RU2473924C1 - Method of detecting and classifying signal from target - Google Patents
Method of detecting and classifying signal from target Download PDFInfo
- Publication number
- RU2473924C1 RU2473924C1 RU2011140140/28A RU2011140140A RU2473924C1 RU 2473924 C1 RU2473924 C1 RU 2473924C1 RU 2011140140/28 A RU2011140140/28 A RU 2011140140/28A RU 2011140140 A RU2011140140 A RU 2011140140A RU 2473924 C1 RU2473924 C1 RU 2473924C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- threshold
- directivity characteristics
- signal
- measured
- echo signal
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области гидроакустики и может быть использовано для построения систем автоматической и автоматизированной классификации морских объектов, применительно к гидролокационным станциям ближнего действия.The invention relates to the field of hydroacoustics and can be used to build systems for automatic and automated classification of marine objects, as applied to short-range sonar stations.
Известны способы обнаружения и классификации эхосигнала, основанные на приеме эхосигнала гидролокатора на фоне шумов и помех в среде, преобразование акустического сигнала в электрический гидроакустической антенной, определении энергетического спектра электрического процесса на выходе гидроакустической антенны, представляющего собой смесь электрического сигнала и нормальной стационарной шумовой помехи, изложенные, например, в работе Евтютова Е.С. и Митько В.Б. "Примеры инженерных расчетов в гидроакустике". Судостроение, 1981 г., с.77. Способ содержит спектральный анализ этого процесса, детектирование спектральных составляющих, интегрирование огибающей процесса и обнаружение сигнала при сравнении с порогом. При этом в качестве классификационного признака эхосигнала выбирается превышение уровня эхосигнала над уровнем помехи. Классификация осуществляется на классы эхосигнал и помеха. Похожий метод реализован в работе Яковлева А.Н., Каблова Г.П. "Гидролокаторы ближнего действия". Л., Судостроение, 1983 г.Known methods for detecting and classifying an echo signal based on receiving a sonar echo against a background of noise and interference in a medium, converting an acoustic signal into an electric sonar antenna, determining the energy spectrum of an electric process at the output of a sonar antenna, which is a mixture of an electric signal and normal stationary noise interference, outlined , for example, in the work of Evtyutov E.S. and Mitko V.B. "Examples of engineering calculations in sonar." Shipbuilding, 1981, p.77. The method includes a spectral analysis of this process, detecting spectral components, integrating the envelope of the process and detecting the signal when comparing with a threshold. In this case, as a classification characteristic of the echo signal, the excess of the echo signal level over the noise level is selected. Classification is carried out into classes of echo and interference. A similar method was implemented in the work of Yakovlev A.N., Kablova G.P. "Short range sonars." L., Shipbuilding, 1983
Аналогичный способ обнаружения эхосигнала изложен в книге B.C. Бурдика "Анализ гидроакустических систем". Судостроение, 1988 г., стр.347 и содержит многоканальную по частоте фильтрацию, детектирование, выделение огибающей и сравнение с порогом.A similar method for echo detection is described in B.C. Burdika "Analysis of hydroacoustic systems". Shipbuilding, 1988, p. 347 and contains multichannel-frequency filtering, detection, envelope selection and comparison with a threshold.
Подобный способ приведен в "Справочнике по гидроакустике". Судостроение, 1988 г., стр.27. При этом под спектральным анализом понимают, как правило, полосовую фильтрацию, выделяющую основную энергию электрического процесса. При использовании цифровой техники в качестве спектрального анализа применяют процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ), которые обеспечивают выделение и измерение энергетического спектра шумового электрического процесса, (см., например, "Применение цифровой обработки сигналов", М., изд. Мир, 1990 г., стр.296).A similar method is given in the "Reference on hydroacoustic". Shipbuilding, 1988, p. 27. In this case, spectral analysis is understood, as a rule, as band pass filtering, which releases the main energy of the electrical process. When using digital technology, fast Fourier transform (FFT) procedures are used as spectral analysis, which provide the isolation and measurement of the energy spectrum of a noise electrical process (see, for example, “The use of digital signal processing”, M., ed. Mir, 1990 ., p. 266).
Решение о наличии эхосигнала от цели принимается при превышении порога и по смещению спектра цели относительно спектра излученного сигнала. По величине смещения спектра классифицируется цель на классы подвижная и неподвижная. Этот способ применим в системах с использованием длительных зондирующих сигналов, и не может быть использован при применении зондирующих сигналов с короткой длительностью. В гидролокаторах освящения ближней обстановки, как правило, используются сигналы короткой длительности и для классификации может быть использована информация, которая основана на пространственных и временных особенностях классифицируемых объектов.The decision on the presence of an echo from the target is made when the threshold is exceeded and the target spectrum is shifted relative to the spectrum of the emitted signal. By the magnitude of the shift in the spectrum, the target is classified into classes of mobile and motionless. This method is applicable in systems using long sounding signals, and cannot be used when using sounding signals with a short duration. Near-field consecration sonar, as a rule, uses signals of short duration and information that is based on the spatial and temporal features of classified objects can be used for classification.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является способ, реализованный в аппаратуре рыбопоискового гидролокатора "Угорь". Способ предусматривает режим одновременного кругового обзора (Тикунов А.И. "Рыбопоисковые приборы и комплексы" Л., Судостроение, 1989 г., стр.140-153), который также может классифицировать эхосигнал и помеху на фоне нормального стационарного шума. В состав гидролокатора входит приемная и излучающая гидроакустическая антенна, коммутатор приема передачи, генераторное устройство, тракт приема, включающий аппаратуру обработки принятых сигналов и пульт управления с электронным индикатором.The closest in technical essence to the proposed one is the method implemented in the equipment of the fish search sonar "Eel". The method provides for a simultaneous all-round viewing mode (A. I. Tikunov, “Fish Finding Devices and Complexes” L., Sudostroenie, 1989, pp. 140-153), which can also classify an echo signal and interference against normal stationary noise. The sonar includes a receiving and radiating sonar antenna, a transmission receiving switch, a generator device, a receiving path, including equipment for processing received signals and a control panel with an electronic indicator.
Антенна гидролокатора «Угорь» в режиме одновременного кругового обзора не направленно излучает акустические зондирующие сигналы в горизонтальной плоскости. В режиме приема осуществляется электронное круговое сканирование диаграммы направленности в горизонтальной плоскости, прием сигнала в каждом направлении, обработка сигнала в каждом направлении и вывод информации на дисплей для принятия решения оператором.The eel sonar antenna in the simultaneous all-round viewing mode does not emit acoustic sounding signals in the horizontal plane. In reception mode, an electronic circular scanning of the radiation pattern in the horizontal plane is carried out, the signal is received in each direction, the signal is processed in each direction and the information is displayed on the display for decision-making by the operator.
Таким образом, способ-прототип содержит следующую последовательность операций:Thus, the prototype method contains the following sequence of operations:
- не направленное излучение зондирующего сигнала,- non-directional radiation of the probe signal,
- сканирование диаграммы направленности в горизонтальной плоскости,- scanning the radiation pattern in the horizontal plane,
- прием эхосигнала;- echo reception;
- согласованную фильтрацию принятого сигнала;- consistent filtering of the received signal;
- детектирование и сравнение с порогом,- detection and comparison with a threshold,
- вывод информации на индикатор дисплея.- information output on the display indicator.
Обнаружение сигнала производится либо оператором по информации, предоставляемой на индикаторе, либо при сравнении амплитуды эхосигнала с порогом в направлении цели в соответствии с выбранными критериями относительно нормальной стационарной помехи. Классификация осуществляется на классы эхосигнал от объекта и помеха. Классифицировать обнаруженные объекты на классы надводный объект или подводный объект с использованием имеющейся процедуры обработки не представляется возможным.The signal is detected either by the operator according to the information provided on the indicator, or by comparing the amplitude of the echo signal with a threshold in the direction of the target in accordance with the selected criteria with respect to normal stationary interference. Classification is carried out into classes of echo from the object and interference. It is not possible to classify detected objects into classes of surface objects or underwater objects using the existing processing procedure.
Задачей изобретения является расширение функциональных возможностей способа.The objective of the invention is to expand the functionality of the method.
Технический результат состоит в обеспечении возможности автоматической классификации эхосигналов от надводных и подводных объектов.The technical result consists in providing the possibility of automatic classification of echo signals from surface and underwater objects.
Указанный технический результат достигается тем, что в известный способ, содержащий излучение сигнала, прием эхосигнала, согласованную фильтрацию, детектирование эхосигнала, сравнение с порогом и вывод на индикатор введены новые операции, а именно: прием сигнала осуществляют статическим веером характеристик направленности (ХН), производят дискретизацию входной информации по всем каналам характеристик направленности, запоминают все принятые отсчеты, обработку информации в характеристиках направленности производят последовательно по мере поступления входной информации, вычисляют порог по среднему значению всех отсчетов, измеренных в первом цикле приема по всем характеристикам направленности, автоматическое обнаружение эхосигнала производят по превышению выбранного порога последовательно по всем характеристикам направленности статического веера; измеряют и запоминают амплитуды отсчетов, превысивших порог; измеряют и запоминают номера отсчетов, превысивших порог; измеряют и запоминают номера характеристик направленности, в которых произошло превышение порога, измеряют и запоминают амплитуды отсчетов, имеющих максимальное значение и их номера, повторяют эти операции для последующих 3-х и более циклов излучения и приема эхосигнала, идентифицируют измеренные максимальные амплитуды отсчетов по характеристикам направленности, идентифицируют измеренные максимальные амплитуды отсчетов по времени приема, измеряют радиальную скорости объекта классификации, вычисляют дисперсию максимальных амплитуд отсчетов эхосигнала от объекта для 3-х и более циклов излучения и приема, а решение в пользу надводного объекта принимают при величине дисперсии амплитуд максимальных отсчетов больше порогового значения при постоянной радиальной скорости объекта классификации. В противном случае принимается решение в пользу подводной цели.The specified technical result is achieved by the fact that in the known method comprising emitting a signal, receiving an echo signal, matched filtering, detecting an echo signal, comparing with a threshold and displaying an indicator, new operations are introduced, namely: the signal is received by a static fan of directivity characteristics (XI), discretization of input information on all channels of directivity characteristics, remember all received samples, information processing in directivity characteristics is performed sequentially Incoming information as input, the threshold is calculated from the average of all samples measured at the first cycle of receiving all the characteristics of directivity, the automatic detection of the echo signal produced by the selected threshold exceeded consecutively for all directional characteristics static fan; measure and remember the amplitudes of samples that have exceeded the threshold; measure and remember numbers of samples that have exceeded the threshold; measure and remember the numbers of directional characteristics in which the threshold is exceeded, measure and remember the amplitudes of the samples having the maximum value and their numbers, repeat these operations for subsequent 3 or more cycles of emission and reception of the echo signal, identify the measured maximum amplitudes of the samples according to the directional characteristics identify the measured maximum amplitudes of the samples at the time of reception, measure the radial velocity of the object of classification, calculate the variance of the maximum amplitude samples of the echo signal from the object for 3 or more cycles of radiation and reception, and the decision in favor of a surface of the object when taking the maximum value of the dispersion sample amplitudes greater than the threshold at a constant radial velocity of the object classification. Otherwise, a decision is made in favor of the underwater target.
При пересечении характеристик направленности на уровне 0,7 порог принятия решения выбирается по формуле б2 порог.=0.15A2 мax, где б2 порог - пороговое значение оценки дисперсии для подводного неподвижного объекта, Aмax - максимальное значение амплитуды эхосигнала из всей выборки, используемой для оценки дисперсии.When crossing the directivity characteristics at the level of 0.7, the decision threshold is selected by the formula b 2 threshold. = 0.15A 2 max , where b 2 threshold is the threshold value of the dispersion estimate for an underwater stationary object, A max is the maximum value of the echo amplitude from the entire sample used to estimate the variance.
Поясним достижение заявленного технического результата.Let us explain the achievement of the claimed technical result.
Физическая сущность предлагаемого способа заключается в следующем. Объекты, которые могут быть обнаружены гидролокатором ближнего действия, имеют различные физические характеристики. Объекты могут находиться на поверхности или быть погружены на различную глубину, или просто располагаться на дне. Эхосигналы от этих объектов будут различаться по своим энергетическим характеристикам. Для определения этих характеристик используется многоканальный прием эхосигнала статическим веером характеристик направленности, что обеспечивает пространственную селекцию обнаруженных объектов по всем характеристикам направленности (ХН). Для автоматического обнаружения эхосигнала применяется стандартная процедура сравнения эхосигнала с порогом, но особенностью определения величины порога является измерение уровня помехи по результату осреднения суммы всех дискретизированных отсчетов первого набора во всех характеристиках направленности. Обработка эхосигнала начинается почти сразу же после окончания излучения. На вход приемной системы поступают дискретизированные отсчеты с выхода антенны последовательно по всем характеристикам направленности. После измерения помехи и выбора порога обнаружения следует процедура обнаружения эхосигнала, которая производится последовательно по всем характеристикам направленности. Определяются отсчеты эхосигнала, которые превысили порог, оценивается амплитуда отсчетов эхосигнала и длительность, временное положение отсчетов эхосигнала и их положение в характеристиках направленности. Эхосигнал от объекта, как сумма и конфигурация отсчетов, может находиться в одном или нескольких характеристиках направленности, поскольку характеристики направленности перекрываются. Число характеристик направленности, в которых произошло обнаружение объекта, не может являться классификационным признаком для классификации надводной и подводной цели. На поверхности, в глубине, и на дне могут находиться объекты, имеющие как одинаковые, так и различные пространственные и протяженные характеристики. Один и тот же объект, например батискаф, может быть и в подводном и в надводном положении в зависимости от выполняемой задачи.The physical nature of the proposed method is as follows. Objects that can be detected by short-range sonar have different physical characteristics. Objects can be on the surface or immersed at various depths, or simply located at the bottom. Echo signals from these objects will vary in their energy characteristics. To determine these characteristics, multichannel echo reception with a static fan of directivity characteristics is used, which provides spatial selection of detected objects for all directivity characteristics (CH). For automatic detection of an echo signal, the standard procedure for comparing an echo signal with a threshold is used, but the peculiarity of determining the threshold value is the measurement of the noise level by averaging the sum of all sampled samples of the first set in all directivity characteristics. Echo processing begins almost immediately after the end of the radiation. At the input of the receiving system, discretized samples from the antenna output are received sequentially for all directivity characteristics. After measuring the interference and selecting a detection threshold, the echo signal detection procedure follows, which is performed sequentially for all directivity characteristics. The echo samples that exceed the threshold are determined, the amplitude of the echo samples and the duration, the temporary position of the echo samples and their position in the directivity characteristics are estimated. The echo signal from the object, such as the sum and configuration of the samples, can be in one or more directivity characteristics, since the directivity characteristics overlap. The number of directional characteristics in which the object was detected cannot be a classification sign for classifying surface and underwater targets. On the surface, in depth, and at the bottom there can be objects having both the same and various spatial and extended characteristics. One and the same object, for example a bathyscaphe, can be both underwater and in surface position depending on the task being performed.
Зависимость интенсивности эхосигнала от эквивалентного радиуса объекта определяется выражением (А.Н.Яковлев, Г.П.Каблов «Гидролокаторы ближнего действия». Судостроение, Л., 1983 г., стр.39):The dependence of the intensity of the echo signal on the equivalent radius of the object is determined by the expression (A.N. Yakovlev, G.P. Kablov “Short-range sonars.” Shipbuilding, L., 1983, p. 39):
Где: А - интенсивность эхосигнала, K - коэффициент концентрации, Ф - аномалия распространения, R - эквивалентный радиус.Where: A is the echo intensity, K is the concentration coefficient, F is the propagation anomaly, R is the equivalent radius.
При фиксированной дистанции все входящие в формулу параметры будут постоянными для надводной цели, кроме эквивалентного радиуса, который будет изменяться в зависимости от волнения. Если объект находится на поверхности воды, то в зависимости от его размера и осадки он будет подвергаться воздействию волнения, которое формируется случайным образом и зависит от состояния погоды. Объект локации под воздействием волнения будет либо погружаться в воду, либо всплывать при прохождении фронта морской волны, что известно из практики плавания как качка. Если объект погружается в воду, то площадь погруженного объекта увеличивается, что приводит к увеличению энергии отраженного эхосигнала. Если при прохождении фронта морской волны объект обнажается, то площадь локации уменьшается, и уровень эхосигнала, отраженного от объекта в данный момент, будет уменьшаться.At a fixed distance, all the parameters included in the formula will be constant for the surface target, except for the equivalent radius, which will vary depending on the excitement. If the object is on the surface of the water, then depending on its size and precipitation, it will be exposed to waves, which are formed randomly and depend on the weather. Under the influence of waves, the location object will either submerge in water or float when passing the front of the sea wave, which is known from the practice of swimming as pitching. If the object is immersed in water, then the area of the immersed object increases, which leads to an increase in the energy of the reflected echo signal. If an object is exposed while passing the front of the sea wave, then the area of the location decreases, and the level of the echo signal reflected from the object at the moment will decrease.
В том случае, если объект находится полностью под водой, то его эквивалентный радиус практически не будет изменяться и, соответственно, не будет изменяться уровень эхосигнала. Таким образом, если измерять максимальную амплитуду эхосигнала, отраженного от объекта, и величину изменения максимальной амплитуды по нескольким посылкам, то можно вынести решение о классе обнаруженного объекта. Величина, которая характеризует изменение максимальной амплитуды эхосигнала по нескольким измерениям, что соответствует нескольким циклам излучения - прием за равные промежутки времени, является оценка дисперсии амплитуды максимума, которая вычисляется по стандартной процедуре. Особенностью этих измерений является необходимость выбирать максимальную амплитуду отсчета эхосигнала среди нескольких пространственных каналов статического веера и среди нескольких отсчетов, принадлежащих объекту классификации. Для этого необходимо произвести идентификацию отсчетов по характеристикам направленности и по протяженности объектов. В качестве критерия принадлежности максимума эхосигнала характеристикам направленности является нахождение эхосигнала на одной дистанции в соседних характеристиках направленности, что соответствуют идентификации по номерам отсчетов характеристик направленности. Кроме того, необходимо провести идентификацию эхосигналов в последующих циклах излучение - прием. Критерием принадлежности эхосигнала одной и той же цели является оценка радиальной скорости цели, которая определяется по двум и более излучениям. Если измеренные оценки радиальных скоростей цели отличаются незначительно, то это одна цель, и необходимо оценить изменение амплитуды максимального эхосигнала из полученной последовательности. Критерием изменения амплитуды является оценка дисперсии, полученная по последовательным измерениям на протяжении нескольких циклов излучение - прием. Поскольку эквивалентный радиус объектов изменяется в зависимости от волнения моря при нахождении объекта на поверхности, то изменяется и амплитуда принятого эхосигнала, что выражается в оценке дисперсии максимальной амплитуды эхосигнала за несколько циклов излучения - прием. Для подводной цели амплитуды эхосигнала также будет изменяться во времени из-за различных случайных процессов, действующих на характеристику направленности, но величина изменения амплитуды эхосигнала будет существенно меньше, чем у надводной цели.In that case, if the object is completely under water, then its equivalent radius will practically not change and, accordingly, the level of the echo signal will not change. Thus, if we measure the maximum amplitude of the echo signal reflected from the object, and the magnitude of the change in the maximum amplitude for several premises, then we can make a decision about the class of the detected object. The value that characterizes the change in the maximum amplitude of the echo signal in several dimensions, which corresponds to several radiation cycles - reception for equal time intervals, is the estimate of the maximum amplitude dispersion, which is calculated by the standard procedure. A feature of these measurements is the need to select the maximum amplitude of the echo signal among several spatial channels of a static fan and among several samples belonging to the classification object. For this, it is necessary to identify the samples according to the directional characteristics and the length of the objects. As a criterion for the maximum of the echo signal to belong to the directivity characteristics, the echo signal is located at the same distance in adjacent directivity characteristics, which corresponds to identification by the numbers of samples of the directivity characteristics. In addition, it is necessary to identify the echo signals in subsequent cycles of radiation - reception. The criterion for the echo signal to belong to the same target is an estimate of the radial velocity of the target, which is determined by two or more radiations. If the measured estimates of the radial velocities of the target do not differ significantly, then this is one goal, and it is necessary to evaluate the change in the amplitude of the maximum echo signal from the obtained sequence. The criterion for changing the amplitude is the dispersion estimate obtained by successive measurements over several radiation-reception cycles. Since the equivalent radius of objects changes depending on the sea waves when the object is on the surface, the amplitude of the received echo signal also changes, which is expressed in the estimate of the dispersion of the maximum amplitude of the echo signal for several radiation cycles - reception. For an underwater target, the echo amplitude will also change over time due to various random processes acting on the directivity pattern, but the magnitude of the change in the echo amplitude will be significantly less than that of the surface target.
Дисперсия является статистической оценкой величины изменения амплитуды максимума эхосигнала, поэтому она является не смещенной и достоверной характеристикой. Для малых выборок дисперсия определяется по известной формуле. (В.И.Пустыльников «Статистические методы анализа и обработки наблюдений». М., Наука, 1968 г., стр.93 - стр.101). При этом надо выбирать достаточно короткую длительность зондирующего сигнала, за время действия которого мгновенное значение амплитуды эхосигнала не изменится. Период качки зависит от размеров надводного объекта. Если объект большого водоизмещения, то период качки будет большой, и раскачивание такого объекта будет происходить при большом волнении. Следует учитывать, что, как правило, объекты большого водоизмещения подвижные и при движении они подвергаются и бортовой и килевой качке, кроме того, они движутся в пелене пузырей, что приводит к изменению эквивалентного радиуса. Для малого объекта типа буя достаточно будет любого волнения, чтобы проявился эффект качки на амплитуду отраженного сигнала. Если длительность эхосигнала соизмерима или больше длины волны качки, то оценить дисперсию изменения амплитуды эхосигнала будет затруднительно, так как за время действия зондирующего сигнала на объект его отражающая способность будет изменяться во времени совместно с движением волны. Поэтому длительность зондирующего сигнала должна быть меньше длительности волны качки в несколько раз, что практически всегда выполняется при длительности зондирующего сигнала порядка 1 мс - 10 мс.Dispersion is a statistical estimate of the magnitude of the change in the amplitude of the maximum echo signal; therefore, it is an unbiased and reliable characteristic. For small samples, the variance is determined by the well-known formula. (V. I. Pustylnikov “Statistical methods for the analysis and processing of observations.” M., Nauka, 1968, p. 93 - p. 101). In this case, it is necessary to choose a sufficiently short duration of the probe signal, during which the instantaneous value of the amplitude of the echo signal will not change. The rolling period depends on the size of the surface object. If the object is of large displacement, then the rolling period will be large, and the swinging of such an object will occur with great excitement. It should be borne in mind that, as a rule, objects of large displacement are movable and, when moving, they undergo roll and keel rolling, in addition, they move in a veil of bubbles, which leads to a change in the equivalent radius. For a small object such as a buoy, any excitement will be enough to cause the pumping effect on the amplitude of the reflected signal. If the duration of the echo signal is comparable to or greater than the pitching wavelength, then it will be difficult to estimate the variance of the change in the amplitude of the echo signal, since during the duration of the probe signal on the object, its reflectivity will change in time together with the wave motion. Therefore, the duration of the probing signal should be several times less than the duration of the pumping wave, which is almost always the case when the duration of the probing signal is about 1 ms - 10 ms.
Величину порога для оценки дисперсии амплитуды эхосигнала от неподвижного подводного объекта можно оценить из следующих практических положений. Амплитуда эхосигнала на данном цикле излучения - прием будет определяться положением объекта классификации относительно оси характеристики направленности (ХН). Характеристики направленности статического веера перекрываются на уровне 0,7 от оси характеристики направленности. Можно считать, что при обнаружении положение объекта классификации относительно оси характеристики направленности равновероятно. Поэтому амплитуда эхосигнала от неподвижного точечного подводного объекта, принимаемого одной характеристикой направленности, будет изменяться равновероятно в пределах от 0,7 Aмax до Aмax и от Aмax до 0,7 Aмax. Дисперсия будет определяться формулой: б2 порог.=0.15A2 мax (см. И.Г.Венецкий, В.И.Венецкая «Основные математико-статистические формулы и понятия в экономическом анализе». М., Статистика, 1979 г. стр.164). Для этого необходимо выбрать максимальную амплитуду эхосигнала из полученной выборки и относительно нее выбрать порог для классификации надводной цели. Это соотношение справедливо для пересечения характеристик направленности статического веера на уровне 0,7, для другого уровня пересечения и для сканирующей характеристики направленности соотношение будет другим.The threshold for evaluating the dispersion of the amplitude of the echo signal from a stationary underwater object can be estimated from the following practical provisions. The amplitude of the echo signal on a given radiation cycle - reception will be determined by the position of the classification object relative to the axis of the directivity characteristic (XI). The directivity characteristics of a static fan overlap at a level of 0.7 from the axis of the directivity characteristics. We can assume that upon detection, the position of the classification object relative to the axis of the directivity characteristic is equally probable. Therefore, the amplitude of the echo signal from a fixed point underwater object taken by a single directivity characteristic will vary equally likely in the range from 0.7 A max to A max and from A max to 0.7 A max . The dispersion will be determined by the formula: b 2 threshold. = 0.15A 2 max (see I.G. Venetsky, V.I. Venetskaya "Basic mathematical and statistical formulas and concepts in economic analysis". M., Statistics, 1979, p. 164). For this, it is necessary to select the maximum amplitude of the echo signal from the obtained sample and select a threshold for classifying the surface target relative to it. This ratio is valid for the intersection of the directivity characteristics of a static fan at a level of 0.7, for a different level of intersection and for the scanning directivity characteristics, the ratio will be different.
Сущность изобретения поясняется фиг.1, на которой представлена блок-схема устройства, реализующего предлагаемый способ.The invention is illustrated in figure 1, which presents a block diagram of a device that implements the proposed method.
Устройство (фиг.1) содержит задающий генератор 1, который соединен с антенной 2 через коммутатор приема-передачи 3, выход коммутатора приема-передачи 3 соединен со входом цифрового многоканального приемного устройства 4, включающего цифровое преобразование принятого сигнала и цифровую оптимальную обработку входного сигнала по всем каналам, подсоединенным к характеристикам направленности. Устройство 4 соединено с входом блока 5 обнаружения сигнала и измерения пороговых сигналов. Первый выход блока 5 соединен через блок 6 оценки максимальных амплитуд сигналов с блоком 7 измерения дисперсии и далее через блок 10 принятия решения с индикатором 11. Второй выход блока 5 через блок 8 идентификации по характеристикам направленности соединен с блоком 13 измерения радиальной скорости и далее со вторым входом блока 10 принятия решения, а второй выход блока 8 соединен со вторым входом блока 7. На третий вход блока принятия решения 10 поступают с блока 12 пороги принятия решения, которые вырабатываются на основании оценок максимальных амплитуд, выделенных в блоке 6, второй выход которого соединен с блоком 12, блок управления 9 соединен с задающим генератором 1.The device (figure 1) contains a master oscillator 1, which is connected to the antenna 2 through the receive-transmit switch 3, the output of the receive-transmit switch 3 is connected to the input of a digital multi-channel receiving device 4, including digital conversion of the received signal and digital optimal processing of the input signal all channels connected to directivity characteristics. The device 4 is connected to the input of the block 5 signal detection and measurement of threshold signals. The first output of block 5 is connected through the block 6 for estimating the maximum amplitudes of signals to the dispersion measuring block 7 and then through the decision block 10 with an indicator 11. The second output of block 5 through the directivity characteristics identification block 8 is connected to the radial velocity measurement block 13 and then to the second the input of decision block 10, and the second output of block 8 is connected to the second input of block 7. At the third input of decision block 10, decision thresholds are received from block 12, which are generated based on the maximum amplitudes allocated in block 6, a second output connected to block 12, the control unit 9 is connected to the master oscillator 1.
Работу способа целесообразно рассмотреть одновременно с рассмотрением работы предлагаемого устройства. По команде с блока управления 9 задающий генератор 1 формирует и усиливает зондирующий сигнал и через антенну 2 и коммутатор 3 приема-передачи зондирующий акустический сигнал излучается в водное пространство. После излучения сигнала коммутатор 3 переключается на прием входных эхосигналов от антенны 2 и передает их в цифровое многоканальное приемное устройство 4, содержащее процессор обработки. В устройстве 4 происходит дискретизация принятых аналоговых сигналов последовательно по всем каналам, подсоединенным к характеристикам направленности в цифровую форму, набор временных реализаций, фильтрация и оптимальная обработка принятых сигналов спецпроцессорами обработки. Принципы цифрового преобразования и обработки достаточно подробно приведены в работе Рокотов С.П., Титов М.С. «Обработка гидроакустической информации на судовых ЦВМ». Л., Судостроение, 1979 г., стр.32…42 и «Применение цифровой обработки сигналов». п/р Оппенгейма М., Мир, 1980 г., стр.389…436. Блок 5 обнаружения сигналов и измерения пороговых сигналов производит обнаружение и измерение пороговых сигналов. Кроме того, в блоке 5 отбирает входные отсчеты по первому циклу обработки всех характеристик направленности и формирует порог обнаружения, с которым происходит сравнение всех отсчетов входной выборки по всем характеристикам направленности. В блоке 5 происходит обнаружение всех сигналов, превысивших порог обнаружения, измерение амплитуды отсчета, превысившего порог, определение номера временного отсчета и определение номера характеристики направленности, в котором обнаружен отсчет, превысивший порог. В блок 6 поступают максимальные амплитуды отсчетов по каждой характеристике направленности. В блоке 8 по этой же информации происходит идентификация отсчетов и максимальных амплитуд по характеристикам направленности и при их совпадении обобщенные данные поступают в блок 7 измерения дисперсии максимальных амплитуд тех сигналов, которые прошли идентификацию по характеристикам направленности. Такая же информация поступает в блок 13 измерения радиальной скорости, где происходит оценка радиальной скорости объекта по последовательным измерениям временных отсчетов максимальных амплитуд в характеристиках направленности. С выхода блока 6 значение максимальной амплитуды передается в блок 12, где вырабатываются пороги принятия решения, которые поступают в блок 10.The operation of the method, it is advisable to consider at the same time as considering the operation of the proposed device. On command from the control unit 9, the master oscillator 1 generates and amplifies the probing signal and, through the antenna 2 and the commutator 3 of the transmission, the probing acoustic signal is radiated into the water. After emitting the signal, the switch 3 switches to receiving input echo signals from the antenna 2 and transmits them to a digital multi-channel receiving device 4, containing the processing processor. In device 4, the received analog signals are discretized sequentially over all channels connected to the directivity characteristics in digital form, a set of temporary realizations, filtering and optimal processing of the received signals by special processing processors. The principles of digital conversion and processing are given in sufficient detail in the work of Rokotov S.P., Titov M.S. “Processing of hydroacoustic information on ship digital computers”. L., Shipbuilding, 1979, pp. 32 ... 42 and “Application of digital signal processing”. p / r Oppenheim M., World, 1980, pp. 389 ... 436. Block 5 detection of signals and measurement of threshold signals performs the detection and measurement of threshold signals. In addition, in block 5 it selects input samples for the first processing cycle of all directivity characteristics and forms a detection threshold with which all samples of the input sample are compared for all directivity characteristics. In block 5, all signals exceeding the detection threshold are detected, measuring the amplitude of the reference that has exceeded the threshold, determining the number of the time reference and determining the number of the directivity characteristic in which a reference is detected that has exceeded the threshold. Block 6 receives the maximum sample amplitudes for each directivity characteristic. In block 8, the same information is used to identify the samples and the maximum amplitudes by the directivity characteristics, and when they coincide, the generalized data is sent to the dispersion measurement unit 7 of the maximum amplitudes of those signals that have been identified by the directivity characteristics. The same information is sent to the radial velocity measuring unit 13, where the radial velocity of the object is estimated from successive measurements of the time samples of the maximum amplitudes in the directivity characteristics. From the output of block 6, the value of the maximum amplitude is transmitted to block 12, where decision thresholds are generated, which enter block 10.
В настоящее время практически вся гидроакустическая аппаратура выполняется на спецпроцессорах, которые преобразуют акустический сигнал в цифровой вид и производят в цифровом виде формирование характеристик направленности, многоканальную обработку и обнаружение сигнала, а также измерение амплитуд эхосигналов, определение радиальной и угловой протяженности и принятие решения о цели. Эти вопросы достаточно подробно рассмотрены в книге «Применение цифровой обработки сигналов» п/р Оппенгейма М., Мир, 1980 г., Л.Рабинер, Б.Гоулд «Теория и применение цифровой обработки сигналов», Москва, Мир, 1978 г. Существующие программы цифровой обработки с использованием современного математического обеспечения позволяет реализовать предлагаемые процедуры автоматической классификации практически на любом современном компьютере. В блоке 10 осуществляется принятие решения по классу обнаруженного объекта в зависимости от величины дисперсии максимальной амплитуды в последовательных циклах излучения - прием. Необходимым условием при принятии решения является неизменность оценки радиальной скорости объекта во временных отсчетов за несколько циклов излучения - прием. На третий вход блока 10 поступают регулируемые пороги из блока 12. Необходимость регулировки порогов вызвана тем, что конкретные пороги будут зависеть от длительности используемых зондирующих сигналов и конкретных характеристик направленности, используемых в антенне.Currently, almost all hydroacoustic equipment is performed on special processors that convert the acoustic signal into a digital form and digitally form the directivity characteristics, multichannel processing and detection of the signal, as well as measuring the amplitudes of the echo signals, determining the radial and angular extent and deciding on the target. These issues are considered in sufficient detail in the book “The Use of Digital Signal Processing”, written by Oppenheim M., Mir, 1980, L. Rabiner, B. Gould, “Theory and Application of Digital Signal Processing”, Moscow, Mir, 1978. Existing digital processing programs using modern mathematical software allows you to implement the proposed automatic classification procedures on virtually any modern computer. In block 10, a decision is made on the class of the detected object, depending on the magnitude of the dispersion of the maximum amplitude in successive radiation cycles — reception. A prerequisite for making a decision is the invariability of the radial velocity of an object in time samples over several radiation cycles — reception. The third input of block 10 receives adjustable thresholds from block 12. The need for threshold adjustment is due to the fact that specific thresholds will depend on the duration of the probing signals used and the specific directivity characteristics used in the antenna.
Таким образом, предлагаемая последовательность операций позволит автоматически классифицировать обнаруженные объекты на классы надводные и подводные.Thus, the proposed sequence of operations will automatically classify detected objects into classes of surface and underwater.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011140140/28A RU2473924C1 (en) | 2011-10-03 | 2011-10-03 | Method of detecting and classifying signal from target |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011140140/28A RU2473924C1 (en) | 2011-10-03 | 2011-10-03 | Method of detecting and classifying signal from target |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2473924C1 true RU2473924C1 (en) | 2013-01-27 |
Family
ID=48807116
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011140140/28A RU2473924C1 (en) | 2011-10-03 | 2011-10-03 | Method of detecting and classifying signal from target |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2473924C1 (en) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2513719C1 (en) * | 2013-04-05 | 2014-04-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана) | Neural network adaptive system for recognising objects from acoustic emissions thereof |
| RU2528556C1 (en) * | 2013-05-22 | 2014-09-20 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar echo signal |
| RU2529441C1 (en) * | 2013-06-03 | 2014-09-27 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar information |
| RU2534731C1 (en) * | 2013-07-11 | 2014-12-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Automatic classification system for short-range sonar |
| RU2553726C1 (en) * | 2014-02-19 | 2015-06-20 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method for automatic classification |
| RU2568339C1 (en) * | 2014-07-10 | 2015-11-20 | Открытое акционерное общество "Акустический институт имени академика Н.Н. Андреева" | Hydroacoustic system for near illumination |
| RU2603228C1 (en) * | 2015-07-10 | 2016-11-27 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar information |
| RU2624826C1 (en) * | 2016-05-24 | 2017-07-07 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг) | Method of classification of objects adapted to hydroacoustic conditions |
| RU2649070C1 (en) * | 2017-01-27 | 2018-03-29 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of selecting echo-signals in the echo sounder |
| RU2649655C1 (en) * | 2017-02-27 | 2018-04-04 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Sonar with echo signals listening path |
| RU2650419C1 (en) * | 2017-02-06 | 2018-04-13 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Sonar method of classification of underwater objects in a controlled area |
| RU2655642C2 (en) * | 2016-05-25 | 2018-05-29 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-Морского Флота "Военно-морская академия имени Адмирала флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" | Method of the noisy objects detecting by passive hydro acoustic monitoring system |
| CN109932708A (en) * | 2019-03-25 | 2019-06-25 | 西北工业大学 | A method of the underwater surface class object based on interference fringe and deep learning |
| RU2726293C1 (en) * | 2019-10-14 | 2020-07-10 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of detecting noisy objects in sea |
| RU2726312C1 (en) * | 2019-08-16 | 2020-07-13 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of displaying hydrolocation information |
| RU2733938C1 (en) * | 2019-10-14 | 2020-10-08 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Hydroacoustic information displaying method |
| RU2801677C1 (en) * | 2022-08-31 | 2023-08-14 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Classification method for hydroacoustic noise emission signals of a marine object |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2251310A (en) * | 1990-12-14 | 1992-07-01 | Westinghouse Electric Corp | Method for detecting and classifying features in sonar images |
| RU2242021C2 (en) * | 2002-07-15 | 2004-12-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" | Sonar method for detection of underwater objects moving at low radial velocity in controlled water area and sonar circular scanning station realizing this method |
| RU2271551C2 (en) * | 2004-02-20 | 2006-03-10 | Дмитрий Дмитриевич Кашуба | Method for detecting underwater objects and device for realization of said method |
| US20060193206A1 (en) * | 2003-04-01 | 2006-08-31 | Thales | Signal-processing method and active sonar implementing same |
| RU75060U1 (en) * | 2008-03-11 | 2008-07-20 | Открытое акционерное общество Таганрогский авиационный научно-технический комплекс им. Г.М. Бериева | ACOUSTIC LOCATION SYSTEM OF NEAR ACTION |
-
2011
- 2011-10-03 RU RU2011140140/28A patent/RU2473924C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2251310A (en) * | 1990-12-14 | 1992-07-01 | Westinghouse Electric Corp | Method for detecting and classifying features in sonar images |
| RU2242021C2 (en) * | 2002-07-15 | 2004-12-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" | Sonar method for detection of underwater objects moving at low radial velocity in controlled water area and sonar circular scanning station realizing this method |
| US20060193206A1 (en) * | 2003-04-01 | 2006-08-31 | Thales | Signal-processing method and active sonar implementing same |
| RU2271551C2 (en) * | 2004-02-20 | 2006-03-10 | Дмитрий Дмитриевич Кашуба | Method for detecting underwater objects and device for realization of said method |
| RU75060U1 (en) * | 2008-03-11 | 2008-07-20 | Открытое акционерное общество Таганрогский авиационный научно-технический комплекс им. Г.М. Бериева | ACOUSTIC LOCATION SYSTEM OF NEAR ACTION |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2513719C1 (en) * | 2013-04-05 | 2014-04-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана) | Neural network adaptive system for recognising objects from acoustic emissions thereof |
| RU2528556C1 (en) * | 2013-05-22 | 2014-09-20 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar echo signal |
| RU2529441C1 (en) * | 2013-06-03 | 2014-09-27 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar information |
| RU2534731C1 (en) * | 2013-07-11 | 2014-12-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Automatic classification system for short-range sonar |
| RU2553726C1 (en) * | 2014-02-19 | 2015-06-20 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method for automatic classification |
| RU2568339C1 (en) * | 2014-07-10 | 2015-11-20 | Открытое акционерное общество "Акустический институт имени академика Н.Н. Андреева" | Hydroacoustic system for near illumination |
| RU2603228C1 (en) * | 2015-07-10 | 2016-11-27 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar information |
| RU2624826C1 (en) * | 2016-05-24 | 2017-07-07 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг) | Method of classification of objects adapted to hydroacoustic conditions |
| RU2655642C2 (en) * | 2016-05-25 | 2018-05-29 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-Морского Флота "Военно-морская академия имени Адмирала флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" | Method of the noisy objects detecting by passive hydro acoustic monitoring system |
| RU2649070C1 (en) * | 2017-01-27 | 2018-03-29 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of selecting echo-signals in the echo sounder |
| RU2650419C1 (en) * | 2017-02-06 | 2018-04-13 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Sonar method of classification of underwater objects in a controlled area |
| RU2649655C1 (en) * | 2017-02-27 | 2018-04-04 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Sonar with echo signals listening path |
| CN109932708A (en) * | 2019-03-25 | 2019-06-25 | 西北工业大学 | A method of the underwater surface class object based on interference fringe and deep learning |
| CN109932708B (en) * | 2019-03-25 | 2022-09-23 | 西北工业大学 | Method for classifying targets on water surface and underwater based on interference fringes and deep learning |
| RU2726312C1 (en) * | 2019-08-16 | 2020-07-13 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of displaying hydrolocation information |
| RU2726293C1 (en) * | 2019-10-14 | 2020-07-10 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of detecting noisy objects in sea |
| RU2733938C1 (en) * | 2019-10-14 | 2020-10-08 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Hydroacoustic information displaying method |
| RU2801677C1 (en) * | 2022-08-31 | 2023-08-14 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Classification method for hydroacoustic noise emission signals of a marine object |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2473924C1 (en) | Method of detecting and classifying signal from target | |
| JP5801527B2 (en) | Method and apparatus for characterizing sea fish populations | |
| RU2461020C1 (en) | Method for automatic classification | |
| JP2007507691A (en) | Sonar systems and processes | |
| RU2528556C1 (en) | Method of processing sonar echo signal | |
| RU2634787C1 (en) | Method of detecting local object against background of distributed interference | |
| RU2343502C2 (en) | Method and system of positional analysis of object under observation by depth in aqueous medium | |
| RU2650835C1 (en) | Method of the target parameters determining by the sonar | |
| US8400875B2 (en) | Active sonar system and active sonar method using a pulse sorting transform | |
| RU2538440C2 (en) | Underwater situation presenting system | |
| Preston et al. | Statistical analysis of multistatic echoes from a shipwreck in the Malta Plateau | |
| RU2602759C1 (en) | Method of object in aqueous medium automatic detection and classification | |
| RU2465618C1 (en) | Automatic classification system of short-range hydrolocator | |
| RU2692841C1 (en) | Hydro acoustic method for determining purpose parameters when using an explosive signal with a wireless communication system | |
| RU2624826C1 (en) | Method of classification of objects adapted to hydroacoustic conditions | |
| RU2548596C1 (en) | Method of determining iceberg submersion | |
| RU2541435C1 (en) | Method of determining iceberg immersion | |
| RU2559159C1 (en) | Ice thickness measuring method | |
| RU2626295C1 (en) | Automatic detection and classification system of short-range sonar | |
| RU2460088C1 (en) | Method of detecting local object on background of distributed interference | |
| RU2703804C1 (en) | Method of classifying marine objects with passive hydroacoustic means | |
| RU2650419C1 (en) | Sonar method of classification of underwater objects in a controlled area | |
| RU2568935C1 (en) | Method of determining torpedo motion parameters | |
| RU2510608C1 (en) | Method of measuring thickness of ice from underwater vehicle | |
| RU2490664C1 (en) | Method of classifying object detected by sonar |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20181004 |