RU2626284C1 - Passive method of detecting vehicles by its own acoustic noise - Google Patents
Passive method of detecting vehicles by its own acoustic noise Download PDFInfo
- Publication number
- RU2626284C1 RU2626284C1 RU2016124442A RU2016124442A RU2626284C1 RU 2626284 C1 RU2626284 C1 RU 2626284C1 RU 2016124442 A RU2016124442 A RU 2016124442A RU 2016124442 A RU2016124442 A RU 2016124442A RU 2626284 C1 RU2626284 C1 RU 2626284C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- vehicle
- signal
- receiving antennas
- receiving antenna
- receiving
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
- G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- G01S3/802—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
Abstract
Description
Предлагаемое изобретение относится к способам контроля движения транспортных средств и, в частности, их обнаружения.The present invention relates to methods for monitoring the movement of vehicles and, in particular, their detection.
Существуют различные способы обнаружения объектов транспортной техники. Основные задачи, которые обычно решают при обнаружении транспортного средства, это: локализация транспортного средства в пространстве, его идентификация, определение его скорости и направления движения. Для решения этих задач в совокупности или по отдельности очень часто привлекают одновременно измерительные средства, работающие с разными видами физических полей: акустические (звуковой диапазон), сейсмические, оптические, инфракрасные и др., поскольку таким сочетанием легче достигается большая информативность и большая независимость от условий наблюдения.There are various ways to detect objects of transport equipment. The main tasks that are usually solved when a vehicle is detected are: localization of the vehicle in space, its identification, determination of its speed and direction of movement. To solve these problems, in combination or separately, very often they simultaneously use measuring instruments working with different types of physical fields: acoustic (sound range), seismic, optical, infrared, etc., since this combination makes it easier to achieve greater information content and greater independence from conditions observations.
Измерительные средства могут осуществлять свою работу как активным, так и пассивным образом, причем последний имеет значительное преимущество, поскольку не позволяет обнаружить присутствие измерительных средств в контролируемой зоне пространства. Тут можно упомянуть такие широко используемые при контроле дорожного движения микроволновые устройства активной локации, как милицейские ГИБДД-радары, которым, как известно, успешно противодействуют антирадары.Measuring instruments can carry out their work both actively and passively, the latter having a significant advantage, since it does not allow detecting the presence of measuring instruments in a controlled area of space. Here we can mention such microwave devices of active location, which are widely used in traffic control, as police traffic police radars, which, as you know, are successfully counteracted by radar detectors.
Чисто акустических пассивных способов обнаружения транспортных средств известно крайне мало, и это, скорее всего, потому, что известные способы до сих пор не позволяли решать все задачи обнаружения в совокупности.Purely acoustic passive methods of detecting vehicles are known very little, and this is most likely because the known methods still have not allowed to solve all the detection tasks in the aggregate.
Так, например, способ, по которому осуществляет свою работу устройство, известное из патента РФ №2509372 «Устройство обнаружения движущихся наземных транспортных средств по акустическим сигналам» (МПК G08G 1/01, G08G 1/04; дата приоритета 22.06.2012; Авторы: Дудкин В.А., Панков А.А., Акимова Ю.С., Патентообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пензенский государственный университет" (ФГБОУ ВПО "Пензенский государственный университет")), и в котором осуществляют прием акустического сигнала одним-единственным пассивным датчиком (микрофоном), усиливают и оцифровывают сигнал, а затем производят с ним различные манипуляции из области обработки, чтобы на принципах так называемой «нечеткой логики» принять либо не принять решение о наличии транспортного средства. Упомянутый способ, по утверждению авторов патента, может быть использован для помехоустойчивого обнаружения наземных транспортных средств по их акустическим сигналам при охране территорий и подступов к различным объектам, но из описания следует, что с его помощью можно только выделить транспортный шум из естественного акустического фона и зафиксировать факт нарушения границ охраняемой территории неопределенным транспортным средством.So, for example, the method by which the device known from RF patent No. 2509372 “A device for detecting moving land vehicles by acoustic signals” (IPC G08G 1/01, G08G 1/04; priority date 06.22.2012; Authors: Dudkin V.A., Pankov A.A., Akimova Yu.S., Patentee: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education "Penza State University" (Penza State University)), and in which they receive acoustic signal on one single passive sensor (microphone), amplified, and digitized signal, and then produce various manipulations with them from the treatment area to the principles of so-called "fuzzy logic" accept or not accept the decision on the presence of the vehicle. The mentioned method, according to the authors of the patent, can be used for noise-immune detection of ground vehicles by their acoustic signals while protecting territories and approaches to various objects, but from the description it follows that with its help it is only possible to distinguish traffic noise from a natural acoustic background and fix the fact of violation of the boundaries of the protected area by an undefined vehicle.
Из патента US 7071841 «Truck acoustic data analyzer system» (МПК: G08G 1/04; G08G 1/052; G08G 1/054; G08G 1/056; дата приоритета: 19.08.2004; авторы: Haynes; Howard D. (Knoxville, TN), Akerman; Alfred (Knoxville, TN), Ayers; Curtis W. (Kingston, TN); патентообладатель: UT-Battelle, LLC (Oak Ridge, TN)) известен пассивный акустический способ определения скорости движения крупного грузового транспорта, в котором осуществляют прием и анализ сигнала с одного либо двух микрофонов и определяют скорость движения транспортного средства по доплеровскому смещению дискрет в частном спектре излучаемого им акустического шума. Способ предназначен для работы только с одним из видов существующих транспортных средств и для решения только одной из задач обнаружения транспортного средства.From US 7071841, “Truck acoustic data analyzer system” (IPC:
В качестве прототипа выбран патент US 5444443 «Sound source determining system» (МПК G08G 1/01; Авторы: Umeda Misao, Ishikawa Keiichi; Патентообладатель: Ishikawa Manufacturing Co LTD [JP]; приоритетная заявка JP 19930223671 от 08.09.1993), в котором описывается работа системы, осуществляющей определение местоположения самолета на взлетной полосе в аэропорту. Прием сигнала осуществляют на не менее чем одну многоэлементную антенну - решетку микрофонов, с выходов которых сигнал подают на индивидуальные для каждого выбранного канала линии задержки, с перестраиваемым временем задержки, причем в каналах, соответствующих все более удаленным от середины приемной антенны микрофонам, осуществляют задержки сигнала на времена, кратные периоду, выделяемому селективными фильтрами, применяемыми при фильтрации принимаемого шума (…, -3τ, -2τ, -τ, 0, τ, 2τ, 3τ, …), где τ - период отфильтрованной спектральной компоненты. Затем производят суммирование всех сигналов с выходов линий задержки.US 5444443 “Sound source determining system” (IPC
Суммарный сигнал подают на вход перестраиваемого (адаптивного) фильтра, центр полосы фильтра соответствует некоторой частоте (ƒ0=1/τ) в спектре сигнала (шума турбины самолета). Перестройку задержек в каждом приемном элементе антенны выполняют совместно с частотной перестройкой фильтра. Добиваются максимизации полного суммарного сигнала на выходе приемной антенны (выбранной спектральной компоненты), что отвечает некоторому угловому направлению, с которого приходит плоский фронт волны на выбранной частоте. Азимутальное направление на транспортное средство автоматически вычисляется по задержке в устройстве определения угла путем построения линии-радиуса, идущего от центра приемной антенны в сторону источника. Указанная линия дает направление на шумящее транспортное средство. При применении одновременно двух и более решеток микрофонов получают возможность вычислить положение шумящего транспортного средства.The total signal is fed to the input of a tunable (adaptive) filter, the center of the filter band corresponds to a certain frequency (ƒ 0 = 1 / τ) in the signal spectrum (aircraft turbine noise). The delay tuning in each receiving element of the antenna is performed in conjunction with the frequency tuning of the filter. They achieve maximization of the total total signal at the output of the receiving antenna (selected spectral component), which corresponds to a certain angular direction from which the plane wave front arrives at the selected frequency. The azimuthal direction to the vehicle is automatically calculated by the delay in the angle determination device by plotting the radius line from the center of the receiving antenna toward the source. The indicated line gives direction to a noisy vehicle. When using simultaneously two or more microphone arrays, they are able to calculate the position of a noisy vehicle.
Прототип направлен на решение очень узкой и специфической задачи - выявление локализации неподвижного транспортного средства - самолета с включенными турбинными двигателями, приземлившегося или готовящегося к взлету, на открытом пространстве поля аэропорта. Следует отметить, что турбины самолета являются источниками очень мощного воздушно-акустического некогерентного широкополосного шума. В прототипе приходится использовать громоздкую хорошо развитую приемную антенну (в прототипе порядка 15 м в длину, т.е. с широкой апертурой (много длин волн) и с очень плотным заполнением датчиками (шаг - меньше половины длины волны)).The prototype is aimed at solving a very narrow and specific problem - identifying the location of a stationary vehicle - an airplane with turbine engines turned on, landing or preparing to take off, in the open space of the airport field. It should be noted that aircraft turbines are sources of very powerful air-acoustic incoherent broadband noise. In the prototype, it is necessary to use a bulky well-developed receiving antenna (in the prototype about 15 m in length, i.e. with a wide aperture (many wavelengths) and with a very dense filling with sensors (step - less than half the wavelength)).
Каждый из датчиков должен обладать достаточно широкой рабочей частотной полосой в силу того, что шум предполагаемого источника не имеет спектральных компонент, излучение которых обладало бы взаимной пространственной когерентностью, способных интерферировать между собой и обеспечить в его угловом волновом спектре характерные для данного транспортного средства всплески, которые позволяли бы решать задачу обнаружения только за счет углового разрешения приемной антенны, описанную в прототипе, даже в условиях отсутствия на открытом поле аэродрома реверберации, даже при минимально возможном уровне помех (т.е. в отсутствие рядом других неподвижных самолетов с включенными турбинами либо взлетающих или идущих на посадку самолетов).Each of the sensors should have a sufficiently wide working frequency band due to the fact that the noise of the proposed source does not have spectral components whose radiation would have mutual spatial coherence, capable of interfering with each other and providing bursts characteristic of the vehicle in its angular wave spectrum, which would allow to solve the detection problem only due to the angular resolution of the receiving antenna described in the prototype, even in the absence of an open floor Reverb airport, even at the lowest possible noise level (ie in the absence of a number of other fixed aircraft turbines included or taking off or coming in to land planes).
Использование одной многоэлементной линейной решетки акустических датчиков позволяет определить азимутальное направление на транспортное средство, использование нескольких - определить координаты транспортного средства (выявить его локализацию). Если же помехи существенные, например реверберационные, то предлагаемый способ перестает быть эффективным, поскольку не позволяет ни разрешить два плотно стоящих рядом транспортных средства с работающими турбинами, ни выделить транспортное средство на фоне шума от другого близко движущегося аналогичного транспортного средства. Можно констатировать, что основная масса задач обнаружения отпадает в случае прототипа сама собой, поскольку является не решаемой в принципе в силу особенностей выбранного для обнаружения транспортного средства и условий наблюдения.The use of a single multi-element linear array of acoustic sensors allows you to determine the azimuthal direction to the vehicle, using several - to determine the coordinates of the vehicle (to identify its location). If the interference is significant, for example, reverberation, then the proposed method ceases to be effective, since it does not allow either to allow two vehicles standing close to each other with working turbines, or to isolate the vehicle against the background of noise from another closely moving similar vehicle. It can be stated that the bulk of the detection tasks disappears in the case of the prototype by itself, since it is not solvable in principle due to the features of the vehicle selected for detection and the observation conditions.
Таким образом, недостатками прототипа являются: сложность и громоздкость регистрирующей аппаратуры, низкая помехоустойчивость, возможность работать только с неподвижными транспортными средствами и решать только одну из задач обнаружения - локализации транспортного средства в пространстве.Thus, the disadvantages of the prototype are: the complexity and bulkiness of the recording equipment, low noise immunity, the ability to work only with stationary vehicles and solve only one of the detection tasks - localization of the vehicle in space.
Задачей, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является создание пассивного способа обнаружения транспортного средства по его собственному акустическому шуму, который позволял бы одновременно выявлять локализацию транспортного средства в пространстве, осуществлять его идентификацию, определять его скорость и направление движения.The problem to which the invention is directed is to create a passive method for detecting a vehicle by its own acoustic noise, which would simultaneously detect the vehicle's localization in space, carry out its identification, determine its speed and direction of movement.
Технический эффект достигается тем, что осуществляют регистрацию полезного сигнала, излучаемого в окружающую атмосферу транспортным средством, с помощью не менее чем одной приемной антенны, состоящей из размещенных в линию с постоянным шагом акустических датчиков, и определяют азимутальное направление на транспортное средство относительно центра приемной антенны.The technical effect is achieved by registering the useful signal emitted into the surrounding atmosphere by the vehicle using at least one receiving antenna, consisting of acoustic sensors placed in a line with a constant pitch, and determining the azimuthal direction to the vehicle relative to the center of the receiving antenna.
Новым, в случае реализации изобретения по п. 1 формулы, является то, что начинают осуществлять регистрацию полезного сигнала при условии превышения им порогового уровня акустического фона окружающего пространства в спокойную погоду Р=60 дБ, а при условии превышения уровнем полезного сигнала порогового уровня акустического фона на 6 дБ в течение длительности полной реализации сигнала 10-20 с синхронно принимают полезный сигнал на две приемные антенны, каждая из которых состоит из K≥16 акустических датчиков, размещенных в линию вдоль трассы движения на известном расстоянии Н от нее с шагом d не более 1/4 длины звуковой волны λ используемого приемными антеннами участка в среднечастотном звуковом диапазоне 50-1000 Гц, причем Kd>>λ, а расстояние L между центрами приемных антенн составляет 50-200 м, оцифровывают принятый сигнал от каждой приемной антенны с частотой дискретизации ƒi и размещают в памяти вычислительного устройства сигналы, принятые каждым k-м датчиком каждой приемной антенны, в виде k-го цифрового массива, для каждого датчика разбивают длительность полной реализации сигнала на N равных временных интервалов длительности τ, осуществляют идентификацию транспортного средства по наблюдаемому в его амплитудном спектре поведению максимумов в характерной для данного транспортного средства частотной полосе ΔF, создают два квадратурных канала по каждому k-му датчику каждой приемной антенны путем построения cos(2πƒjt) и sin(2πƒjt) БПФ-спектров сигнала на каждом n-м временном интервале и формируют добавки к фазе спектральных компонент сигнала для последующего сканирования по углу максимума главного лепестка характеристики направленности приемной антенны 
Новым, в случае реализации изобретения по п. 2 формулы является то, что начинают осуществлять регистрацию полезного сигнала при условии превышения им порогового уровня акустического фона окружающего пространства в спокойную погоду Р=60 дБ, а при условии превышения уровнем полезного сигнала порогового уровня акустического фона на 6 дБ в течение длительности полной реализации сигнала 10-20 с синхронно принимают полезный сигнал на две приемные антенны, каждая из которых состоит из K≥16 акустических датчиков, размещенных в линию вдоль трассы движения на известном расстоянии Н от нее с шагом d не более 1/4 длины звуковой волны λ используемого приемными антеннами участка в среднечастотном звуковом диапазоне 50-1000 Гц, причем расстояние L между центрами приемных антенн составляет 10-50 м, оцифровывают принятый сигнал от каждой приемной антенны с частотой дискретизации ƒi и размещают в памяти вычислительного устройства сигналы, зарегистрированные каждым k-м датчиком каждой приемной антенны, в виде k-го цифрового массива. Для каждого датчика разбивают длительность полной реализации сигнала на N равных временных интервалов длительности τ, осуществляют идентификацию транспортного средства по наблюдаемому в его амплитудном спектре поведению максимумов в характерной для данного транспортного средства частотной полосе ΔF, определяют направление движения транспортного средства и его местоположение относительно приемной антенны по знаку наклона зависимости времени задержки корреляционного максимума свертки массивов, соответствующих отдельным участкам полной реализации сигнала gkn=gkn(t), со все более разносимых пар датчиков в одной приемной антенне, и по динамике ее наклона при переходе от текущего n-го к последующему n+1-му временному интервалу, определяют азимутальное направление на транспортное средство относительно центра одной из приемных антенн как равное 90° и фиксируют местонахождение транспортного средства на траверзе данной приемной антенны в момент обращения в нуль угла наклона зависимости времени задержки корреляционного максимума свертки, берут автокорреляционную функцию суммарного массива данных с обеих приемных антенн с последующим суммированием по всем элементам каждой из приемных антенн и определяют скорость транспортного средства как отношение расстояния между центрами приемных антенн к интервалу времени между характерными максимумами в автокорреляционной функции.New in the case of implementing the invention according to
Изобретение поясняется следующими чертежами.The invention is illustrated by the following drawings.
На фиг. 1 приведена схема проведения измерений: L - расстояние между центрами приемных антенн, Н - расстояние до трассы,
Фиг. 2 иллюстрирует принятый в течение длительности полной реализации сигнала собственный акустический шум трамвайного вагона, превышающий уровень акустического фона более чем на 6 дБ. По оси абсцисс - время в секундах, по оси ординат - безразмерные единицы.FIG. 2 illustrates the intrinsic acoustic noise of a tram car adopted over the duration of the full implementation of the signal, exceeding the background sound level by more than 6 dB. The abscissa axis represents time in seconds, the ordinate axis represents dimensionless units.
На фиг. 3 приведены экспериментальные амплитудные спектры принятых в течение длительности полной реализации сигналов для трамвайного вагона (слева) и легкового автомобиля (справа). По оси абсцисс - частота в герцах, по оси ординат - безразмерные единицы.In FIG. Figure 3 shows the experimental amplitude spectra of signals received over the course of the full implementation of the signals for a tram car (left) and a passenger car (right). The abscissa is the frequency in hertz, the ordinate is the dimensionless unit.
На фиг. 4 приведены полученные экспериментально веерные диаграммы, иллюстрирующие азимутальное распределение максимумов модуля амплитудного отклика приемной антенны на собственный акустический шум трамвайного вагона, для разных временных промежутков: n=1, транспортное средство приближается к траверзу приемной антенны (случай а); n=4, момент прохождения транспортным средством траверза приемной антенны (случай б); n=6 (случай в), n=8 (случай г), транспортное средство удаляется от траверза приемной антенны. Стрелка указывает направление движения транспортного средства: движение вагона начинается при θ=180° и далее происходит по стрелке до θ=0°.In FIG. Figure 4 shows the experimentally obtained fan diagrams illustrating the azimuthal distribution of the maxima of the amplitude modulus of the receiving antenna to the acoustic noise of the tram car for different time periods: n = 1, the vehicle is approaching the beam of the receiving antenna (case a ); n = 4, the moment the vehicle passed the traverse of the receiving antenna (case b); n = 6 (case c), n = 8 (case d), the vehicle moves away from the traverse of the receiving antenna. The arrow indicates the direction of the vehicle: the car begins to move at θ = 180 ° and then follows the arrow to θ = 0 °.
На фиг. 5 приведены полученные по экспериментальным данным диаграммы в тех же полярных координатах, что и веерные диаграммы, в которых лепесток своим максимумом указывает азимутальное направление на транспортное средство для данного временного интервала, вычисленное по формуле для средневзвешенных значений углов: а - транспортное средство приближается к траверзу приемной антенны; б, в - момент прохождения транспортным средством траверза приемной антенны; г, д - транспортное средство удаляется от траверза приемной антенны.In FIG. Figure 5 shows the diagrams obtained from experimental data in the same polar coordinates as the fan diagrams, in which the petal maximum indicates the azimuthal direction to the vehicle for a given time interval, calculated by the formula for the weighted average values of the angles: a - the vehicle approaches the receiving beam antennas; b, c - the moment the vehicle passes the traverse of the receiving antenna; g, d - the vehicle moves away from the traverse of the receiving antenna.
Фиг. 6 иллюстрирует текущее расположение транспортного средства относительно приемных антенн.FIG. 6 illustrates the current position of the vehicle relative to the receiving antennas.
На фиг. 7 приведены некоторые из полученных по экспериментальным данным характерных зависимостей времени задержки корреляционных максимумов от номера пары датчиков для разных временных интервалов, n увеличивается сверху вниз, в случае рельсового транспорта (слева) и легкового автотранспорта (справа): транспортное средство приближается к траверзу приемной антенны слева направо (случаи а, б, в, г); n=4, момент прохождения транспортным средством траверза приемной антенны (случай д); транспортное средство удаляется от траверза приемной антенны (случаи е, ж).In FIG. Figure 7 shows some of the characteristic dependences of the delay time of correlation maxima obtained from experimental data on the number of sensors for different time intervals, n increases from top to bottom, in the case of rail transport (left) and passenger vehicles (right): the vehicle approaches the traverse of the receiving antenna on the left to the right (cases a , b, c, d); n = 4, the moment the vehicle traverses the receiving antenna (case d); the vehicle moves away from the traverse of the receiving antenna (cases e, g).
На фиг. 8 приведены некоторые из полученных по экспериментальным данным характерных зависимостей времени задержки корреляционных максимумов от номера пары датчиков для разных временных интервалов, n увеличивается сверху вниз, в случае легкового автотранспорта, движущегося справа налево: транспортное средство приближается к траверзу приемной антенны слева направо (случаи а, б); n=4, момент прохождения транспортным средством траверза приемной антенны (случай в); транспортное средство удаляется от траверза приемной антенны (случаи г, д, е).In FIG. Figure 8 shows some of the characteristic dependences of the delay time of the correlation maxima obtained from experimental data on the number of the pair of sensors for different time intervals, n increases from top to bottom, in the case of passenger cars moving from right to left: the vehicle approaches the traverse of the receiving antenna from left to right (cases a , b) n = 4, the moment the vehicle passes the traverse of the receiving antenna (case c); the vehicle moves away from the traverse of the receiving antenna (cases d, e, f).
На фиг. 9 приведен пример моделирования автокорреляционных функций для первых четырех датчиков обеих приемных антенн 1-1, 2-2, 3-3, 4-4. По оси абсцисс - время задержки в безразмерных единицах, по оси ординат - безразмерные единицы.In FIG. Figure 9 shows an example of modeling autocorrelation functions for the first four sensors of both receiving antennas 1-1, 2-2, 3-3, 4-4. The abscissa axis represents the delay time in dimensionless units, the ordinate axis represents dimensionless units.
Для обоих случаев реализации предлагаемого пассивного способа обнаружения транспортного средства по его собственному акустическому шуму схема измерений одинакова и осуществляется следующим образом.For both cases of the implementation of the proposed passive method for detecting a vehicle by its own acoustic noise, the measurement scheme is the same and is carried out as follows.
Параллельно трассе, по которой происходит движение транспорта, на известном расстоянии от нее Н (см. фиг. 1) размещают две приемные антенны, каждая из которых состоит из K≥16 акустических датчиков, размещенных в линию вдоль трассы движения с шагом d не более 1/4 длины звуковой волны λ используемого приемными антеннами участка в среднечастотном звуковом диапазоне 50-1000 Гц. Поскольку производимый транспортными средствами акустический шум характеризуется широкой частотной полосой, для измерений используют акустические датчики, рабочая полоса частот которых перекрывает среднечастотный звуковой диапазон. Центры обеих приемных антенн разнесены друг относительно друга на расстояние L.Two receiving antennas, each of which consists of K≥16 acoustic sensors placed in a line along the route with a step d of no more than 1, are placed parallel to the route along which the traffic is moving, at a known distance H from it (see Fig. 1) / 4 sound wavelength λ of the portion used by the receiving antennas in the mid-frequency sound range of 50-1000 Hz. Since the acoustic noise produced by vehicles is characterized by a wide frequency band, acoustic sensors are used for measurements, the working frequency band of which covers the mid-frequency sound range. The centers of both receiving antennas are spaced relative to each other by a distance L.
Регистрацию полезного сигнала обеими приемными антеннами начинают при условии превышения им порогового уровня акустического фона окружающего пространства в спокойную погоду Р=60 дБ. Принимать полезный сигнал для его последующей обработки начинают, когда полезный сигнал на обеих приемных антеннах превысит уровень порогового акустического фона не менее чем на 6 дБ. Полезный сигнал принимают обеими приемными антеннами синхронно в течение промежутка времени 10-20 с, называемого длительностью полной реализации сигнала, при условии, что в этот промежуток времени уровень сигнала продолжает превышать пороговый уровень акустического фона не менее чем на 6 дБ (см. фиг. 2). Затем оцифровывают принятые сигналы от каждой приемной антенны с некоторой частотой дискретизации при оцифровке ƒj и размещают в памяти вычислительного устройства сигнал, зарегистрированный каждым k-м акустическим датчиком приемной антенны, в виде цифрового массива (каждому датчику соответствует свой k-й массив). После этого для каждого акустического датчика разбивают длительность полной реализации сигнала на N временных интервалов равной длительности τ=1-2 с, с тем чтобы далее иметь возможность анализировать характер изменения во времени параметров принимаемого полезного сигнала. На каждом k-м акустическом датчике имеются участки полной реализаций сигнала gkn=gkn(t) при n⋅τ≤t≤(n+1)⋅τ, которые являются реализациями сигнала на n-м временном интервале.The registration of the useful signal by both receiving antennas begins if it exceeds the threshold level of the acoustic background of the surrounding space in calm weather, P = 60 dB. Reception of a useful signal for its subsequent processing begins when the useful signal at both receiving antennas exceeds the threshold acoustic background level by at least 6 dB. The useful signal is received by both receiving antennas synchronously for a period of 10-20 s, called the duration of the full implementation of the signal, provided that during this period of time the signal level continues to exceed the threshold level of the acoustic background by at least 6 dB (see Fig. 2 ) Then, the received signals from each receiving antenna are digitized with a certain sampling frequency when digitizing ƒ j and the signal recorded by each k-th acoustic sensor of the receiving antenna is placed in the memory of the computing device as a digital array (each sensor has its own k-th array). After that, for each acoustic sensor, the duration of the full implementation of the signal is divided into N time intervals of equal duration τ = 1-2 s, in order to further be able to analyze the nature of the change in time of the parameters of the received useful signal. On each k-th acoustic sensor there are sections of the full signal realizations g kn = g kn (t) for n⋅τ≤t≤ (n + 1) ⋅τ, which are realizations of the signal in the nth time interval.
На всех приведенных далее в качестве примера фигурах количество временных интервалов N=10, частота дискретизации ƒj=1 Гц, количество акустических датчиков в каждой приемной антенне K=32 и размещены они с шагом d=0,1 м, что не исключает в общем случае реализации способа других значений упомянутых параметров.In all the figures given below as an example, the number of time intervals N = 10, the sampling frequency ƒ j = 1 Hz, the number of acoustic sensors in each receiving antenna K = 32, and they are placed with a step d = 0.1 m, which does not exclude the general case of implementing the method of other values of the mentioned parameters.
Затем осуществляют идентификацию транспортного средства по наблюдаемому в его амплитудном спектре поведению максимумов амплитудного спектра в определенной частотной полосе ΔF.Then, the vehicle is identified by the behavior of the maximums of the amplitude spectrum observed in its amplitude spectrum in a certain frequency band ΔF.
Известно, что разные виды транспортных средств обладают характерными только для них спектральными «портретами». В некоторых способах идентификации транспортных средств их так и узнают по характерным «картинкам». Для примера на фиг. 3 приведены амплитудные спектры для трамвая (сплошной) и легкового автомобиля (дискретный). Но главной отличительной особенностью каждого вида транспортного средства, как выяснили авторы изобретения в результате исследований, является наличие индивидуальных для данного транспортного средства максимумов в амплитудном спектре принятого сигнала в характерной частотной полосе ΔF, лежащей в среднечастотном диапазоне. Наличие таких максимумов обусловлено тем, что в отличие от источника шума в прототипе, у которого шумовое излучение во всей широкой полосе расфазировано по волновому фронту, у рассматриваемых транспортных средств в обозначенном частотном интервале на масштабе порядка апертуры приемной антенны определенные компоненты акустического шума, имеющие в области локализации транспортного средства значительную амплитуду, сохраняют пространственное распределение фазы по фронту, и при распространении эти акустические волны интерферируют, что и проявляется характерными только данному транспортному средству «всплесками» в амплитудном спектре. Иными словами, собственный акустический шум рассматриваемых транспортных средств является частично когерентным, и для каждого конкретного транспортного средства он является частично когерентным по-своему в зависимости от вида транспортного средства. Разумеется, для осуществления идентификации в памяти вычислительного устройства хранят некоторую наработанную «базу» признаков, характерных для различных транспортных средств.It is known that different types of vehicles possess spectral "portraits" characteristic of them only. In some methods of identifying vehicles, they are recognized by their characteristic “pictures”. For the example of FIG. Figure 3 shows the amplitude spectra for a tram (solid) and a passenger car (discrete). But the main distinguishing feature of each type of vehicle, as the authors of the invention found out as a result of research, is the presence of individual maxima for a given vehicle in the amplitude spectrum of the received signal in the characteristic frequency band ΔF lying in the mid-frequency range. The presence of such maxima is due to the fact that, unlike the noise source in the prototype, in which the noise radiation in the entire wide band is out of phase along the wavefront, the considered vehicles in the designated frequency interval on a scale of the order of the aperture of the receiving antenna have certain components of acoustic noise having in the region the vehicle’s localization is of significant amplitude, they retain the spatial distribution of the phase along the front, and during propagation these acoustic waves interfere, which and manifests itself characteristic of only this vehicle “bursts” in the amplitude spectrum. In other words, the intrinsic acoustic noise of the vehicles in question is partially coherent, and for each particular vehicle it is partially coherent in its own way depending on the type of vehicle. Of course, to carry out the identification, a certain “base” of features characteristic of various vehicles is stored in the memory of the computing device.
Далее операции осуществления способа по пп. 1 и 2 формулы начинают различаться.Next, the operation of the method according to PP.
Для реализации изобретения по п. 1 формулы создают два квадратурных канала по каждому k-му акустическому датчику каждой приемной антенны путем построения cos(2πƒjt) и sin(2πƒjt) БПФ-спектров сигнала на каждом n-м временном интервале, т.е. строят cos и sin Фурье-спектры каждого из n отдельных участков полной реализации сигнала gkn=gkn(t):To implement the invention according to
при этом для каждого k, n и ƒ имеют место свои фаза 
Затем формируют добавки к фазе спектральных компонент сигнала для последующего сканирования по углу максимума главного лепестка характеристики направленности приемной антенны.Then, additives are added to the phase of the spectral components of the signal for subsequent scanning along the maximum angle of the main lobe of the directivity of the receiving antenna.
Для этого вводят новую дискретную переменную 
где фигурирующая численная константа 2πd/сзвук имеет размерность единицы времени (при шаге приемной антенны d=0,1 м она составляет 0,001848 с).where the figured numerical constant 2πd / s, the sound has the dimension of a unit of time (at a step of the receiving antenna d = 0.1 m, it is 0.001848 s).
При каждом дискретном значении ƒj строят новый комплексный спектр:For each discrete value ƒ j, a new complex spectrum is constructed:
Далее выполняют суммирование вновь образованных спектральных компонент по всем акустическим датчикам каждой приемной антенны k=1…K с учетом фазовых добавок:Next, a summation of the newly formed spectral components is performed for all acoustic sensors of each receiving antenna k = 1 ... K, taking into account phase additions:
Затем осуществляют воспроизведение сигнала путем обратного Фурье-преобразования спектральных компонент (интервал значений j) в интересующей нас частотной полосе ΔF от ƒmin до ƒmax, характерной для данного вида транспортного средства, и получение на этой основе суммарного амплитудного отклика на выходе приемной антенны на n-м интервале времени:Then, the signal is reproduced by the inverse Fourier transform of the spectral components (the interval of values of j) in the frequency band ΔF from ƒ min to ƒ max of interest to us, which is typical for this type of vehicle, and obtaining on this basis the total amplitude response at the output of the receiving antenna to n th time interval:
Для каждого n-го временного интервала по суммарному амплитудному отклику на выходе каждой из двух приемных антенн строят веерные диаграммы в полярных координатах. Для этого осуществляют вычисление максимальных значений модулей амплитудного отклика на выходе приемной антенны на n-м интервале времени при пошаговой перестройке фазы следующим образом. Для каждого n-го временного интервала для каждой из приемных антенн за счет перехода 
Интерферирующие компоненты акустического сигнала, принимаемого антенной, состоящей из множества акустических датчиков, проявляются на веерных диаграммах как периодическая модуляция уровня модуля амплитудного отклика - на веерных диаграммах формируются характерные пики (см. фиг. 4).The interfering components of the acoustic signal received by the antenna, consisting of many acoustic sensors, appear on the fan diagrams as periodic modulation of the level of the amplitude response module - characteristic peaks form on the fan diagrams (see Fig. 4).
Совокупность резких выбросов на веерной диаграмме, если провалы от минимального до максимального их значения достигают 15 дБ и выше, служит подтверждением наличия транспортного средства на трассе. Именно то, что обратное БПФ-преобразование производят в характерной частотной полосе, в которой для данного вида транспортного средства присутствуют области частичной когерентности принимаемого сигнала, обуславливает наличие таких резких перепадов в веерной диаграмме.The set of sharp emissions on the fan diagram, if the dips from minimum to maximum values reach 15 dB or higher, serves as confirmation of the presence of a vehicle on the highway. It is the fact that the inverse FFT conversion is performed in a characteristic frequency band in which for a given type of vehicle there are regions of partial coherence of the received signal, which determines the presence of such sharp drops in the fan diagram.
При наличии на веерной диаграмме одного или нескольких выделенных по амплитуде пиков указанного вида азимутальное направление на транспортное средство относительно центра каждой приемной антенны для текущего n-го временного интервала вычисляется как средневзвешенное значение углов максимальных пиков в веерной диаграмме по формуле:If there is one or more peaks of the indicated type selected in amplitude on the fan diagram, the azimuthal direction to the vehicle relative to the center of each receiving antenna for the current n-th time interval is calculated as the weighted average of the angles of the maximum peaks in the fan diagram according to the formula:
где 1≤m≤М, М~3…5, Am - относительный вес каждого из максимальных (от двух до пяти) пиков в угловом распределении, 
На фиг. 5 продемонстрированы диаграммы в полярных координатах, на каждой из которых обозначено азимутальное направление на транспортное средство для данного временного интервала, вычисленное по формуле для средневзвешенных значений углов.In FIG. Figure 5 shows diagrams in polar coordinates, each of which indicates the azimuthal direction to the vehicle for a given time interval, calculated by the formula for the weighted average angles.
По двум веерным диаграммам, построенным для двух следующих друг за другом временных интервалов n-го и n+1-го находят средневзвешенные значения углов максимальных пиков в обеих веерных диаграммах и по знаку их разности определяют направление движения транспортного средства. В зависимости от того 
По веерным диаграммам, построенным для n-го интервала времени, для обеих приемных антенн определяют средневзвешенные значения углов максимальных пиков в обеих веерных диаграммах, дающие текущее азимутальное направление на транспортное средство относительно центра каждой приемной антенны. Точка пересечения линий 
х1+х2-2х=-H(ctgθ1+ctgθ2),x 1 + x 2 -2x = -H (ctgθ 1 + ctgθ 2 ),
Используя данные о местоположениях объекта xn и xn+1 в соседние n-й и n+1-й интервалы времени, определяют скорость движения V=(xn+1-xn)/τ, где τ - длительность одного временного интервала, совокупность которых составляет длительность полной реализации сигнала Т=N⋅τ.Using data on the location of the object x n and x n + 1 in the adjacent n-th and n + 1-th time intervals, determine the speed V = (x n + 1- x n ) / τ, where τ is the duration of one time interval , the totality of which is the duration of the full implementation of the signal T = N⋅τ.
Следует отметить, что реализация изобретения по п. 1 формулы имеет определенную специфику. Во-первых, поскольку вычислительная обработка в этом варианте реализации способа занимает значительное количество времени, необходимо разнести приемные антенны на существенное расстояние друг от друга L=50-200 м, чтобы гарантировать возможность осуществления необходимых вычислений за время проезда транспортного средства от одной приемной антенны до другой. Кроме того, должно выполняться соотношение Kd>>λ - каждая приемная антенна должна быть хорошо развитой, это условие накладывается для того, чтобы минимизировать паразитное влияние уровня боковых лепестков в характеристике направленности приемной антенны по сравнению с главным лепестком и снизить отрицательное влияние эффектов «изрезанности» диаграммы направленности. И, наконец, чтобы гарантированно разрешить отдельное транспортное средство при достаточно интенсивном движении транспорта по трассе, необходимо исключить попадание в пределы главного лепестка характеристики направленности приемной антенны более чем одного объекта. Для этого должно быть соблюдено условие 
Для реализации способа по п. 2 после приема, оцифровки полезного сигнала и идентификации транспортного средства осуществляют следующие операции.To implement the method according to
Для n-го временного интервала вычисляют взаимно корреляционную функцию отдельных участков полной реализации сигнала gkn=gkn(t), зарегистрированных акустическими датчиками одной приемной антенны на данном временном интервале n⋅τ≤t≤(n+1)⋅τ, путем свертки соответствующих этим участкам полной реализации сигнала массивов с выхода акустических датчиков, все более разносимых по апертуре приемной антенны. Опорным является первый (крайний левый) датчик в приемной антенне, и последовательно осуществляют свертку массивов, соответствующих всем датчикам в приемной антенне, взятым попарно с опорным следующим образом: 1-1, 1-2, … 1-k, … 1-K.For the n-th time interval, the cross-correlation function of the individual sections of the complete signal realization g kn = g kn (t) recorded by the acoustic sensors of one receiving antenna at a given time interval n⋅τ≤t≤ (n + 1) ⋅τ is calculated by convolution corresponding to these sections of the full implementation of the signal arrays from the output of the acoustic sensors, more and more distributed along the aperture of the receiving antenna. The reference is the first (far left) sensor in the receiving antenna, and the arrays corresponding to all sensors in the receiving antenna, taken in pairs with the reference, are sequentially convolved as follows: 1-1, 1-2, ... 1-k, ... 1-K.
Затем для всех временных интервалов строят графики зависимости τn(k) задержки корреляционного максимума свертки для всех перебираемых пар датчиков в апертуре приемной антенны для каждого временного интервала (см. фиг. 7 и фиг. 8).Then, for all time intervals, graphs of the dependence of τ n (k) of the convolution correlation maximum delay are plotted for all pairs of sensors searched in the aperture of the receive antenna for each time interval (see Fig. 7 and Fig. 8).
Направление движения транспортного средства (слева направо или справа налево) и его местоположение относительно приемной антенны (текущее положение источника шума слева или справа от ее точки траверза) определяют по знаку наклона зависимости времени задержки корреляционного максимума свертки (∂τn/∂k>0 либо ∂τn/∂k<0) и по динамике ее наклона при переходе от текущего n-го к последующему n+1-му временному интервалу (см. Таблицу 1).The direction of movement of the vehicle (from left to right or from right to left) and its location relative to the receiving antenna (the current position of the noise source to the left or right of its traverse point) is determined by the sign of the slope of the dependence of the delay time of the correlation maximum of convolution (∂τ n / ∂k> 0 or ∂τ n / ∂k <0) and the dynamics of its slope during the transition from the current n-th to the next n + 1-th time interval (see Table 1).
При обращении в нуль угла наклона зависимости времени задержки корреляционного максимума свертки 
Берут автокорреляционную функцию суммарного массива данных с обеих приемных антенн с последующим суммированием по всем элементам каждой из приемных антенн и определяют скорость транспортного средства как отношение расстояния между центрами приемных антенн к интервалу времени между характерными максимумами в автокорреляционной функции.The autocorrelation function of the total data array from both receiving antennas is taken, followed by summing over all elements of each of the receiving antennas and the vehicle speed is determined as the ratio of the distance between the centers of the receiving antennas to the time interval between the characteristic maxima in the autocorrelation function.
Для этого создают массив Gk,n(t)=g1,kn(t)+g2,kn(t) суммы отдельных участков полной реализации сигнала gkn=gkn(t) при n⋅τ≤t≤(n+1)⋅τ с обеих приемных антенн. Берут автокорреляционную функцию этого массиваTo do this, create an array G k, n (t) = g 1, kn (t) + g 2, kn (t) the sum of the individual sections of the full implementation of the signal g kn = g kn (t) for n⋅τ≤t≤ (n +1) ⋅τ from both receiving antennas. Take the autocorrelation function of this array
для каждого акустического датчика k=1…K обеих приемных антенн и для временного интервала (n-1)τ≤t≤(n+1)τ.for each acoustic sensor k = 1 ... K of both receiving antennas and for the time interval (n-1) τ≤t≤ (n + 1) τ.
Далее, чтобы повысить отношение сигнал/фон, функции Kk,n(t) суммируют по всем датчикам к обеих приемных антенн: 
Автокорреляционный отклик 
Этот вариант реализации способа на основе корреляционного подхода имеет преимущество по отношению к варианту реализации по п. 1 формулы тем, что на возможность его реализации накладываются значительно более мягкие ограничения за счет того, что вычислительные операции производят значительно быстрее по времени, поэтому для пространственного разрешения транспортных средств в потоке достаточно разнесения приемных антенн на расстояние, равное 2-3 линейным размерам самого транспортного средства. В нашем варианте способа по п. 2 расстояние L между центрами приемных антенн составляет 10-50 м. К характеристикам самой приемной антенны тоже не предъявляется таких жестких требований, как в случае способа по п. 1 формулы.This embodiment of the method based on the correlation approach has an advantage over the implementation option according to
В итоге, и в реализации изобретения по п. 1 и в реализации изобретения по п. 2 осуществляется пассивное обнаружение транспортного средства по его собственному акустическому шуму, в том числе вне зависимости от погодных условий и времени суток осуществляется идентификация транспортного средства, определяются направление его движения и скорость, выявляется его локализация.As a result, both in the implementation of the invention according to
Реализация изобретения по п. 1 формулы позволяет выявлять локализацию транспортного средства в пространстве, т.е. определять азимутальное направление на транспортное средство и его координаты, практически в любой момент времени с момента начала приема полезного сигнала приемными антеннами, однако ввиду того, что вычислительная обработка принимаемого сигнала занимает значительное количество времени, определять скорость транспортного средства в данном варианте реализации способа удается только в апостериорном режиме (с отсрочкой по времени), кроме того, необходимо разнести приемные антенны на существенное расстояние друг от друга, чтобы гарантировать возможность осуществить необходимые вычисления за время проезда транспортного средства от одной приемной антенны до другой.The implementation of the invention according to
Реализация изобретения по п. 2 формулы позволяет фиксировать местоположение транспортного средства только в моменты прохождения им траверзов одной и другой приемных антенн, т.е. выявлять его локализацию с ограничениями, но позволяет очень быстро вычислять его скорость, и для осуществления данного варианта реализации способа достаточно разнести приемные антенны на расстояние, сравнимое с линейными размерами самого транспортного средства. Таким образом, оба варианта реализации изобретения выполняют поставленную задачу, но, в зависимости от условий наблюдения и приоритетности отдельных из задач обнаружения, можно пользоваться либо тем, либо другим.The implementation of the invention according to
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016124442A RU2626284C1 (en) | 2016-06-20 | 2016-06-20 | Passive method of detecting vehicles by its own acoustic noise |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016124442A RU2626284C1 (en) | 2016-06-20 | 2016-06-20 | Passive method of detecting vehicles by its own acoustic noise |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2626284C1 true RU2626284C1 (en) | 2017-07-25 |
Family
ID=59495920
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016124442A RU2626284C1 (en) | 2016-06-20 | 2016-06-20 | Passive method of detecting vehicles by its own acoustic noise |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2626284C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110736959A (en) * | 2019-10-25 | 2020-01-31 | 北京理工大学 | planar co-prime array design method based on sum-difference cooperative array construction |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2114744A (en) * | 1982-02-11 | 1983-08-24 | Krupp Gmbh | Passive method of obtaining target data from a source of sound |
| US6195608B1 (en) * | 1993-05-28 | 2001-02-27 | Lucent Technologies Inc. | Acoustic highway monitor |
| RU2316788C1 (en) * | 2006-08-09 | 2008-02-10 | Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" | Mode of detection by a pulsed-doppler radar of a group target |
| US20090115635A1 (en) * | 2007-10-03 | 2009-05-07 | University Of Southern California | Detection and classification of running vehicles based on acoustic signatures |
| GB2516314A (en) * | 2013-07-19 | 2015-01-21 | Canon Kk | Method and apparatus for sound sources localization with improved secondary sources localization |
| RU157396U1 (en) * | 2015-08-19 | 2015-12-10 | Акционерное общество "Федеральный научно-производственный центр "Нижегородский научно-исследовательский институт радиотехники" | SCREW RECOGNITION DEVICE |
-
2016
- 2016-06-20 RU RU2016124442A patent/RU2626284C1/en active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2114744A (en) * | 1982-02-11 | 1983-08-24 | Krupp Gmbh | Passive method of obtaining target data from a source of sound |
| US6195608B1 (en) * | 1993-05-28 | 2001-02-27 | Lucent Technologies Inc. | Acoustic highway monitor |
| RU2316788C1 (en) * | 2006-08-09 | 2008-02-10 | Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" | Mode of detection by a pulsed-doppler radar of a group target |
| US20090115635A1 (en) * | 2007-10-03 | 2009-05-07 | University Of Southern California | Detection and classification of running vehicles based on acoustic signatures |
| GB2516314A (en) * | 2013-07-19 | 2015-01-21 | Canon Kk | Method and apparatus for sound sources localization with improved secondary sources localization |
| RU157396U1 (en) * | 2015-08-19 | 2015-12-10 | Акционерное общество "Федеральный научно-производственный центр "Нижегородский научно-исследовательский институт радиотехники" | SCREW RECOGNITION DEVICE |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| (стр. 119-122). Ю.М. Заславский О РЕГИСТРАЦИИ ВОЗДУШНО-АКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА ДВИЖУЩЕГОСЯ ИСТОЧНИКА КРЕСТООБРАЗНОЙ АНТЕННОЙ // Национальная ассоциация ученых (НАУ) N 5, 2014 (стр. 110-114). * |
| Ю.М. Заславский, В.Ю. Заславский, А.М. Соков. О ПРИМЕНЕНИИ СКАНИРУЕМОЙ ВОЗДУШНО-АКУСТИЧЕСКОЙ АНТЕННЫ ДЛЯ ПЕЛЕНГА ГОРОДСКОГО ТРАНСПОРТА // Доклады XV школы-семинара им. акад. Л.М. Бреховских "Акустика океана", совмещенной с XXIX сессией Российского Акустического Общества. М.: ГЕОС, 26.04.2016 * |
| Ю.М. Заславский, В.Ю. Заславский, А.М. Соков. О ПРИМЕНЕНИИ СКАНИРУЕМОЙ ВОЗДУШНО-АКУСТИЧЕСКОЙ АНТЕННЫ ДЛЯ ПЕЛЕНГА ГОРОДСКОГО ТРАНСПОРТА // Доклады XV школы-семинара им. акад. Л.М. Бреховских "Акустика океана", совмещенной с XXIX сессией Российского Акустического Общества. М.: ГЕОС, 26.04.2016 (стр. 119-122). Ю.М. Заславский О РЕГИСТРАЦИИ ВОЗДУШНО-АКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА ДВИЖУЩЕГОСЯ ИСТОЧНИКА КРЕСТООБРАЗНОЙ АНТЕННОЙ // Национальная ассоциация ученых (НАУ) N 5, 2014 (стр. 110-114). * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110736959A (en) * | 2019-10-25 | 2020-01-31 | 北京理工大学 | planar co-prime array design method based on sum-difference cooperative array construction |
| CN110736959B (en) * | 2019-10-25 | 2021-07-09 | 北京理工大学 | Planar co-prime array design method based on sum-difference cooperative array construction |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20240094368A1 (en) | Systems and methods for virtual aperture radar tracking | |
| JP3144688B2 (en) | Method and apparatus for detection and measurement of air phenomena and transmitter and receiver for use in such apparatus | |
| Guldogan et al. | Multi-target tracking with PHD filter using Doppler-only measurements | |
| Kniffin et al. | Performance metrics for depth-based signal separation using deep vertical line arrays | |
| JP2007507691A (en) | Sonar systems and processes | |
| RU2004102190A (en) | METHOD FOR IMPROVING RADAR RESOLUTION, SYSTEM FOR ITS IMPLEMENTATION AND METHOD FOR REMOTE IDENTIFICATION OF THE SYSTEM OF SMALL-SIZED OBJECTS | |
| GB2114744A (en) | Passive method of obtaining target data from a source of sound | |
| Amiri et al. | Micro-Doppler based target classification in ground surveillance radar systems | |
| CN112782685B (en) | Multi-sound-source positioning and sound reconstruction method and system based on MIMO radar | |
| Yang et al. | Analysis on the characteristic of cross-correlated field and its potential application on source localization in deep water | |
| EP0829021B1 (en) | System for detection and measurement of atmospheric movement | |
| Pham et al. | Real-time implementation of MUSIC for wideband acoustic detection and tracking | |
| RU2626284C1 (en) | Passive method of detecting vehicles by its own acoustic noise | |
| RU2225991C2 (en) | Navigation sonar to illuminate near situation | |
| RU2571950C1 (en) | Method for radio monitoring of radio-silent objects | |
| Dreo et al. | Detection and localization of multiple ships using acoustic vector sensors on buoyancy gliders: Practical design considerations and experimental verifications | |
| Kachanov et al. | Application of signal processing methods to ultrasonic non-destructive testing of articles with high structural noise | |
| CN109738899A (en) | A kind of low flyer detection method and system based on accidental resonance detection array | |
| Kalender et al. | Security applications with synthetic aperture radar (SAR) systems | |
| Wan et al. | A range-Doppler-angle estimation method for passive bistatic radar | |
| Casalini et al. | GMTI in circular SAR data using STAP | |
| Chervoniak et al. | Signal detection algorithm for aircraft localization by means of passive acoustic radar | |
| de Bree et al. | Broad banded acoustic vector sensors for outdoor monitoring propeller driven aircraft | |
| Williams | Estimating ocean wind wave spectra by means of underwater sound | |
| Latthe et al. | A Review on ISAR Imaging Techniques for Low RCS Targets |