RU2685419C1 - Способ определения класса шумящей цели - Google Patents

Способ определения класса шумящей цели Download PDF

Info

Publication number
RU2685419C1
RU2685419C1 RU2018116820A RU2018116820A RU2685419C1 RU 2685419 C1 RU2685419 C1 RU 2685419C1 RU 2018116820 A RU2018116820 A RU 2018116820A RU 2018116820 A RU2018116820 A RU 2018116820A RU 2685419 C1 RU2685419 C1 RU 2685419C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
noise
classification
received signal
ship
spectrum
Prior art date
Application number
RU2018116820A
Other languages
English (en)
Inventor
Станислав Владимирович Марасёв
Андрей Иванович Машошин
Георгий Андреевич Подшивалов
Original Assignee
Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" filed Critical Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор"
Priority to RU2018116820A priority Critical patent/RU2685419C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2685419C1 publication Critical patent/RU2685419C1/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S11/00Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/14Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using ultrasonic, sonic, or infrasonic waves
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S15/00Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88Sonar systems specially adapted for specific applications
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/523Details of pulse systems
    • G01S7/526Receivers
    • G01S7/527Extracting wanted echo signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/534Details of non-pulse systems
    • G01S7/536Extracting wanted echo signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/539Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/16Receiving elements for seismic signals; Arrangements or adaptations of receiving elements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области гидроакустики, а именно к пассивным шумопеленгаторным станциям, предназначенным для поиска и обнаружения подводных и надводных объектов. Технический результат - обеспечение достоверности классификации целей на классы «шум естественного происхождения» и «шум искусственного происхождения». Указанный технический результат достигается тем, что дополнительно к известным классификационным признакам (КП) шумов искусственного происхождения (подводных лодок, подводных аппаратов, надводных кораблей, торпед) измеряются характерные КП шумов естественного происхождения, с помощью которых осуществляется классификация шумов. В качестве КП шумов естественного происхождения измеряют относительную (относительно рабочего диапазона частот шумопеленгаторной станции) ширину спектра сигнала от источника шума, величину среднеквадратических флюктуаций спектра сигнала от источника шума и величину среднеквадратических флюктуаций пеленга источника шума. 1 з.п. ф-лы,

Description

Изобретение относится к области гидроакустики, а именно к пассивным шумопеленгаторным станциям (ШПС), предназначенным для поиска и обнаружения подводных и надводных объектов (морских шумящих целей).
Как правило, объектами поиска ШПС являются шумящие объекты искусственного происхождения (подводные лодки, подводные аппараты, надводные корабли, торпеды). Назовем шумы, создаваемые этими объектами, шумами искусственного происхождения (далее - ШИП). Однако океан наполнен, в первую очередь, шумами естественного происхождения (далее - ШЕП). Шумами естественного происхождения являются: сигналы связи, издаваемые различными гидробионтами (морские млекопитающие, стаи рыб, моллюсков и др.); шумы торошения льда; шумы русла рек, впадающих в океан, и др. ШЕП могут являться источником ложных тревог при поиске объектов искусственного происхождения.
Методы классификации шумящих объектов приведены, например, в работах [1, 6, 7]. Однако в этих работах классификация ШЕП не рассматривается. Ввиду этого классификация ШЕП осуществляется оператором на слух, что, как показывает практика, недостаточно эффективно.
Решаемая техническая проблема предлагаемого способа - повышение эффективности работы шумопеленгаторной станции.
Технический результат - обеспечение достоверности классификации целей на классы ШЕП и ШИП.
Указанный технический результат достигается тем, что дополнительно к известным классификационным признакам (КП) ШИП измеряются характерные КП ШЕП, с помощью которых осуществляется классификация целей на классы ШЕП и ШИП.
Основными (фундаментальными) отличиями ШЕП от ШИП являются:
- ШЕП, как правило, представляют собой последовательности импульсных сигналов с ограниченным по частоте (относительно рабочего диапазона частот ШПС) и не повторяющимся во времени спектром. В то же время ШИП, как правило, являются широкополосными квазистационарными сигналами с полосой частот, превышающей рабочий диапазон частот ШПС.
- Траектория направления (пеленга) на источник ШЕП, как правило, существенно отличается от траектории объекта, движущегося прямолинейными галсами, что характерно для источников ШИП.
Поэтому для реализации способа сформулированы и измеряются следующие классификационные признаки:
- Z1 - относительная (относительно рабочего диапазона частот ШПС) ширина спектра сигнала от источника шума, в которой сосредоточено 80-90% мощности сигнала;
- Z2 - величина среднеквадратических флюктуаций спектра сигнала от источника шума, вычисляемая по формуле
Figure 00000001
где Sn,p - р-й отсчет энергетического спектра сигнала от источника шума, измеренного на n -м интервале спектрального анализа обнаруженных сигналов;
NP - количество отсчетов в спектре Sn,p;
NT - количество спектров, вычисленных на данный момент;
- Z3 - величина среднеквадратических флюктуаций пеленга источника шума, вычисляемая как среднеквадратическое отклонение оценки пеленга цели от его экстраполированного значения (при гипотезе прямолинейного и равномерного движения цели).
Решение в пользу того, что обнаруженная цель является ШИП, по каждому i-му из перечисленных КП принимается по результату сравнения измеренного значения КП со своим пороговым значением Zi/por. Пороговые значения Zi/por определяются статистически на представительном массиве экспериментов по обнаружению ШИП, исходя из заданной вероятности правильной классификации ШИП по каждому КП РКР=0,95, т.е. для каждого классификационного признака определяется такой порог Zi/por, при котором отношение числа правильного распознавания ШИП среди шумов искусственного и естественного происхождения к общему числу экспериментов составляло не менее 0,95.
Решение в пользу того, что обнаруженная цель является ШИП принимается в том случае, если соответствующее решение принято хотя бы по одному из трех КП.
Для проведения экспериментов была использована фонотека, содержащая 51 запись различных ШИП (38 записей) и ШЕП (13 записей). Применение описываемого алгоритма классификации к обработке указанных записей показало, что при заданной вероятности PKP=0,95 правильного отнесения ШИП к своему классу по каждому из перечисленных выше КП, вероятность правильной классификации источника шума на классы ШИП и ШЕП составила PClass=0,92. Данная вероятность рассчитывается как отношение числа правильной классификации шумов (47 записей были классифицированы верно) к общему числу экспериментов.
Таким образом, технический результат изобретения можно считать достигнутым.
Источники информации:
1. Телятников В.И. Методы и устройства классификации гидроакустических сигналов // Зарубежная радиоэлектроника, 1979, №9, с. 19-38.
2. Машошин А.И. Особенности синтеза алгоритмов классификации подводных объектов по их гидроакустическому полю // Акустический журнал, 1996, том 42, №3, с. 396-400.
3. Корякин Ю.А., Смирнов С.А., Яковлев Г.В. Корабельная гидроакустическая техника. Состояние и актуальные проблемы. // СПб.: Наука, 2004.
4. Broadhead M.K. Broadband source signature extraction from underwater acoustics data with sparse environment information. // JASA, 1995, v. 97, pp. 1322-1325.
5. Azimi-Sadjadi M.R., Yao D., Jamshidi A.A., Dobeck G.J. Underwater target classification in changing environments using an adaptive feature mapping. // IEEE Transactions on neural networks, 2002, v. 13, N. 5, pp. 1099-1111.
6. Jimenez L.A.T, Mayen H.G., Arteagoitia O.B., Garza D., Torres R. System for acoustic detection and autonomous classification of targets in the sea (SIDACAM). // Proceedings of 3d Underwater Acoustics Conference and Exhibition, 21-26 June 2015, Crete island, Greece, 2015, pp. 137-144.
7. Fischell E.M., Schmidt H. Classification of underwater targets from autonomous underwater vehicle sampled bistatic acoustic scattered fields. // JASA, 2015, vol. 138, p. 3773.

Claims (2)

1. Способ определения класса шумящей цели, обнаруженной шумопеленгаторной станцией (ШПС), включающий прием ШПС сигналов от источника шума, при этом, если принятый сигнал является широкополосным квазистационарным сигналом с полосой частот, превышающей рабочий диапазон частот ШПС, характеризующий шумы искусственного происхождения (ШИП), измеряют классификационные признаки принятого сигнала, относящиеся к ШИП, в качестве которых принимают ширину спектра принятого сигнала относительно рабочего диапазона частот ШПС, величину среднеквадратических флюктуаций спектра сигнала от источника шума, величину среднеквадратических флюктуаций пеленга источника шума, представляющую собой среднеквадратическое отклонение оценки пеленга шумящей цели от его экстраполированного значения, затем по сравнению измеренных классификационных признаков с соответствующими пороговыми значениями, определяемыми экспериментально, принимают решение о том, что обнаруженная цель относится к источникам ШИП, при этом решение в пользу того, что обнаруженная цель является ШИП, принимается и в том случае, если соответствующее решение принято, хотя бы по одному из указанных классификационных признаков, отличающийся тем, что, если принятый сигнал представляет собой последовательности импульсных сигналов с ограниченным по частоте, относительно рабочего диапазона частот ШПС, и не повторяющимся во времени спектром, характеризующим шумы естественного происхождения (ШЕП), измеряют классификационные признаки принятого сигнала, относящиеся к ШЕП, в качестве которых принимают ширину спектра принятого сигнала относительно рабочего диапазона частот ШПС, величину среднеквадратических флюктуаций спектра сигнала от источника шума, величину среднеквадратических флюктуаций пеленга источника шума, по сравнению измеренных классификационных признаков с соответствующими пороговыми значениями, определяемыми экспериментально, принимают решение о том, что обнаруженная цель относится к источникам шума естественного происхождения.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что пороговые значения для классификационных признаков шумов искусственного происхождения определяют статистически на представительном массиве экспериментов по обнаружению шумов искусственного происхождения, исходя из заданной вероятности правильной классификации шумов искусственного происхождения для каждого из установленных ранее классификационных признаков.
RU2018116820A 2018-05-04 2018-05-04 Способ определения класса шумящей цели RU2685419C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018116820A RU2685419C1 (ru) 2018-05-04 2018-05-04 Способ определения класса шумящей цели

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018116820A RU2685419C1 (ru) 2018-05-04 2018-05-04 Способ определения класса шумящей цели

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2685419C1 true RU2685419C1 (ru) 2019-04-18

Family

ID=66168492

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018116820A RU2685419C1 (ru) 2018-05-04 2018-05-04 Способ определения класса шумящей цели

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2685419C1 (ru)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2262121C2 (ru) * 2003-04-24 2005-10-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Способ классификации шумящих объектов
US7315485B1 (en) * 2005-12-20 2008-01-01 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System and method for target classification and clutter rejection in low-resolution imagery
JP2010190682A (ja) * 2009-02-17 2010-09-02 Ihi Corp 水底下物体の探査類別方法及び装置
CN102243302A (zh) * 2011-04-15 2011-11-16 东南大学 一种水声目标辐射噪声的线谱时间累积特征提取方法
EP2383584B1 (en) * 2010-04-19 2014-01-22 Furuno Electric Company, Limited Method and device for detecting ultrasound wave, and method and device for detecting school of fish
RU2603886C1 (ru) * 2015-08-25 2016-12-10 Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" Способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морского объекта
RU2624826C1 (ru) * 2016-05-24 2017-07-07 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг) Способ классификации целей, адаптированный к гидроакустическим условиям
RU2649887C1 (ru) * 2017-05-10 2018-04-05 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Способ определения координат (пеленга и дистанции) и параметров движения (курса и скорости) морской шумящей цели

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2262121C2 (ru) * 2003-04-24 2005-10-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Способ классификации шумящих объектов
US7315485B1 (en) * 2005-12-20 2008-01-01 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System and method for target classification and clutter rejection in low-resolution imagery
JP2010190682A (ja) * 2009-02-17 2010-09-02 Ihi Corp 水底下物体の探査類別方法及び装置
EP2383584B1 (en) * 2010-04-19 2014-01-22 Furuno Electric Company, Limited Method and device for detecting ultrasound wave, and method and device for detecting school of fish
CN102243302A (zh) * 2011-04-15 2011-11-16 东南大学 一种水声目标辐射噪声的线谱时间累积特征提取方法
RU2603886C1 (ru) * 2015-08-25 2016-12-10 Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" Способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морского объекта
RU2624826C1 (ru) * 2016-05-24 2017-07-07 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг) Способ классификации целей, адаптированный к гидроакустическим условиям
RU2649887C1 (ru) * 2017-05-10 2018-04-05 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Способ определения координат (пеленга и дистанции) и параметров движения (курса и скорости) морской шумящей цели

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2649887C1 (ru) Способ определения координат (пеленга и дистанции) и параметров движения (курса и скорости) морской шумящей цели
RU2603886C1 (ru) Способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морского объекта
CN109977724B (zh) 一种水下目标分类方法
CN110082741B (zh) 一种基于伪数据重构的超分辨波达角估计算法
Nosal et al. Sperm whale three-dimensional track, swim orientation, beam pattern, and click levels observed on bottom-mounted hydrophones
Sorensen et al. Passive acoustic sensing for detection of small vessels
Cotter et al. Classification of broadband target spectra in the mesopelagic using physics-informed machine learning
Buchan et al. Seasonal occurrence of fin whale song off Juan Fernandez, Chile
RU2711406C1 (ru) Способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морских объектов
De Magistris et al. Automatic object classification for low-frequency active sonar using convolutional neural networks
Berg et al. A comparison of different machine learning algorithms for automatic classification of sonar targets
Babalola et al. Detection of Bryde's whale short pulse calls using time domain features with hidden Markov models
RU2685419C1 (ru) Способ определения класса шумящей цели
Abbot et al. A real-time method for autonomous passive acoustic detection-classification of humpback whales
Pedersen et al. Echolocation click parameters of short-finned pilot whales (Globicephala macrorhynchus) in the wild
Bennaceur et al. Target localization in depth and range from passive sonar
Gkikopoulou Getting below the surface: Density estimation methods for deep diving animals using slow autonomous underwater vehicles
RU200260U1 (ru) Устройство восстановления контакта с целью в типовом тракте шумопеленгования
Bossér et al. A statistically motivated likelihood for track-before-detect
Shkury et al. Robust automatic detector and feature extractor for dolphin whistles
Song et al. An artificial intelligence recognition algorithm for Yangtze finless porpoise
Hjelmervik et al. Automatic target classification for low-frequency anti-submarine warfare sonars
KR102476177B1 (ko) 탐지 전 추적기법과 동적필터를 사용한 해양포유류 신호 주파수 특성 자동 추출 방법 및 이를 위한 시스템
Michalopoulou et al. Focalization in the Gulf of Mexico
Yang et al. A novel target detection method based on convolutional neural networks