RU2660219C1 - Method of classifying sonar echo - Google Patents
Method of classifying sonar echo Download PDFInfo
- Publication number
- RU2660219C1 RU2660219C1 RU2017132025A RU2017132025A RU2660219C1 RU 2660219 C1 RU2660219 C1 RU 2660219C1 RU 2017132025 A RU2017132025 A RU 2017132025A RU 2017132025 A RU2017132025 A RU 2017132025A RU 2660219 C1 RU2660219 C1 RU 2660219C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- spectral
- amplitude
- echo
- echo signal
- samples
- 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
Abstract
Description
Изобретение относится к области гидроакустики и может быть использовано для построения систем классификации объектов, обнаруженных при работе в режиме гидролокации.The invention relates to the field of hydroacoustics and can be used to build systems for classifying objects detected when operating in sonar mode.
Известен способ обнаружения объекта, основанный на приеме эхо-сигнала от объекта в смеси с помехой, который содержит спектральный анализ этого процесса, детектирование спектральных составляющих, интегрирование огибающей и обнаружение сигнала при сравнении с порогом, изложенный, например, в работе Евтютов Е.С.и Митько В.Б. "Примеры инженерных расчетов в гидроакустике", Судостроение, 1981 г, с. 77. Способ реализует классификацию эхо-сигнала и помехи.A known method of detecting an object based on the reception of an echo signal from an object in a mixture with noise, which contains a spectral analysis of this process, detecting spectral components, integrating the envelope and detecting the signal when comparing with a threshold, is described, for example, in the work of E. Evtyutov. and Mitko V.B. "Examples of engineering calculations in hydroacoustics", Shipbuilding, 1981, p. 77. The method implements a classification of the echo signal and interference.
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 ("Применение цифровой обработки сигналов", изд. Мир, М., 1990 г., стр. 296).A similar method is given in the Handbook of Acoustic Acoustics, Shipbuilding 1988, p. 27. At the same time, spectral analysis refers, as a rule, to bandpass 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 separation and measurement of the energy spectrum of a noise electrical process ("The use of digital signal processing", ed. Mir, M., 1990, p. 296) .
Известен способ классификации эхо-сигнала гидролокатора по патенту РФ №2466419, содержащий излучение зондирующего сигнала, прием эхо-сигнала в смеси с шумовой помехой гидроакустической антенной, дискретизацию электрического сигнала, набор дискретизированных отсчетов электрического сигнала длительностью Т, полученных последовательно, через равные промежутки времени за все время обнаружения эхо-сигнала и проведение спектрального анализа полученных наборов дискретизированных отсчетов с использованием быстрого преобразования Фурье; сдвиг наборов дискретизированных отсчетов на 0.25Т, при котором по каждому набору определяют среднее значение всех спектральных отсчетов; по каждому набору определяют спектральный отсчет с наибольшей амплитудой, в каждом наборе сравнивают наибольшую амплитуду спектрального отсчета с порогом, выбранным по среднему значению, полученному при суммировании всех спектральных отсчетов всех наборов, в каждом наборе, имеющем спектральный отсчет, наибольшая амплитуда которого превысила порог, определяют ширину спектра эхо-сигнала как количество спектральных отсчетов, превысивших порог, в этих наборах запоминают наибольшую амплитуду спектрального отсчета, номер спектрального отсчета и ширину спектра, соответствующего наибольшему спектральному отсчету, сравнивают номера спектральных отсчетов в соседних последующих во времени наборах, сравнивают наибольшие амплитуды спектральных отсчетов в этих наборах, определяют набор с максимальной амплитудой спектрального отсчета; принимают решение в пользу эхо-сигнала от цели, если номера спектральных отсчетов с наибольшими амплитудами в пределах наборов соседних набору с максимальной амплитудой спектрального отсчета отличаются не более чем на ±2 отсчета, ширина спектра набора с максимальной амплитудой меньше, чем 2/Т, и наибольшие амплитуды спектральных отсчетов наборов соседних набору с максимальной амплитудой спектрального отсчета меньше максимальной амплитуды спектрального отсчета выбранного набора, а ширина спектра соседних наборов больше 2/Т; в противном случае принимается решение в пользу помехи.A known method of classifying the echo signal of a sonar according to RF patent No. 2466419, comprising emitting a sounding signal, receiving an echo signal in a mixture with noise interference by a hydroacoustic antenna, sampling an electric signal, a set of sampled samples of an electric signal of duration T, obtained sequentially at regular intervals for all the time the echo signal is detected and spectral analysis of the obtained sets of discretized samples using the fast Fourier transform; a shift of the sets of discretized samples by 0.25T, at which the average value of all spectral samples is determined for each set; for each set, the spectral sample with the largest amplitude is determined, in each set the largest amplitude of the spectral sample is compared with the threshold selected by the average value obtained by summing all spectral samples of all sets, in each set having a spectral sample, the maximum amplitude of which exceeded the threshold, determine the width of the spectrum of the echo signal as the number of spectral samples that have exceeded the threshold; in these sets, the largest amplitude of the spectral count, the number of the spectral accounts and the spectrum width corresponding to the largest spectral samples are compared spectral samples in adjacent rooms subsequent time sets are compared greatest amplitude spectral samples in these sets, determining a set of maximum spectral amplitude reference; decide in favor of the echo from the target if the numbers of the spectral samples with the largest amplitudes within the sets adjacent to the set with the maximum amplitude of the spectral reference differ by no more than ± 2 samples, the width of the spectrum of the set with the maximum amplitude is less than 2 / T, and the largest amplitudes of the spectral readings of the sets adjacent to the set with the maximum amplitude of the spectral readings are less than the maximum amplitudes of the spectral readings of the selected set, and the spectrum width of the neighboring sets is greater than 2 / T; otherwise, a decision is made in favor of the interference.
Недостатком этого способа является то, что для определения спектральных классификационных признаков необходимо высокое разрешение сигнала по частоте, что возможно только при использовании длительных зондирующих сигналов при обнаружении объектов на больших дистанциях.The disadvantage of this method is that to determine the spectral classification features, a high frequency resolution of the signal is necessary, which is possible only when using long sounding signals when detecting objects at long distances.
Так, при длительности 1000 мс разрешение по частоте составляет 1 Гц, что позволяет измерять спектральные признаки, а при длительности 100 мс разрешение по частоте 10 Гц, что ограничивает возможности использования спектральных признаков. Кроме того, при излучении длительных зондирующих сигналов имеет место реверберация, которая формирует зону по дальности, ограничивающую прием эхо-сигналов от близких объектов.So, for a duration of 1000 ms, the frequency resolution is 1 Hz, which allows you to measure spectral features, and for a duration of 100 ms, the frequency resolution is 10 Hz, which limits the possibility of using spectral features. In addition, during the emission of long sounding signals, a reverberation takes place, which forms a range zone that limits the reception of echo signals from close objects.
Задачей изобретения является обеспечение возможности классификации эхо-сигналов гидролокатором при увеличении дальности обнаружения путем использования зондирующих сигналов средней длительности, порядка нескольких десятков миллисекунд.The objective of the invention is to enable the classification of echo signals by sonar while increasing the detection range by using probing signals of medium duration, of the order of several tens of milliseconds.
Техническим результатом от использования изобретения является повышение вероятности правильной классификации, обнаруженного эхо-сигнала от объекта по одному циклу излучения - прием при увеличении дальности обнаружения.The technical result from the use of the invention is to increase the likelihood of correct classification of the detected echo signal from the object in one radiation cycle - reception with increasing detection range.
Указанный технический результат достигается тем, что в способ классификации эхо-сигнала гидролокатора, содержащий излучение зондирующего сигнала, прием эхо-сигнала в смеси с шумовой помехой гидроакустической антенной, дискретизацию электрического сигнала, набор дискретизированных отсчетов электрического сигнала длительностью Т, полученных последовательно через равные промежутки времени за все время обнаружения эхо-сигнала и проведение спектрального анализа полученных наборов дискретизированных отсчетов с использованием быстрого преобразования Фурье, сдвиг по времени наборов дискретизированных отсчетов, определение среднего значения всех спектральных отсчетов по каждому набору; определение спектрального отсчета с наибольшей амплитуды по каждому набору, сравнение в каждом наборе наибольшей амплитуды спектрального отсчета с порогом, выбранным по среднему значению, полученному при суммировании всех спектральных отсчетов всех наборов, введены новые признаки, а именно производится сдвиг по времени на величину m/, где m - коэффициент сдвига от 0,1 до 1, запоминают номер спектрального отсчета Ni, у которого на временном интервале обработки ti амплитуда эхо-сигнала Ai максимальна, определяют максимальную амплитуду эхо-сигнала Ai+1 на следующем временном интервале ti+1 и определяют номер этого спектрального отсчета Ni+1 и, если номера спектральных отсчетов совпадают Ni=Ni+1=N амплитуда спектрального отсчета Ai+1 временного интервала ti+1 больше, чем амплитуда спектрального отсчета Ai предыдущего интервала ti, то этот спектральный отсчет считается эхо-сигналом от объекта, а не помехой, и производят последовательное измерение амплитуд этого спектрального отсчета по последовательным временным интервалам, определяют максимальную амплитуду эхо-сигнала в измеренной последовательности, относительно максимальной амплитуды эхо-сигнала производят измерение длительности эхо-сигнала на уровне 0,3 от максимальной амплитуды на временном интервале рТ, где р - параметр, определяемый длиной предполагаемого объекта классификации, измеряют число локальных максимумов на измеренной длительности, определяют радиальную скорость объекта по номеру спектрального отсчета N и принимают решение о классе объекта по измеренным классификационным признакам: радиальной скорости, числу максимумов, протяженности, определяемой по длительности эхо-сигнала, и максимальной амплитуде эхо-сигнала.The specified technical result is achieved by the fact that in the method of classifying the echo signal of a sonar containing radiation of the probing signal, receiving the echo signal in a mixture with noise interference by a hydroacoustic antenna, sampling an electrical signal, a set of sampled samples of an electrical signal of duration T, obtained sequentially at regular intervals for the entire time the echo signal is detected and spectral analysis of the obtained sets of discretized samples using fast about the Fourier transform, the time shift of the sets of discretized samples, determining the average value of all spectral samples for each set; determination of the spectral reference with the largest amplitude for each set, comparison in each set of the largest amplitude of the spectral reference with a threshold selected by the average value obtained by summing all spectral samples of all sets, new features are introduced, namely, a time shift of m / where m is a shift coefficient from 0.1 to 1, remember the number of the spectral reference N i , for which the amplitude of the echo signal A i is maximum in the processing time interval t i , the maximum amplitude of the echo signal is determined channel A i + 1 at the next time interval t i + 1 and determine the number of this spectral reference N i + 1 and, if the numbers of spectral samples coincide N i = N i + 1 = N the amplitude of the spectral reference A i + 1 of the time interval t i +1 is greater than the amplitude of the spectral reference A i of the previous interval t i , then this spectral reference is considered an echo signal from the object, and not an obstacle, and the amplitudes of this spectral reference are measured sequentially at successive time intervals, the maximum amplitude of the echo signal is determined in measured sequences relative to the maximum amplitude of the echo signal, measure the duration of the echo signal at a level of 0.3 of the maximum amplitude in the time interval pT, where p is a parameter determined by the length of the proposed classification object, measure the number of local maxima on the measured duration, determine the radial speed of the object by the number of spectral reference N and decide on the class of the object according to the measured classification features: radial velocity, number of maxima, length, determined the length of the echo, and the maximum amplitude of the echo.
Поясним достижение указанного результата.Let us explain the achievement of the indicated result.
Известно, что эхо-сигнал, отраженный от объекта, имеет огибающую колокольной формы, спектральную плотность такого радиоимпульса можно получить, используя преобразование Фурье, и эквивалентная ширина спектра колокольного радиоимпульса может быть определена по формуле (А.М. Тюрин. Введение в теорию статистических методов в гидроакустике. Л., 1963 г., изд. ВМОЛА, стр. 100)It is known that the echo signal reflected from the object has a bell-shaped envelope, the spectral density of such a radio pulse can be obtained using the Fourier transform, and the equivalent width of the spectrum of a bell radio pulse can be determined by the formula (A.M. Tyurin. Introduction to the theory of statistical methods in hydroacoustics. L., 1963, ed. VMOLA, p. 100)
где Τ - длительность зондирующего сигнала. Каждый зондирующий сигнал имеет свою функцию неопределенности, которая характеризует его протяженность по оси времени и по оси частот.where Τ is the duration of the probe signal. Each probe signal has its own uncertainty function, which characterizes its length along the time axis and the frequency axis.
При использовании коротких зондирующих сигналов можно использовать временные классификационные признаки. Однако короткие сигналы имеют ограниченный энергетический потенциал по дальности обнаружения. Поэтому для увеличения дальности обнаружения используют зондирующие сигналы средней длительности порядка нескольких десятков миллисекунд. Эти сигналы имеют плохую разрешающую способность по частоте, поэтому использовать спектральные классификационные признаки нельзя, но можно получить оценку скорости. Обработка всех тональных сигналов производится с использованием определения энергетического спектра на основе цифровых методов с использованием БПФ. Поэтому сначала определяется спектр эхо-сигнала, а в дальнейшем после последовательного временного сдвига можно получить временную функцию эхо-сигнала. Таким образом, можно использовать для классификации спектральные особенности эхо-сигнала и временные особенности эхо-сигнала, что прототипом не предусмотрено.When using short probing signals, temporary classification features may be used. However, short signals have a limited energy potential over the detection range. Therefore, to increase the detection range, probing signals of an average duration of the order of several tens of milliseconds are used. These signals have poor frequency resolution; therefore, spectral classification features cannot be used, but an estimate of the speed can be obtained. All tonal signals are processed using the definition of the energy spectrum based on digital methods using FFT. Therefore, the spectrum of the echo signal is first determined, and then after a sequential time shift, the time function of the echo signal can be obtained. Thus, the spectral features of the echo signal and the temporal features of the echo signal can be used for classification, which is not provided for by the prototype.
Свойства функции неопределенности сигналов и аналитические соотношения между длительностью сигнала и шириной спектра сигнала достаточно подробно рассмотрены в научной литературе. (Д.Е. Вакман «Сложные сигналы и принцип неопределенности в радиолокации». М., 1965 г., Сов. радио, стр. 84, 111). Поскольку время появления эхо-сигнала неизвестно, то обработка эхо-сигнала производится со сдвигом во времени на величину mT, где m определяется необходимой погрешностью измерения дистанции. Решение о наличие эхо-сигнала от объекта принимается по максимуму амплитуды соседних наборов, в которые попал эхо-сигнал от объекта. Положение эхо-сигнала детерминировано по времени и по частоте согласно свойствам функции неопределенности. Если имеет место превышение порога на некоторой частоте, то на следующем временном интервале должно быть увеличение амплитуды спектрального отсчета для эхо-сигнала от объекта. Для помехи это событие случайное и при разнесении временных интервалов на величину m увеличение амплитуды спектрального отсчета не произойдет. Поэтому, запомнив номер спектрального отсчета, следует провести измерения всех амплитуд выбранного спектрального отсчета по всем последовательным временным интервалам pT, где p - коэффициент протяженности объекта классификации. Так, для точечного локального отражателя этот коэффициент равен 2, и число временных интервалов для измерения составит 2T/mT=2/m, что соответствует длительности функции неопределенности по оси времени для одиночного сигнала. Для протяженного объекта коэффициент p может быть существенно больше. Поскольку протяженность объекта заранее не известна, то необходимо проводить измерения амплитуд спектрального отсчета по всем поступающим временным оценкам спектра. Из всей выбранной совокупности амплитуд выбирается максимальная амплитуда, относительно которой производится измерение длительности по времени спектрального отсчета на уровне 0,3 А макс, которая определяет протяженность эхо-сигнала от объекта. На измеренной длительности может быть несколько локальных максимумов, количество которых характеризует количество отражателей объекта эхо-локации. Диапазон спектральных отсчетов определяется диапазоном скоростей движения объектов эхо-локации, поэтому номер спектрального отсчета будет характеризовать радиальную скорость объекта. Таким образом, по одной посылке может быть обнаружен эхо-сигнал на фоне помехи, измерена радиальная скорость объекта эхо-локации и измерены классификационные признаки, которые позволят классифицировать объект.The properties of the signal uncertainty function and the analytical relationships between the signal duration and the signal spectrum width are considered in sufficient detail in the scientific literature. (D.E. Wackman, "Complicated Signals and the Principle of Uncertainty in Radar." M., 1965, Sov. Radio, pp. 84, 111). Since the time of occurrence of the echo signal is unknown, the processing of the echo signal is performed with a time shift of mT, where m is determined by the necessary error in measuring the distance. The decision on the presence of an echo signal from an object is made according to the maximum amplitude of the neighboring sets into which the echo signal from the object has fallen. The position of the echo is determined by time and frequency according to the properties of the uncertainty function. If the threshold is exceeded at a certain frequency, then at the next time interval there should be an increase in the amplitude of the spectral reference for the echo signal from the object. For interference, this event is random and when the time intervals are spaced apart by the value of m, the increase in the amplitude of the spectral reading does not occur. Therefore, remembering the number of the spectral reference, it is necessary to measure all the amplitudes of the selected spectral reference for all consecutive time intervals pT, where p is the coefficient of the length of the classification object. So, for a local point reflector, this coefficient is 2, and the number of time intervals for measurement is 2T / mT = 2 / m, which corresponds to the duration of the uncertainty function along the time axis for a single signal. For an extended object, the coefficient p can be significantly larger. Since the length of the object is not known in advance, it is necessary to measure the amplitudes of the spectral reference for all incoming temporal estimates of the spectrum. From the entire selected set of amplitudes, the maximum amplitude is selected, relative to which the duration of the spectral readout is measured at the level of 0.3 A max, which determines the length of the echo signal from the object. On the measured duration, there can be several local maxima, the number of which characterizes the number of reflectors of the echolocation object. The range of spectral readings is determined by the range of velocities of the objects of echo location, so the number of spectral readings will characterize the radial speed of the object. Thus, on one premise, an echo signal can be detected against a background of interference, the radial velocity of the echo location object is measured, and classification features are measured that allow classifying the object.
На фиг. 1 приведена блок-схема устройства, которое позволяет реализовать предлагаемый способ.In FIG. 1 shows a block diagram of a device that allows you to implement the proposed method.
На фиг. 1 представлен гидролокатор 1 с системой управления и отображения, соединенный со спецпроцессором 2. В состав спецпроцессора входит последовательно соединенные блок 3 спектральной обработки, блок 4 выбора порога и обнаружения эхо-сигнала и блок 5 идентификации и обнаружения номера спектрального отсчета. Первый выход блока 5 через блок 10 определения радиальной скорости соединен с первым входом блока 9 принятия решения. Второй выход блока 5 через последовательно соединенные блок 6 обработки временной реализации и блок 7 определения протяженности соединен со вторым входом блока 9. Второй выход блока 6 через блок 8 определения энергетических признаков соединен с третьим входом блока 9 принятия решения, выход которого по системе внутренней связи спецпроцессора 2 соединен со входом гидролокатора 1In FIG. 1 shows a sonar 1 with a control and display system connected to a special processor 2. The special processor includes serially connected spectral processing unit 3, a threshold selection and echo detection unit 4, and a spectral reference number identification and detection unit 5. The first output of block 5 through the radial velocity determination block 10 is connected to the first input of the decision block 9. The second output of block 5 through a series-connected block 6 for processing temporary implementation and block 7 for determining the extent is connected to the second input of block 9. The second output of block 6 through block 8 for determining energy signs is connected to the third input of block 9 for making a decision, the output of which is via an internal communication system of a special processor 2 connected to the sonar input 1
Гидролокатор 1 с системой управления и отображения является известным устройством см А.Н. Яковлев, Г.П. Каблов. «Гидролокаторы ближнего действия» Л., Судостроение, 1985. Спецпроцессор 2 является известным устройством, который нашел широкое применение при обработке гидроакустических сигналов различного назначения. 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 амплитуды эхо-сигнала, номера отсчета и оценки параметров спектра (см. Ю.А. Корякин, С.А. Смирнов, Г.В. Яковлев. Корабельная гидроакустическая техника, Санкт-Петербург, «Наука», 2004 г., стр. 281). Вопросы спектральной обработки блока 3 достаточно подробно рассмотрены в книге «Применение цифровой обработки сигналов» п/р Оппенгейма М., Мир, 1980 г., где приведены алгоритмы использования процедур быстрого преобразования Фурье. Блок 4 выбора порога и обнаружения эхо-сигнала, блок 5 идентификации и обнаружения номера спектрального отсчета, блок 6 обработки временной реализации, блок 8 определения энергетических признаков, блок 10 измерения радиальной скорости могут быть реализованы с использованиям программ цифровой обработки с использованием вычислительные программы Матлаб, Матсард и др. (А.Б. Сергиенко Цифровая обработка сигналов СПб. «БХВ - Петербург», 2011 г.).Sonar 1 with a control and display system is a known device, see A.N. Yakovlev, G.P. Kablov. "Short-range sonar" L., Shipbuilding, 1985. Special processor 2 is a well-known device that has found wide application in the processing of sonar signals for various purposes. Currently, almost all hydroacoustic equipment is performed on special processors that convert the acoustic signal into a digital form and digitally generate directivity characteristics, multichannel processing and detection of the signal, as well as measuring the amplitude of the echo signal, reference number and estimation of spectrum parameters (see. Yu.A. Koryakin, S.A. Smirnov, G.V. Yakovlev, Shipborne sonar equipment, St. Petersburg, Nauka, 2004, p. 281). Issues of the spectral processing of block 3 are considered in sufficient detail in the book “The Use of Digital Signal Processing” p / r Oppenheim M., Mir, 1980, which provides algorithms for using fast Fourier transform procedures. The threshold selection and echo detection unit 4, the spectral reference number identification and detection unit 5, the temporal realization processing unit 6, the energy feature determination unit 8, the radial velocity measurement unit 10 can be implemented using digital processing programs using Matlab computing programs, Matsard et al. (A.B.Sergienko Digital signal processing of St. Petersburg. "BHV - Petersburg", 2011).
Реализация способа с помощью устройства фиг. 1 осуществляется следующим образом.The implementation of the method using the device of FIG. 1 is carried out as follows.
Гидролокатор, работая в своем стандартном режиме, излучает зондирующие сигналы, принимает эхо-сигналы и отображает принятую информацию на индикаторах системы отображения. Параллельно принятая выходная информация гидролокатора поступает на спецпроцессор 2, где переводится в цифровой вид и обрабатывается в блоке 3 с использованием известных процедур на базе БПФ. Выделенные в блоке 3 спектры последовательно во времени с интервалом mT поступают на блок 4, где производится определение порога и обнаружение спектральных отсчетов, превысивших порог, их амплитуды и номера спектральных отсчетов и номера временных интервалов. В блоке 5 производится идентификация обнаруженных отсчетов, выбор одноименных отсчетов в последовательных интервалах, выделение спектрального отсчета с возрастающей амплитудой и передача амплитуд выбранного спектрального отсчета во всех последовательных временных интервалах в блок 6, где производится селекция совокупности выбранных отсчетов для решения задач измерения классификационных признаков, которые производятся в блоке 8 определения энергетических признаков, в блоке 7 определения протяженности и в блоке 10 определения радиальной скорости. Измеренные классификационные признаки из блока 7, 8 и 10 поступают в блок принятия решения 9, где определяется класс обнаруженного объекта, который передается по внутренней системе передачи информации на систему отображения гидролокатора 1.The sonar, working in its standard mode, emits sounding signals, receives echo signals and displays the received information on the indicators of the display system. In parallel, the received sonar output information is sent to special processor 2, where it is digitized and processed in block 3 using well-known FFT-based procedures. The spectra allocated in block 3 are sequentially in time with an interval mT and go to block 4, where the threshold is determined and the spectral samples exceeding the threshold are detected, their amplitudes and the numbers of spectral samples, and the numbers of time intervals. In block 5, the detected samples are identified, the samples of the same name are selected in successive intervals, the spectral sample with increasing amplitude is extracted, and the amplitudes of the selected spectral sample are transmitted in all successive time intervals to block 6, where the set of selected samples is selected to solve the problems of measuring classification features that are made in block 8 for determining energy signs, in block 7 for determining the length and in block 10 for determining the radial high speed. The measured classification features from block 7, 8 and 10 go to decision block 9, where the class of the detected object is determined, which is transmitted via the internal information transmission system to the sonar display system 1.
Таким образом, решена задача отделения эхо-сигнала от помехи, выделения классификационных признаков и принятие решения о классе объекта по одному циклу излучения - прием для зондирующих сигналов средней длительности, которая обеспечивает требуемую дальность обнаружения.Thus, the problem of separating the echo signal from the interference, highlighting the classification features and deciding on the class of the object for one radiation cycle — the reception for the probe signals of medium duration, which provides the required detection range, is solved.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017132025A RU2660219C1 (en) | 2017-09-12 | 2017-09-12 | Method of classifying sonar echo |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017132025A RU2660219C1 (en) | 2017-09-12 | 2017-09-12 | Method of classifying sonar echo |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2660219C1 true RU2660219C1 (en) | 2018-07-05 |
Family
ID=62815852
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017132025A RU2660219C1 (en) | 2017-09-12 | 2017-09-12 | Method of classifying sonar echo |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2660219C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2735929C1 (en) * | 2020-01-10 | 2020-11-10 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Sonar method of classifying using pseudonoise signal |
| RU2736188C1 (en) * | 2019-06-17 | 2020-11-12 | Валерий Григорьевич Тимошенков | Hydroacoustic information displaying method |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090257312A1 (en) * | 2008-03-12 | 2009-10-15 | Novick Arnold W | Autonomous Sonar System and Method |
| US20110128820A1 (en) * | 2009-12-01 | 2011-06-02 | Raytheon Company | System and method for discriminating a subsurface target in the water from a surface target in the water |
| RU2461020C1 (en) * | 2011-06-09 | 2012-09-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Method for automatic classification |
| RU2465618C1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-10-27 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Automatic classification system of short-range hydrolocator |
| RU2534731C1 (en) * | 2013-07-11 | 2014-12-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Automatic classification system for short-range sonar |
-
2017
- 2017-09-12 RU RU2017132025A patent/RU2660219C1/en active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090257312A1 (en) * | 2008-03-12 | 2009-10-15 | Novick Arnold W | Autonomous Sonar System and Method |
| US20110128820A1 (en) * | 2009-12-01 | 2011-06-02 | Raytheon Company | System and method for discriminating a subsurface target in the water from a surface target in the water |
| RU2461020C1 (en) * | 2011-06-09 | 2012-09-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Method for automatic classification |
| RU2465618C1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-10-27 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Automatic classification system of short-range hydrolocator |
| RU2534731C1 (en) * | 2013-07-11 | 2014-12-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Automatic classification system for short-range sonar |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2736188C1 (en) * | 2019-06-17 | 2020-11-12 | Валерий Григорьевич Тимошенков | Hydroacoustic information displaying method |
| RU2736188C9 (en) * | 2019-06-17 | 2020-12-29 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Hydroacoustic information displaying method |
| RU2735929C1 (en) * | 2020-01-10 | 2020-11-10 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Sonar method of classifying using pseudonoise signal |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2466419C1 (en) | Method of classifying sonar echo signal | |
| US20120263018A1 (en) | Underwater detection device and underwater detecting method | |
| JP2007507691A (en) | Sonar systems and processes | |
| RU2461020C1 (en) | Method for automatic classification | |
| RU2528556C1 (en) | Method of processing sonar echo signal | |
| RU2650835C1 (en) | Method of the target parameters determining by the sonar | |
| RU2634787C1 (en) | Method of detecting local object against background of distributed interference | |
| RU2529441C1 (en) | Method of processing sonar information | |
| RU2711406C1 (en) | Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission | |
| RU2660219C1 (en) | Method of classifying sonar echo | |
| RU2692841C1 (en) | Hydro acoustic method for determining purpose parameters when using an explosive signal with a wireless communication system | |
| RU2465618C1 (en) | Automatic classification system of short-range hydrolocator | |
| RU2624826C1 (en) | Method of classification of objects adapted to hydroacoustic conditions | |
| RU2627977C1 (en) | Method of object detection and measurement of its parameters | |
| RU2460093C1 (en) | Method of measuring distance using sonar | |
| RU2541699C1 (en) | Hydroacoustic method of distance measurement with help of explosive source | |
| RU2626295C1 (en) | Automatic detection and classification system of short-range sonar | |
| RU2650419C1 (en) | Sonar method of classification of underwater objects in a controlled area | |
| RU2293358C1 (en) | Mode of detection of a sonar echo-signal | |
| RU2593622C1 (en) | Method of measuring radial velocity of object at its noise emission | |
| RU2658528C1 (en) | Method of measuring target speed with echo-ranging sonar | |
| RU2612201C1 (en) | Method of determining distance using sonar | |
| RU2697937C1 (en) | Sonar method of detecting an object and measuring its parameters | |
| RU2674552C1 (en) | Sonar method of object detection and measurement of parameters thereof | |
| RU2719214C1 (en) | Active sonar |