variância do ruido e das curvas COR (Caracteristica Operacional de Receção) do detetor para ter uma taxa de falso alarme de por exemplo 1%. 18 Cálculo dos TDOA, de acordo com a etapa 15 da figura 1:

Uma boa estimativa dos TDOA precisa primeiro de uma boa filtragem, é a razão pela qual a invenção prevê a utilização de uma filtragem do tipo operador de Teager- Kaiser seguida do algoritmo de Mallat, ou uma filtragem adaptada estocástica, como descrita mais acima. Essa boa filtragem produzirá picos de TDOA mais nitidos nos inter-correlogramas, o que combinado com a recuperação de um grande número de TDOA, permitirá estimativas de trajetórias múltiplas, o que os processos do estado da técnica não permitem.

Refere-se à figura 8. Os sinais dos diferentes hidrofones são inter-correlacionados em janelas de 10 segundos para avaliar as diferenças de tempo de chegada aos hidrofones. (Time Delay Of Arrival, ou TDOA).

Na figura 8, representou-se o exemplo dos sinais depois da filtragem por Teager-Kaiser e por Mallat, para os hidrofones 1 e 2. Veem-se pois os sinais de saída de filtragem no caso de uma baleia, detetada por dois hidrofones, a saber os hidrofones 1 e 2. O algoritmo de base para determinar os TDOA que correspondem potencialmente a cliques é o referido de Glotin-Giraudet: os TDOA são calculados em intercorrelação com as janelas de lOs de cada par de hidrofones. Servem para a regressão múltipla não linear para avaliar as posições da ou das trajetórias.

Em teoria a posição em abcissa do pico mais elevado corresponde ao TDOA do clic de uma baleia, seja o TDOAi na 19 figura 8. Há apenas um TDOA real por par de hidrofones e por baleia. No caso de presença de cliques de várias baleias, há tantos TDOA reais como baleias. Mas para se ter a certeza de haver entre os diferentes picos, aquele que corresponde aos cliques de uma baleia aumentam-se de preferência vários TDOA.

Na figura 7 mostramos 5 TDOA, mas o processo nesta patente permite manter até 15 TDOA por janela de análise, ficando tempo real, até mesmo de 35 TDOA se o poder de computação disponível o permitir.

Assim, n(5=<nbTD0A =<35) TDOA(i,j) = Tj -Ti dos hidrofones (i,j) são calculados mantendo o valor do tempo correspondente aos nbTDOA valores mais elevados no inter-correlograma e isso para cada par de hidrofones. A precisão de cada TDOA é relativa à eventual operação de dizimação (no nosso exemplo é de ± 2 ms).

Como representado na parte inferior da figura 7, o inter-correlograma dos dois sinais determina picos, de que se guarda uma quantidade correspondente à nbTDOA. No caso de uma baleia, pode assim recuperar-se o verdadeiro TDOA considerando a boa qualidade dos dados. Para cada pico, observa-se o valor em abcissa, que é a diferença de tempo entre dois hidrofones, sabendo que pode ser positiva ou negativa em função do hidrofone tomado como referência.

Para detetar bem várias baleias, o que é um aspeto importante do processo, é preciso aumentar um máximo de TDOA potenciais, isto é os máximos das janelas dos inter-correlogramas de cada par de hidrofone. Um bom compromisso de valor para nbTDOA entre tempo de cálculo e de conteúdo 20 informativo dos TDOA pode ser tomado em nbTDOA = 15. Abaixo desse número, o risco de perder os TDOA reais existe, e acima desse número, o tempo de cálculo devido à etapa 17 de determinação dos TDOA coerentes descrito em seguida torna-se problemático para garantir um cálculo em tempo real com um simples computador pessoal.

Notamos que não se distingue à priori o caso numa ou em várias baleias (sendo o número desconhecido à partida). Portanto por defeito ou se o PC convém, toma-se nbTDOA = 15.

Tem-se pois a sarda 16 da figura 1, um número nbTDOA de tempo que são TDOA potenciais, aos quais se vai aplicar uma etapa 17 de determinação, entre todos esses TDOAs potenciais, daqueles que são coerentes entre si, como será descrito mais abaixo.

Mas antes da determinação dos TDOAs coerentes, a invenção prevê a titulo opcional uma etapa de deteção e de supressão dos ecos, que consiste em eliminar os TDOA gerados pelos ecos devido às reflexões na superfície e no fundo do mar.

Supressão dos TDOA devido aos ecos de acordo com a etapa 21 da figura 1:

Refere-se à figura 8. De acordo com um primeiro método de supressão dos ecos, procede-se por autocorrelação dos sinais de vários hidrofones.

Tem-se para cada pico um eco (no caso de uma baleia e quando o sinal está limpo) , e a diferença de tempo entre o 21 pico e o eco é anotada E(i) em que i é o quarto hidrofone. Vê-se no cimo da figura 8 o eco EI em relação ao hidrofone 1 e em baixo o eco E2 em relação ao hidrofone 2.

Faz-se então uma autocorrelação de cada sinal de hidrofone. Toma-se o lóbulo secundário mais elevado, e se ele atinge uma certa proporção (1/5 ) em relação ao pico principal que corresponde à energia, o valor em abcissa do pico secundário é o valor E(i) do eco para o hidrofone i. Em caso contrário, considera-se que não há eco. Assim, conhecendo os ecos E(i), podem identificar-se os TDOA produzidos pelos ecos, para eliminar esses TDOA.

Os TDOAx que confirmam uma das relações seguintes (11) relativamente ao TDOAi são pois eliminados como sendo devidos a ecos: TDOA^h j) - TDOA, (/, j) TDOA,, (i, j) - TDOA, (/, j) k * E(t)± 0.002, k * {1,2}, x e {2.jtbTDOA} ~k* E(j)±0.002,k « {1,2},xe{2..nbTDOA) ^

De acordo com um método alternativo, pode proceder-se à eliminação dos ecos usando uma das propriedades dos ecos, que é o facto de eles serem alongados no tempo (ver por exemplo o eco representado na figura 8.2 que se estende sobre 2000 amostras do sinal), devido às diferentes camadas de água que o sinal refletido atravessa, o que atrasa certas frequências. Como se vê comparando as figuras 8.2 e 8.4, os sinais de clique e de eco têm um perfil bem diferente, em duração e em número de amostras.

Para isso, uma porção de sinal de 30ms é selecionada à volta de cada data de deteção, o que corresponde potencialmente a um clique ou a um eco. 22

Como o valor absoluto do sinal de eco muda muito depressa, para detetar e eliminar os ecos, procede-se do seguinte modo: - determina-se o envelope do sinal A. Para esse fim, toma-se o valor absoluto do sinal (filtrado com a ajuda de um dos métodos de filtragem descritos precedentemente) e esse valor absoluto é em seguida calculado e normalizado em janelas de por exemplo 100 amostras (para 48kHz) o que põe em evidência um envelope do sinal, tal como o ilustrado na figura 8.3 para um eco, e na figura 8.5 para um clique. Vê-se além disso que a forma do envelope de um clique é muito diferente da de um eco. em seguida integra-se esse envelope (o que leva a calcular a área disposta sob o envelope da figura 8.3 ou da figura 8.5), e o resultado (no caso presente uma área de 499.2485 para o eco e uma área inferior de 236.6896 para o clique) é comparado a um limiar predeterminado de modo experimental. - devido ao alongamento temporal dos ecos em relação aos cliques, a área do envelope correspondente a um eco será bem superior à área de um sinal correspondente a um clique. Portanto, o perito na técnica poderá facilmente determinar experimentalmente um limiar tal que o envelope dos sinais acima desse limiar correspondem a ecos (e os sinais correspondentes são eliminados), enquanto o envelope dos sinais abaixo desse limiar correspondem a cliques, e os sinais correspondentes são mantidos.

Outros métodos de eliminação dos ecos podem ser ainda implementados no âmbito da invenção. Assim, pode efetuar-se 23 uma decomposição do sinal por wavelet, usando especialmente o algoritmo referido «matching pursuit» de Mallat, que está disponível num produto chamado «Matching Pursuit Toolkit»

Poderia também efetuar-se uma pesquisa de assinatura dos cliques, dita «signature matching» em terminologia anglo-saxónica, que consiste em procurar por exemplo correlações máximas com sinais conhecidos de cliques.

Esses dois métodos podem ser implementados em tempo real numa caixa de ferramentas chamada MPTK-IRISA.

Em definitivo, os métodos para supressão de eco fazem com que seja pois possivel conservar apenas os cliques no sinal, com uma completa eliminação do ruido.

Portanto em principio depois do cálculo e da supressão dos ecos, eliminaram-se os TDOA gerados por esses ecos, e por conseguinte, entre os TDOA restantes figuram os verdadeiros TDOA que correspondem aos cliques das baleias.

Determinação dos TDOA coerentes, de acordo com a etapa 17 da figura 1: 0 principio consiste em procurar os TDOA que provêm de uma mesma fonte, o que consiste em verificar a transitividade dos TDOA. Têm-se 4 hidrofones i, j, k, h. Portanto tem-se para um determinado TDOA (i, j), um máximo de nbTDOA = 15 valores (ou menos em função das eliminações que puderam ser feitas no momento do cálculo de eco mais acima). 24 Só se mantêm os TDOA que confirmam as 4 equações mais abaixo (12), e numeram-se os TDOA que provêm da mesma fonte, para não misturar os valores no momento da regressão prevista mais adiante.

Para implementar o principio de coerência, procura-se por conseguinte em cada janela de lOs, os sêxtuplos de TDOAs gerados pela mesma fonte, isto é verificando a coerência da sua soma entre eles. Um quádruplo de hidrofones (i, j, k, h) localiza a mesma fonte com os TDOA (u, v, w, x, y, z) se as quatro relações seguintes (12) são verificadas: TDOA u(Í,j)+ TDOA v(j,k) = TDOA w(i,k)± er, TDOA u(Í,j)+ TDOA x(j,h) = TDOA y(i,h)± er, TDOA w (±, k) + TDOA z(k,h) = TDOA y(i,h)± er, (12) TDOA v(j ,k) + TDOA z(k,h) = TDOA x(j,h)± er. em que er é igual a três vezes a incerteza gerada pela dizimação do sinal bruto (no nosso exemplo er = 3*0.002 = 0.006.

No processo de acordo com a invenção, é com efeito possível ter nbTDOA que vai até 35 mantendo um processamento em tempo real num computador de tipo PC. Com efeito tomando o sistema completo (12) constituído por 4 equações (de 1 a 4), cada TDOA com nbTDOA valores possíveis existe um número igual de nbTD0AA6 verificações do sistema. Um aspeto interessante do processo consiste em verificar antes de mais a primeira equação para todos os valores de TDOA que a constituem, o que faz um cálculo de nbTDOAA3. Para cada uma das equações 2, 3, 4 a sua verificação só é feita no caso em que a equação que as precede é confirmada. 25

Reduz-se assim consideravelmente o tempo de cálculo que responde então a uma complexidade entre nbTD0AA3 e nbTD0AA6. Ganha-se então um tempo de cálculo de mais do que um fator 100 relativamente a uma versão de análise direta.

Os sêxtuplos de TDOA (u, v, w, x, y, z) que não respondem ao sistema de equações (12) são eliminados, como não sendo coerentes.

Para quatro hidrofones, três TDOA independentes são selecionados, relativamente a um hidrofone. Obtém-se pois na sarda 18 da etapa 17 da figura 1, três TDOA independentes, que são em seguida usados na etapa 20 para calcular a posição da fonte de emissão dos cliques, por minimização da função de erro dos minimos quadrados na posição, como explicado mais abaixo. Cálculo da posição instantânea Xs(t) da fonte dos cliques:

Efetua-se para esse fim uma regressão múltipla não linear de acordo com a etapa 19 da figura 1, graças ao algoritmo de Gauss-Newton, que utiliza por exemplo uma velocidade constante do som na água de 1500 ms"1. A posição da fonte é anotada X. Os três TDOAs independentes {TD0Au (i, j) , TDOAw (i ,k) , TDOAy (i,h) } de cada quádruplo de hidrofones (i, j, k, h) são utilizados para minimizar o erro LMS (Least Mean Square) no sistema das três equações seguintes: 0{Χ^Χ,)~α(Χ„Χ() - TDOAu(i,j)*c,

QiX^X^-QiX^Xt) = TDOAJUVc, (13) QiX^-QíX^X,) - TDÚAy (i, h) * c\ em que Q (Xs'Xa) é a distância euclidiana entre a fonte de 26 26 e o hidrofone de coordenadas desconhecidas Xf as coordenadas Xa conhecidas e c = 1500ms .

Em detalhe, no momento da regressão não linear, minimiza-se recursivamente a função: minxs (f (Xs)) = fi(Xs)2 + f2(Xs)2 + f3(Xs)2, (14) em que fÁX.) 1±<.χ,(ΐ)-Χλΐ)Ϋ - Jt (*.(»-* Λ»)2 **» /**t (15) com d±,j = TDOA u(i, j)* c o TDOA estimado entre o hidrofone

M i e o hidrofone j, e xa as coordenadas j/j do hidrofone a. { y I £v w J £> A função é de preferência minimizada com a técnica de Levenberg-Marquardt. Se a solução de (14) é X estim c' então o erro LMS escreve-se: f (X estimado' ) = fi(X estimado' )2 + f2(X estimado' )2 + f3(X estimado' ) (16) 27

Uma posição X da fonte de cliques é considerada como correta quando f (X estím c')< 1 no nosso exemplo, ou num certo limiar de modo geral, senão não é tida em conta.

Determinação e representação das trajetórias das baleias:

Refere-se à figura 10, que mostra as posições sucessivas de quatro baleias nos eixos x, y, z, em função do tempo, sendo cada baleia representada por um simbolo diferente. Cada resolução do sistema (13) de 3 equações determina uma única posição Xs(x,y,z) . Como se têm vários jogos de tripletos independentes de TDOA coerentes, resolve-se este sistema de equações para cada jogo, o que dá vários pontos na figura 10 para cada baleia e cada instante considerado tanto visto de cima como visto em cada eixo x, y, z em função do tempo. A figura 11 é equivalente à figura 10 com um número de TDOA mais elevado (35), e observa-se que as trajetórias de x, y, z e também com vista a partir de cima no plano x, y, são mais exatas.

Uma vez que janelas de tempo são identificadas como participando para a convergência de uma posição Xs por regressão, o processo de acordo com a invenção extrai essas janelas e os cliques que ai estão contidos, e os rótulos utilizando os valores de TDOA como proveniente da fonte situada em S. Os contínuos espácio-temporais das posições permitem isolar trajetórias individuais e portanto ligar cliques a uma baleia em particular (por clustering automático do vizinho mais próximo por exemplo). Sabe-se conforme Laplanche e al. que a forma dos cliques identifica a idade e o sexo das baleias, e pode servir para avaliar a 28 atividade da baleia. A extração dos cliques em ruido ou em várias séries de cliques de diferentes baleias constitui pois um processo muito interessante que a invenção permite.

Alisamento das trajetórias:

Considerando esses resultados, uma posição é estimada, para cada indivíduo, várias vezes por minuto (uma a cada lOs no caso ideal) . Por essa razão, algumas zonas não têm ponto e formam espaços vazios nas trajetórias. Chega-se então aos limites do sistema que não pode estimar vantagens de posições, porque há demasiada recuperação de cliques em algumas janelas de deteção. Poder-se-ia remediar esse problema suavizando as trajetórias como representado na figura 12, de acordo com métodos de alisamento conhecidos de per si, por exemplo um método de interpolação linear. 0 alisamento linear ou por splines das trajetórias permite avaliar as posições desconhecidas da baleia entre dois pontos de passagem obtidos (figura 10). Isso permite determinar os TDOA que teriam gerado essas posições, porque a posição da baleia e as coordenadas dos hidrofones são conhecidas. Pode então voltar-se ao registo e rotular os cliques em porções do sinal cuja filtragem e as intercorrelações não conseguiram extrair informação.

Estimativa do perfil de velocidade: A invenção tal como descrita até então supõe a utilização de quatro hidrofones e de um perfil de velocidade de 1500 m/s. É de notar que com um hidrofone suplementar (ou 5 hidrofones pelo menos), é possível, acrescentando um grau de liberdade para as equações (13) , 29 estimar um perfil de velocidade caracteristico do meio no momento do registo. Liberta-se então um perfil de velocidade modelizado para o periodo referido. 0 5o hidrofone acrescenta um grau de liberdade ao sistema e permite efetuar a regressão para avaliar o vetor de posição da fonte velocidade Θ em cada janela de lOs, com: 29

x y

Utiliza-se então o sistema seguinte: Q(Xs, Xi) - Q(XS, X3) = TDOA U (i,j)* c, Q(XS, Xi) - Q(Xs, Xk) = TDOA W (i,k)* C, Q(Xs, Xi) - Q(XS, XH) = TDOA y (i,h)* C, (18) Q(Xs, Xi) - Q(XS, Χϊ) = TDOA V (i,D* C,

Em que Q(XsrXa) é a distância euclidiana entre a fonte x y y

e o hidrofone de coordenadas Xa' TDOA u(i,j)f TDOA w(i,k), TDOA y(i,h), TDOA v(i,l) os quatro TDOA independentes e c a norma da velocidade do som no meio que estará dependente do tempo do registo. Em seguida, reinfeta-se c (t) no sistema de equações (13). A qualidade das estimativas espaciais é então melhorada. Evidentemente, a adição de hidrofones suplementares melhora a qualidade dos resultados, sem diminuir dramaticamente a velocidade de execução. 30

Sistema para implementar do processo de trajetografia de acordo com a invenção:

Para implementar o processo de acordo com a invenção, basta utilizar um computador padrão equipado com uma placa de aquisição por hidrofone, e capaz de executar um software que implementa as etapas de processamento descritas acima. Para além disso, são precisos no minimo quatro hidrofones (amostragem de pelo menos 400 Hz no caso do cachalote) , e espaçados de algumas dezenas a algumas centenas de metros. Podem ser fixos e colocados no fundo do mar ou na costa. Mas podem também ser dispostos em navios, ou deriváveis à superfície ou na água se um sistema de tipo GPS lhe estiver associado. Os registos devem ser de vários minutos para ter em conta o movimento dos cetáceos e assim obter traj etórias.

De preferência, o sistema de implementação do processo constitui um kit que se larga no mar e que inclui os N-l hidrofones flutuantes distantes em algumas dezenas de metros, equipados com um sistema de localização por GPS ou com uma pequena baliza emissora (para auto localização dos hidrofones). O enésimo hidrofone (com a mesma característica) está submerso a algumas dezenas de metros abaixo dos outros. Assim os desvios dos hidrofones podem ser calculados por GPS ou por emissor sonoro em cada hidrofone para os tornar a localizar todos os minutos exatamente em função da posição de um hidrofone de referência (sobre o casco de um barco para baixo por exemplo). Os hidrofones são ligados por cabo ou por telefone portátil nova geração ao PC embutido, e a trajetografia das baleias detetadas é então possível em tempo real. 31

Refere-se à figura 13 que mostra um fluxograma de um processo que permite utilizar e explorar as posições (localização de x, y, z) obtidas (em 19) das baleias graças ao processo de trajetografia, para o seu estudo comportamental. A partir dos TDOAS e do sinal em cada hidrofone, pode proceder-se ao rotulamento 23 do sinal e determinar a sua energia e o intervalo interclick (ICI). Além disso, a localização em 19 permite determinar a trajetória, e por conseguinte outros parâmetros tais como a evolução da distância da baleia, o ângulo da sua cabeça, e a velocidade da baleia em relação ao hidrofone i. Esses dados combinados em 24 com os provenientes da rotulagem podem pois ser integrados, anotados, estruturados com a ajuda de arquivos de tipo XML, e enfim armazenados automaticamente numa base de dados.

Finalmente podem ser analisados em 25, a pedido, para compreender melhor o comportamento das baleias em diferentes situações: caça, ingestão de lulas, busca de presa, etc.

Vantagens da invenção: 0 processo de trajetografia de acordo com a invenção responde às finalidades fixadas. Assim, a invenção permite observar de forma passiva, sem nenhuma perturbação do meio ou das baleias, um grupo de várias baleias que evoluem a várias centenas de metros abaixo da superfície e numa área de vários quilómetros quadrados. 32

Graças às etapas de pré-tratamento e de filtragem do sinal dos hidrofones, a invenção funciona a baixas ligações sinal/ruido (SNR) sem processamentos complexos de frequência mas filtrando e analisando um número controlado de TDOA que permitem processamentos em tempo real. 0 sinal referenciado como «clique» ou sinal não estacionário em todo o texto deste pedido de patente pode ser substituido por qualquer outro sinal quase estacionário, até mesmo harmónico, tanto que se podem ai detetar acontecimentos singulares bastante exatos no tempo, permitindo essas singularidades a datação de acontecimentos no sinal, como os instantes de começo harmónicos intermitentes («ou set») . Claro que, se o sinal se propaga num meio diferente da água do mar, será preciso substituir os hidrofones descritos em relação com o exemplo de trajetografia de cetáceos no ambiente marinho, por sensores adequados ao sinal acústico ou eletromagnético a ser captado. 0 processo de acordo com a invenção pode facilmente ser executado em tempo real com a ajuda de um software que funciona num PC portátil de tipo «Windows™»/Matlab™ equipado com um microprocessador de tipo «Pentium™» e com um RAM da ordem de 1 GB (gigabyte). É interessante notar que o processo de acordo com a invenção permite detetar e estabelecer a trajetografia X de fontes com Y sensores tendo um número de sensores Y inferior ao das X fontes. (Assim, 4 =<Y, e X varia de 1 a uma dúzia, mas Y não é necessariamente superior ou igual a X). A invenção permite também a rotulagem das emissões sobrepostas de várias fontes, e no caso dos cetáceos a 33 análise do seu comportamento individual e em grupo, as caracteristicas das suas emissões ligadas ao seu comportamento de caça por exemplo (especialmente intervalo interclick), e a sua contagem enquanto estão submersos durante longos periodos. A invenção permite além disso estimar a velocidade média de um sinal em qualquer meio (liquido, sólido ou gasoso, ou tendo várias fases), recorrendo eventualmente para a emissão artificial a fontes controladas.

Principais aplicações do processo para trajetografia de acordo com a invenção:

As aplicações do processo para trajetografia simultânea de acordo com a invenção são numerosas, em vários dominios. Citar-se-ão alguns delas unicamente a titulo de exemplo e sem nenhum caráter limitativo.

As propriedades e vantagens da invenção interessam, para além de algumas aplicações militares, aos etólogos que têm muito poucos dados sobre estes animais que passam a maior parte da sua vida a grandes profundidades (abaixo de -1000 metros).

De um ponto de vista ecológico e etológico, o processo fornece as posições e as trajetórias em tempo real, assim como a atribuição dos cliques para as suas fontes. Portanto, permite indiretamente a contagem de cetáceos, e a determinação do seu sexo e do seu tamanho. Podem deduzir-se dai mapas de migração e estudar as variações de comportamento dos cetáceos, e colocá-los em correlação especialmente com as mudanças climáticas. 34 0 processo de acordo com a invenção define um sistema completo que permite identificar várias informações que descrevem a atividade dos mamíferos marinhos numa determinada área marítima de vários km3 (como por exemplo num santuário como "PÉLAGOS" do Mar da Ligúria, ao largo de Toulon e Génova).

De um ponto de vista militar, a invenção permite especialmente estabelecer mapas instantâneos ou históricos de densidade de populações de cetáceos para não interferir com os cetáceos no momento dos ensaios militares. Do mesmo modo para as atividades de pesca, seno pouco fiável o uso de repelentes acústicos, a invenção permite conhecer em tempo real a presença de cetáceos no momento da pesca e manobrar em conformidade.

Do ponto de vista civil (ferry) e da marinha mercante, a invenção permite detetar a presença de cetáceos nas rotas marítimas comerciais, para evitar as colisões entre cetáceos e barcos.

Assim é possível apreciar melhor a presença dos mamíferos que frequentam uma área durante todo o ano e assim contribuir para a sua proteção, mas também para uma melhor gestão militar do meio.

Graças à invenção, é também possível vigiar uma determinada zona sensível, como as áreas de aquicultura, os portos, etc., e fazer aí a deteção de intrusão por cetáceos, detetando os seus cliques e comparando o sinal detetado com um limiar de alerta. Basta instalar na zona 4 ou 5 hidrofones fixos ligados à costa através de meios de comunicação com ou sem fio, e alimentar com os sinais 35 resultantes dos hidrofones, um servidor apto para executar o processo de trajetografia de acordo com a invenção e para calcular limiares de alerta. Associa-se pois o sistema de trajetografia a meios de alerta aptos para emitirem um sinal de alerta quando cliques correspondentes à presença de um ou de vários cetáceos são detetados no sinal que provém dos hidrofones colocados na referida zona.

Lisboa, 16 de Julho de 2013

Claims (12)

1 REIVINDICAÇÕES 1. Processo para trajetografia de forma passiva de pelo menos um animal marinho que emite sinais sonoros na forma de séries de cliques pelo menos especialmente um cetáceo, em que se realiza durante o tempo de processamento, das janelas sucessivas, a aquisição (11) dos sinais brutos analógicos a partir de uma pluralidade de H hidrofones dispostos no ambiente marinho, depois convertem-se esses dados analógicos brutos em dados digitais por amostragem numa determinada frequência de amostragem Fe, incluindo o referido processo além disso etapas seguintes efetuadas em tempo real: a. uma filtragem (13, 14) dos dados digitais apta para eliminar os ruidos indesejados e para guardar (15, 16) entre os dados digitais, os que correspondem para cada par de hidrofones e cada janela de processamento, com valores potenciais de de diferenças de tempo de chegada dos sinais sonoros para atingir dois hidrofones distintos, sendo esses valores potenciais anotados TDOA; b. para cada par de hidrofones, verifica-se (17) a coerência dos TDOA obtidos, e guarda-se (18) um número, anotado nbTDOA, de TDOA filtrados e coerentes entre si; c. a partir dos nbTDOA TDOA filtrados e coerentes entre si, determina-se por regressão não linear (19) as posições instantâneas sucessivas das fontes dos cliques, e deduz-se em tempo real a trajetória do referido pelo menos um animal marinho no seu meio, sendo o referido processo caracterizado por incluir 2 além disso uma etapa de supressão dos ecos, que consiste em: - determinar o envelope do sinal filtrado; integrar esse envelope em janelas de tempo e comparar o resultado num limiar predeterminado; - se o referido resultado é inferior ao referido limiar predeterminado, o sinal correspondente é um clique e é mantido, e se o referido resultado é superior ao referido limiar predeterminado, o sinal correspondente é um eco e é eliminado.

2. Processo para trajetografia de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por incluir uma etapa que consiste em aplicar o operador dito de Teager-Kaiser aos dados digitais que correspondem ao sinal bruto, de modo a obter na saida desse processamento um sinal constituído por picos com uma amplitude intensificada, e um ruído gaussiano aditivo.

3. Processo para trajetografia de acordo com a reivindicação 2, caracterizado por no caso da frequência de amostragem dos sinais adquiridos ser superior ao contrário da duração de um clique, proceder-se antes da filtragem a uma etapa dita de dizimação por cálculo de média, que consiste em substituir N amostras analógicas consecutivas pela sua média, de modo a obter um sinal de frequência N vezes mais fraco, assim como um ruído de variância reduzido N vezes mais com amplitudes de sinal mais altas relativamente ao ruído.

4. Processo para trajetografia de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 ou 3, caracterizado por a etapa de filtragem incluir uma etapa que consiste em aplicar aos 3 valores digitais resultantes da etapa de filtragem pelo operador de Teager-Kaiser e da etapa de dizimação, um algoritmo referido de Mallat com um limiar universal que consiste em conservar os n picos mais elevados devido aos cliques potenciais da fonte, e em determinar a partir da posição desses picos os TDOA potenciais correspondentes aos cliques da fonte.

5. Processo para trajetografia de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por a etapa de filtragem incluir uma etapa de filtragem adaptada estocástica para detetar os cliques.

6. Processo para trajetografia de acordo com a reivindicação 4 ou com a reivindicação 5, caracterizado por escolher um número n de TDOA para manter na etapa de determinação dos TDOA, que seja superior ou igual a 5 e inferior ou igual a 35.

7. Processo para trajetografia de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado por determinar os TDOA coerentes entre si, conservar entre os TDOA que correspondem potencialmente a cliques da fonte, os que confirmam o principio de transição dos TDOA e que satisfazem o sistema de equações: TDOA u(i,j) + TDOA v(j,k) = TDOA w(i,k) ± er, TDOA u(i,j) + TDOA x(j,h) = TDOA Y(i,h) ± er, TDOA w(i,k) + TDOA z(k,h) = TDOA Y(i,h) ± er, TDOA v(j,k) + TDOA x(k,h) = TDOA x(j,h) ± er. 4 em que er é igual a três vezes a incerteza gerada pela dizimação do sinal bruto, e TDOAx(i,j) designa o x° TDOA potencial entre os hidrofones i e j .

8. Processo para trajetografia de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado por a etapa (21) de cálculo de supressão de eco consistir em eliminar os TDOA verificando as relações seguintes: TDOAx(i, j)TDOAi(i, j)=k*E(i) ±0,002, k={ 1,2) ,χε{2. .nbTDO} ΤΌΟΑχ (i, j ) TDOAi (i, j) =k*E (j) ±0,002 ,k={l,2} ,χε{2. .nbTDO} em que TD0Ax(i,j) designa o x° TDOA potencial entre os hidrofones i e j, E(i) designa a diferença de tempo entre o clique e o eco no hidrofone i, k é um número inteiro igual a 1 ou a 2, i, j são números inteiros inferiores ou iguais ao número H de hidrofones, x é um número inteiro compreendido entre 2 e nbTDOA.

9. Processo para trajetografia de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado por determinar a partir dos TDOA coerentes, a posição instantânea Xs(t) de um cetáceo emitindo um clique, operar uma regressão não linear de acordo com o algoritmo de Gauss-Newton utilizando os três TDOA independentes {TDOAu(i, j ) , TD0Aw(i, k) , TD0AY(i, h) } de cada quádruplo de hidrofones, (i,j,k,h) para minimizar o erro LMS (Least Mean Square) no sistema das três equações seguintes: Q (Xs ,Xi) - Q(Xs,Xj) = TDOAu (i, j) *c, Q(Xs,Xi) - Q(Xs,Xk) = TDOA„(i,k)*c Q(Xs,Xi) - Q(Xs,Xh) = TDOAy (i,h) *c 5 em que Q(Xs,Xa é a distância euclidiana entre a fonte de e o hidrofone de coordenadas desconhecidas M coordenadas Xa conhecidas e c representa a velocidade da onda.

10. Processo para trajetografia de acordo com a reivindicação 9, caracterizado por determinar a trajetória do referido cetáceo a partir das posições instantâneas Xs(t) sucessivas.

11. Sistema de trajetografia de forma passiva de uma pluralidade de cetáceos, caracterizado por incluir: a. uma rede de pelo menos quatro hidrofones dispostos na água na área de deteção, estando cada hidrofone conectado a uma placa de aquisição e de digitalização dos sinais acústicos detetados pelos hidrofones; b. um computador conectado às placas de aquisição e alojando um software aplicativo de deteção que implementa as etapas do processo de deteção de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 a 10.

12. Utilização do processo para trajetografia de forma passiva de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 10, caracterizado por se equipar uma zona de mar a ser vigiada com um sistema de trajetografia de acordo com a reivindicação 11, e se associar a meios de alerta aptos para emitirem um sinal de alerta quando cliques correspondentes à presença de um ou de vários cetáceos são 6 detetados no sinal proveniente dos hidrofones colocados na referida zona. Lisboa, 16 de Julho de 2013