RU2776442C1 - Target noise signal processing method - Google Patents
Target noise signal processing method Download PDFInfo
- Publication number
- RU2776442C1 RU2776442C1 RU2022101048A RU2022101048A RU2776442C1 RU 2776442 C1 RU2776442 C1 RU 2776442C1 RU 2022101048 A RU2022101048 A RU 2022101048A RU 2022101048 A RU2022101048 A RU 2022101048A RU 2776442 C1 RU2776442 C1 RU 2776442C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- average
- noise emission
- signal
- level
- correlation coefficient
- Prior art date
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract 2
- 230000003247 decreasing Effects 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 230000002452 interceptive Effects 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract 1
- 230000003068 static Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
Images
Abstract
Description
Настоящее изобретение относится к области гидроакустики и может быть использовано при решении задач обработки сигнала шумоизлучения объекта в гидроакустических системах.The present invention relates to the field of hydroacoustics and can be used in solving the problems of processing the noise signal of an object in hydroacoustic systems.
Известны методы обработки сигналов шумоизлучения объектов для задач обнаружения, основанные на сравнении уровня принятого сигнала с уровнем помехи. (Справочник по гидроакустики Судостроение Л. 1988 г. стр. 26., Бурдик B.C. «Анализ гидроакустичсеских систем». Л. Судостроение. 1988 г. Стр. 364). Рассматриваемые методы содержат прием временной реализации, набор временных отсчетов фиксированной длительности, измерение спектров набранной временной реализации, накопление спектров, измерение энергии накопленного спектра и сравнение измеренной энергии с порогом, определенным по помехе, измеренной в отсутствии сигнала. Недостатком данного способа является то, что он не может фиксировать факт наличия второго источника сигнала шумоизлучения, трасса которого пересекается с трассой первого в том же частотном диапазоне.There are known methods for processing signals of noise emission of objects for detection tasks, based on comparing the level of the received signal with the level of interference. (Handbook of hydroacoustics Shipbuilding L. 1988, p. 26., Burdik B.C. "Analysis of hydroacoustic systems". L. Shipbuilding. 1988, p. 364). The methods under consideration include the reception of a time realization, a set of time samples of a fixed duration, the measurement of the spectra of the collected time realization, the accumulation of spectra, the measurement of the energy of the accumulated spectrum, and the comparison of the measured energy with a threshold determined from the noise measured in the absence of a signal. The disadvantage of this method is that it cannot fix the fact of the presence of a second noise signal source, the trace of which intersects with the trace of the first one in the same frequency range.
Известен аналогичный способ цифровой обработки гидроакустических сигналов, который содержит прием сигнала антенной, усиление, полосовую фильтрацию, аналогово-цифровое преобразование сигнала, предварительную пространственную обработку, спектральную обработку на основе БПФ (быстрое преобразование Фурье) всех пространственных каналов статического веера характеристик направленности, накопление энергетических спектров и представление на дисплей. (Применение цифровой обработки сигналов. Изд. Мир М. 1980 г. Стр. 452). В существующих методах обработки отношение сигнал/помеха увеличивается за счет накопления спектров.A similar method for digital processing of hydroacoustic signals is known, which includes signal reception by an antenna, amplification, bandpass filtering, analog-to-digital signal conversion, preliminary spatial processing, spectral processing based on FFT (fast Fourier transform) of all spatial channels of a static fan of directivity characteristics, accumulation of energy spectra and display presentation. (Application of digital signal processing. Ed. Mir M. 1980, Page 452). In existing processing methods, the signal-to-noise ratio increases due to the accumulation of spectra.
Как правило, время накопления спектров выбирается из условия обеспечения требуемого отношения сигнал/помеха и может достигать значительной величины при обнаружении слабых сигналов, за счет этого при большом накоплении уровень принимаемого стационарного детерминированного сигнала увеличивается больше, чем накапливаемый уровень случайной помехи. Однако, это происходит не всегда, поскольку при движении шумящего объекта происходит изменение спектра шумоизлучения сигнала за счет пространственного перемещения шумящего объекта и приемника, а спектр помехи продолжает накапливаться потому, что продолжает накапливаться постоянная составляющая помехи после преобразования Фкрье.As a rule, the spectrum accumulation time is selected from the condition of ensuring the required signal-to-noise ratio and can reach a significant value when weak signals are detected, due to this, with a large accumulation, the level of the received stationary deterministic signal increases more than the accumulated level of random noise. However, this does not always happen, since when a noisy object moves, the noise emission spectrum of the signal changes due to the spatial movement of the noisy object and the receiver, and the interference spectrum continues to accumulate because the constant component of the interference continues to accumulate after the Fkrier transformation.
Известен способ обработки сигнала шумоизлучения объекта по патенту РФ №2572219, опубликованный 27.12.2015 г., который содержит прием временной последовательности сигнала шумоизлучения, дискретизацию принятой временной последовательности, набор временных отсчетов, спектральный анализ на основе быстрого преобразования Фурье, последовательное накопление энергетических спектров и представление результата на индикатор, при котором запоминают первый энергетический спектр первого набора временной последовательности, определяют коэффициент корреляции между первым принятым спектром и каждым следующим накопленным спектром, запоминают коэффициенты корреляции при каждом очередном накоплении, сравнивают коэффициенты корреляции и при уменьшении коэффициента корреляции уменьшают число накоплений до значения, при котором коэффициент корреляции больше или равен пороговому значению, при этом, если коэффициент корреляции не достиг порогового значения, выносят решение об изменении стационарности поступления спектров шумоизлучения объекта.A known method for processing the noise signal of an object according to the patent of the Russian Federation No. 2572219, published on December 27, 2015, which includes receiving the time sequence of the noise signal, sampling the received time sequence, a set of time samples, spectral analysis based on the fast Fourier transform, sequential accumulation of energy spectra and presentation result on the indicator, at which the first energy spectrum of the first set of the time sequence is stored, the correlation coefficient between the first received spectrum and each next accumulated spectrum is determined, the correlation coefficients are stored at each successive accumulation, the correlation coefficients are compared, and when the correlation coefficient decreases, the number of accumulations is reduced to the value at which the correlation coefficient is greater than or equal to the threshold value, while, if the correlation coefficient has not reached the threshold value, a decision is made to change the stationarity of received of the noise emission spectra of the object.
Недостатком данного технического решения является то, что изменение исходного стационарного входного процесса может происходить не только от изменения характера собственного движения, но и от наличия другого источника случайного шумоизлучения, который принимается характеристикой направленности (ХН), направленной на объект. Наличие второго источника шумоизлучения, трасса которого пересекает трассу обнаруженного источника, изменяет характер принимаемого спектра и снижает коэффициент корреляции. Как правило, если этот источник более сильный и стабильный, то происходит самопроизвольное переключение на сопровождение сильношумящего источника, снижение достоверности измеряемых спектральных параметров и классификационных признаков.The disadvantage of this technical solution is that a change in the initial stationary input process can occur not only from a change in the nature of its own motion, but also from the presence of another source of random noise emission, which is taken by the directivity characteristic (XH) directed at the object. The presence of a second source of noise emission, the path of which intersects the path of the detected source, changes the nature of the received spectrum and reduces the correlation coefficient. As a rule, if this source is stronger and more stable, then there is a spontaneous switching to accompanying a noisy source, a decrease in the reliability of the measured spectral parameters and classification features.
При этом методы автоматического определения факта изменения динамики входного процесса шумоизлучения не известны, а оператор при работе с несколькими объектами может не заметить эту ситуацию, что приведет к потере сопровождения исходного наблюдаемого объекта шумоизлучения. В результате снижается достоверность измеряемых спектральных параметров и классификационных признаков, что и является недостатком рассмотренного метода обработки.At the same time, methods for automatically determining the fact of a change in the dynamics of the noise emission input process are not known, and the operator, when working with several objects, may not notice this situation, which will lead to loss of tracking of the original observed noise emission object. As a result, the reliability of the measured spectral parameters and classification features decreases, which is the disadvantage of the considered processing method.
Задачей предлагаемого изобретения является повышение эффективности работы системы обнаружения шумящих объектов в условиях интенсивного судоходства.The objective of the invention is to increase the efficiency of the system for detecting noisy objects in conditions of intensive navigation.
Техническим результатом изобретения является определение факта изменения стационарности входного процесса, вызванного наличием источника мешающего шумоизлучения и предотвращение срыва автосопровождения выбранного объекта шумоизлучения.The technical result of the invention is to determine the fact of a change in the stationarity of the input process caused by the presence of a source of interfering noise emission and to prevent the failure of autotracking of the selected noise emission object.
Для решения поставленной задачи в способ обработки сигнала шумоизлучения объекта, содержащий прием временной последовательности сигнала шумоизлучения, дискретизацию принятой временной последовательности, набор временной последовательности отсчетов, спектральный анализ на основе быстрого преобразования Фурье, последовательное накопление энергетических спектров, запоминание первого спектра первого набора временной последовательности, определение коэффициент корреляции между первым принятым спектром и каждым следующим накопленным спектром*, запоминание коэффициентов корреляции при каждом очередном накоплении, сравнении коэффициентов корреляции и представление результата на индикатор введены новые признаки, а именно: прием сигнала шумоизлучения производят статическим веером характеристик направленности, определяют средний уровень сигнала шумоизлучения в каждой характеристике направленности, определяют среднюю частоту сигнала шумоилучения, определяют характеристику направленности с максимальным средним уровнем шумоизлучения, определяют значение пеленга на момент измерения максимального среднего уровня, определяют отношение предыдущих коэффициентов корреляции к последующим в характеристике направленности с максимальным средним уровнем, и, если коэффициент корреляции уменьшился больше чем на 30% по сравнению с предыдущим измерением, то сравнивают средний уровень сигнала до изменения коэффициента корреляции и средний уровень сигнала после изменения коэффициента корреляции, сравнивают значения средних частот, измеренных в выбранной характеристике направленности, и принимают решение о наличии мешающего источника шумоизлучения, если изменились средние частоты, и средний уровень сигнала шумоизлучения увеличился одновременно с уменьшением коэффициента корреляции.To solve the problem in a method for processing a noise emission signal of an object, comprising receiving the time sequence of the noise emission signal, sampling the received time sequence, a set of time sequences of samples, spectral analysis based on the fast Fourier transform, sequential accumulation of energy spectra, storing the first spectrum of the first set of the time sequence, determining correlation coefficient between the first received spectrum and each subsequent accumulated spectrum*, storing the correlation coefficients at each successive accumulation, comparing the correlation coefficients and presenting the result on the indicator. in each directivity characteristic, determine the average frequency of the noise emission signal, determine the directivity characteristic with a maximum average noise emission level, determine the bearing value at the time of measuring the maximum average level, determine the ratio of the previous correlation coefficients to the subsequent ones in the directivity characteristic with the maximum average level, and if the correlation coefficient has decreased by more than 30% compared to the previous measurement, then compare the average the signal level before the change in the correlation coefficient and the average signal level after the change in the correlation coefficient, compare the values of the average frequencies measured in the selected directivity characteristic, and decide on the presence of an interfering source of noise emission, if the average frequencies have changed, and the average level of the noise emission signal has increased simultaneously with the decrease in the coefficient correlations.
Существо изобретения заключается в следующем. Помеха представляет собой случайный процесс, интервал корреляции по времени которого, определяется шириной спектра помехи. Таким образом, спектры временных реализаций, набранных за время большее, чем интервал корреляции помехи не будут зависеть от уровня помехи. Время набора временной реализации для спектральной обработки существенно больше интервала корреляции шумовой помехи. Процесс шумоизлучения объекта является стационарным процессом, спектр шумоизлучения которого для конкретного объекта является детерминированным случайным процессом относительно спектров шумоизлучения других объектов, а для данного объекта процесс шумоизлучения закономерен и состоит на данном временном интервале из одних и тех же спектральных составляющих. Спектр шумоизлучения для каждого объекта характеризуется своими спектральными особенностями, что позволяет их классифицировать по спектральному составу, и по виду спектра создавать портрет объекта. (Л.Л. Мясников, Е.Н. Мясникова "Автоматическое распознавание звуковых образов". Л. Энергия, 1970 г., стр. 153).The essence of the invention is as follows. The interference is a random process, the time correlation interval of which is determined by the width of the interference spectrum. Thus, the spectra of temporal realizations acquired over a time greater than the interference correlation interval will not depend on the interference level. The set time of the temporal implementation for the spectral processing is significantly longer than the noise interference correlation interval. The noise emission process of an object is a stationary process, the noise emission spectrum of which for a particular object is a deterministic random process relative to the noise emission spectra of other objects, and for a given object, the noise emission process is regular and consists of the same spectral components in a given time interval. The noise emission spectrum for each object is characterized by its own spectral features, which allows them to be classified according to their spectral composition, and to create a portrait of the object by the type of spectrum. (L.L. Myasnikov, E.N. Myasnikova "Automatic recognition of sound images". L. Energia, 1970, p. 153).
Таким образом, для данного объекта спектры временных последовательных реализаций будут похожими, и при накоплении суммарный спектр будет похож на начальный спектр. Это означает, что если будет определен коэффициент корреляции между спектрами последовательных временных реализаций и начальным спектром, и он окажется больше пороговой величины, это означает, что на входе системы обработки в процессе накопления действует один и тот же объект шумоизлучения. (В.Г. Тимошенков «Статистические оценки последовательности энергетических спектров» НТС Гидроакустика вып. 27(3) 2016. стр. 74) Однако, поскольку при взаимном перемещении изменяется радиальная составляющая скорости, то из-за «эффекта Доплера», будет иметь место некоторое смещение спектров в последовательных временных реализациях, что приведет к искажению суммарного спектра и уменьшению коэффициента корреляции. Допустимый интервал изменения коэффициента корреляции, обусловленный эффектом Доплера, не превышает 30%. При работе в реальных условиях достаточно часто возникают ситуации, когда исходный временной сигнал на входе искажается за счет поступления сигнала шумоизлучения другого объекта, возникшего случайно на том же направлении. Все это приводит к дополнительному искажению стационарности исходного процесса наблюдения и снижению коэффициента корреляции. В этом случае измеряемые параметры не будут соответствовать параметрам исходного объекта шумоизлучения. Таким образом, если можно сравнить коэффициент корреляции спектров между начальным спектром и последовательными накопленными спектрами и определить коэффициент корреляции между ними, то можно идентифицировать степень схожести спектров шумоизлучения на входе. Исходными параметрами для конкретной цели является средняя частота спектра шумоизлучения и средний уровень шумоизлучения. При этом, если изменение коэффициента корреляции не укладывается в пределы 0,7-1, увеличился средний уровень сигнала шумоизлучения и одновременно изменилась средняя частота принимаемого сигнала, то это говорит о том, что изменилась стационарность входного процесса на данный момент работы. Измеряя изменение среднего уровня сигнала шумоизлучения, измеряя изменение средней частоты сигнала шумоизлучения и определяя уменьшение коэффициента корреляции между последовательными спектрами можно фиксировать наличие мешающего источника одновременно с исходным источником.Thus, for a given object, the spectra of temporal successive realizations will be similar, and upon accumulation, the total spectrum will be similar to the initial spectrum. This means that if the correlation coefficient between the spectra of successive temporal realizations and the initial spectrum is determined, and it turns out to be greater than the threshold value, this means that the same noise emission object acts at the input of the processing system during the accumulation process. (V.G. Timoshenkov “Statistical estimates of the sequence of energy spectra” NTS Hydroacoustics issue 27 (3) 2016. p. 74) However, since the radial component of the velocity changes during mutual displacement, due to the “Doppler effect”, some shift of the spectra in successive temporal realizations, which will lead to a distortion of the total spectrum and a decrease in the correlation coefficient. The allowable interval of change of the correlation coefficient, due to the Doppler effect, does not exceed 30%. When working in real conditions, situations often arise when the original time signal at the input is distorted due to the arrival of a noise emission signal from another object that has arisen accidentally in the same direction. All this leads to an additional distortion of the stationarity of the initial observation process and a decrease in the correlation coefficient. In this case, the measured parameters will not correspond to the parameters of the original noise emission object. Thus, if one can compare the correlation coefficient of the spectra between the initial spectrum and successive accumulated spectra and determine the correlation coefficient between them, then one can identify the degree of similarity of the noise emission spectra at the input. The initial parameters for a specific purpose are the average frequency of the noise emission spectrum and the average noise emission level. At the same time, if the change in the correlation coefficient does not fit within the limits of 0.7-1, the average level of the noise emission signal has increased and the average frequency of the received signal has simultaneously changed, this indicates that the stationarity of the input process has changed at the moment of operation. By measuring the change in the average level of the noise emission signal, measuring the change in the average frequency of the noise emission signal and determining the decrease in the correlation coefficient between successive spectra, it is possible to fix the presence of an interfering source simultaneously with the original source.
Блок схема устройства, реализующая предлагаемый способ обработки сигнала шумоизлучения объекта представлена на фиг. 1.The block diagram of the device that implements the proposed method for processing the noise emission signal of an object is shown in Fig. one.
Устройство (фиг. 1) содержит последовательно соединенные антенну 1 с системой формирования статического веера характеристик направленности, спецпроцессор 2, в который входят последовательно соединенные блок 3 БПФ обработки временных реализаций, блок 4 определения среднего значения частоты и среднего уровня сигнала, блок 5 определения превышения порога помехи в характеристике направленности, блок 6 определения коэффициента корреляции между последовательными спектрами, блок 7 сравнения коэффициентов корреляции, блок 8 определения стационарности входного процесса, блок 9 управления и отображения. Второй выход блока 6 через блок 11 памяти коэффициентов корреляции соединен со вторым входом блока 7, а второй выход блока 4 соединен со вторым входом блока 8. Второй выход блока 3 соединен через блок 10 накопления спектров со вторым вход блока 9, второй выход которого соединен со вторым входом блока 10The device (Fig. 1) contains a series-connected antenna 1 with a system for forming a static fan of directivity characteristics, a special processor 2, which includes a series-connected FFT block 3 for processing temporary realizations, a block 4 for determining the average frequency value and an average signal level, a block 5 for determining the exceedance of the threshold interference in the directional characteristic, block 6 for determining the correlation coefficient between successive spectra, block 7 for comparing correlation coefficients, block 8 for determining the stationarity of the input process, block 9 for control and display. The second output of block 6 is connected through block 11 of memory of correlation coefficients to the second input of block 7, and the second output of block 4 is connected to the second input of block 8. the second input of block 10
Антенна и система формирования статического веера характеристик направленности являются известными устройствами, которые используются в прототипе. Алгоритмы определения спектров на основе быстрого преобразования Фурье достаточно подробно изложены на стр. 441-463. («Применение цифровой обработки сигналов» Изд. Мир М. 1980 г. под. редакцией Э. Оппенгейма.). В современной гидроакустической аппаратуре сигналы, преобразованные в цифровой вид, обрабатываются специальными цифровыми процессорами на основе разработанных алгоритмов. (см. Ю.А. Корякин, С.А. Смирнов, Г.В. Яковлев «Корабельная гидроакустическая техника» СПб Наука 2004 г. стр. 164-176, стр. 278-295). В процессоре реализуются все блоки предлагаемого устройства такие, как спектральная обработка на основе БПФ, корреляционная обработка, блоки памяти, процедуры сравнения, накопления, принятия решения и корректировки. Практически все указанные процедуры могут быть реализованы на современных компьютерах и ноутбуках, в которых реализованы вычислительные программы Матлаб, Матсард и др. (А.Б. Сергиенко Цифровая обработка сигналов СПб. «БХВ - Петербург» 2011 г.).Antenna and static fan forming system are known devices that are used in the prototype. Algorithms for determining spectra based on the fast Fourier transform are described in sufficient detail on pages 441-463. (“Application of digital signal processing” Ed. Mir M. 1980, edited by E. Oppenheim.). In modern hydroacoustic equipment, signals converted to digital form are processed by special digital processors based on developed algorithms. (see Yu.A. Koryakin, S.A. Smirnov, G.V. Yakovlev "Ship hydroacoustic technology" St. Petersburg Nauka 2004, pp. 164-176, pp. 278-295). The processor implements all blocks of the proposed device, such as FFT-based spectral processing, correlation processing, memory blocks, comparison, accumulation, decision and correction procedures. Almost all of these procedures can be implemented on modern computers and laptops, which implement the computational programs Matlab, Matsard, etc. (A.B. Sergienko Digital signal processing, St. Petersburg. "BHV - Petersburg", 2011).
Способ посредством устройства (фиг. 1) осуществляется следующим образом. Антенна 1 с системой формирования статического веера характеристик направленности принимает сигналы характеристиками направленности и передает их на спецпроцессор 2, на вход блока 3 БПФ обработки временных реализаций. Последовательные спектры сигналов по всем пространственных характеристикам статического вера характеристик направленности передаются на блок 10 накопления спектров и далее на блок 9 управления и отображения для предоставления на индикаторе. Со второго выхода блока 3 спектры поступают на вход блока 4 определения средней частоты и среднего уровня сигналов, который сравнивается с порогом в блоке 5 определения превышения. Определение среднего уровня сигнала в каждой характеристике направленности является стандартной процедурой при обнаружении превышения порогового уровня помехи над уровнем сигнала. Так же стандартной процедурой является определение спектра сигнала шумоизлучения с использованием алгоритмов быстрого преобразования Фурье БПФ, которая производится во всех системах обработки при обнаружении превышения уровня сигнала. Как правило, определение спектра, измерение уровня сигнала и среднего значения частоты выполняются одновременно в каждом пространственном канале статического веера характеристик направленности, что изложено, например, в литературе (Ю.А. Корякин, С.А. Смирнов, Г.В. Яковлев «Корабельная гидроакустическая техника» Спб. «Наука» 2004 г. стр. 237). Со второго входа блока 4 эти же параметры передаются на вход блока 8 определения стабильности входного процесса. В блок 5 производится определение тех характеристик направленности, в которых уровень сигнала превысил порог уровня помехи. Эта процедура позволяет определить те характеристик направленности, в которых обнаружен сигнал шумоизлучения, стабильность которых должно быть определена в процессе дальнейшей обработки. Последовательные спектры выбранного пространственного канала поступают в блок 6 определения коэффициента корреляции последовательных спектров, В блоке 7 производится сравнение коэффициента корреляции текущего спектра и накопленных предыдущих спектров. Предельные значения коэффициента корреляции заключены между 0,7 и 1, что обеспечивает диапазон флюктуаций коэффициента корреляции спектров за счет изменения скорости собственного движения. При плавном уменьшении коэффициента корреляции, вызванном изменением входных спектров за счет влияния доплеровского смещения частоты спектра, производится корректировка числа накоплений в блоке 10. Определяются различие коэффициента корреляции двух последних спектров и коэффициентов корреляции двух предыдущих спектров. Если они не укладываются в диапазон 0,7-1, то это значение передается блок 8 определения стационарности входного процесса. Таким образом, в блоке 8 собираются данные по уровню сигнала, среднему значению частоты и величине различия коэффициента корреляции и вырабатывается сигнал о наличие факта отсутствия стабильности входного процесса шумоизлучения цели в выбранном пространственном канале. Выработанный сигнал поступает в блок 9 управления и отображения для принятия решения оператором о наличие мешающего сигнала.The way through the device (Fig. 1) is as follows. Antenna 1 with a system for forming a static fan of directional characteristics receives signals with directional characteristics and transmits them to a special processor 2, to the input of the FFT block 3 for processing temporary realizations. Sequential signal spectra for all spatial characteristics of the static directional characteristics are transmitted to the spectrum accumulation block 10 and then to the control and display block 9 for presentation on the indicator. From the second output of block 3, the spectra are fed to the input of block 4 for determining the average frequency and average signal level, which is compared with the threshold in block 5 for determining the excess. Determination of the average signal level in each directivity characteristic is a standard procedure when detecting an excess of the threshold level of interference over the signal level. It is also a standard procedure to determine the spectrum of the noise emission signal using FFT fast Fourier transform algorithms, which is performed in all processing systems when an excess signal level is detected. As a rule, the determination of the spectrum, the measurement of the signal level and the average frequency value are performed simultaneously in each spatial channel of the static fan of directivity characteristics, which is described, for example, in the literature (Yu.A. Koryakin, S.A. Smirnov, G.V. Yakovlev " Shipborne hydroacoustic technology "Spb. "Nauka", 2004, p. 237). From the second input of block 4, the same parameters are transmitted to the input of block 8 to determine the stability of the input process. Block 5 determines those directional characteristics in which the signal level exceeded the threshold of the interference level. This procedure makes it possible to determine those directivity characteristics in which the noise emission signal is detected, the stability of which must be determined in the course of further processing. Sequential spectra of the selected spatial channel are sent to block 6 for determining the correlation coefficient of successive spectra. In block 7, the correlation coefficient of the current spectrum and the accumulated previous spectra are compared. The limiting values of the correlation coefficient are between 0.7 and 1, which provides a range of fluctuations in the correlation coefficient of the spectra due to a change in the speed of proper motion. With a smooth decrease in the correlation coefficient caused by a change in the input spectra due to the influence of the Doppler shift in the frequency of the spectrum, the number of accumulations in block 10 is corrected. The difference in the correlation coefficient of the last two spectra and the correlation coefficients of the two previous spectra is determined. If they do not fit in the range of 0.7-1, then this value is transmitted to block 8 to determine the stationarity of the input process. Thus, in block 8, data are collected on the signal level, the average frequency value and the value of the difference in the correlation coefficient and a signal is generated about the presence of the fact of the lack of stability of the input noise emission process of the target in the selected spatial channel. The generated signal is fed to the control and display unit 9 for the operator to make a decision about the presence of an interfering signal.
Таким образом, определяя коэффициент корреляции между последовательными спектрами, измеряя среднюю частоту и уровень сигнала шумоизлучения можно оценить степень стабильности входного процесса по выбранному пространственному каналу, и определить факт воздействия постороннего источника шума на стабильность исходного процесса, что позволит принять необходимые меры для обеспечения достоверности измерений по наблюдаемому объекту.Thus, by determining the correlation coefficient between successive spectra, by measuring the average frequency and the level of the noise emission signal, it is possible to assess the degree of stability of the input process for the selected spatial channel, and to determine the fact of the impact of an external noise source on the stability of the initial process, which will allow taking the necessary measures to ensure the reliability of measurements by the observed object.
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2776442C1 true RU2776442C1 (en) | 2022-07-20 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2799118C1 (en) * | 2022-11-16 | 2023-07-04 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Noise emission signal processing method |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5422860A (en) * | 1992-10-23 | 1995-06-06 | Rowe, Deines Instruments Incorporated | Correlation sonar system |
| RU2262121C2 (en) * | 2003-04-24 | 2005-10-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" | Method of classification of noisy objects |
| RU2419968C2 (en) * | 2009-08-03 | 2011-05-27 | Министерство обороны Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ВОЕННАЯ АКАДЕМИЯ СВЯЗИ имени С.М. Буденного | Method of automatic detection of narrow-band signals |
| RU2466416C1 (en) * | 2011-05-06 | 2012-11-10 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of measuring signal-to-noise ratio |
| RU2572219C1 (en) * | 2014-10-29 | 2015-12-27 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing noise emission signal of object |
| RU2634786C1 (en) * | 2016-07-04 | 2017-11-03 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for determining noisy object maneuver |
| RU2681526C1 (en) * | 2018-02-22 | 2019-03-07 | Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" | Method for determining noisy target class and distance thereto |
| RU2711406C1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-01-17 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission |
| RU2733938C1 (en) * | 2019-10-14 | 2020-10-08 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Hydroacoustic information displaying method |
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5422860A (en) * | 1992-10-23 | 1995-06-06 | Rowe, Deines Instruments Incorporated | Correlation sonar system |
| RU2262121C2 (en) * | 2003-04-24 | 2005-10-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" | Method of classification of noisy objects |
| RU2419968C2 (en) * | 2009-08-03 | 2011-05-27 | Министерство обороны Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ВОЕННАЯ АКАДЕМИЯ СВЯЗИ имени С.М. Буденного | Method of automatic detection of narrow-band signals |
| RU2466416C1 (en) * | 2011-05-06 | 2012-11-10 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of measuring signal-to-noise ratio |
| RU2572219C1 (en) * | 2014-10-29 | 2015-12-27 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing noise emission signal of object |
| RU2634786C1 (en) * | 2016-07-04 | 2017-11-03 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for determining noisy object maneuver |
| RU2681526C1 (en) * | 2018-02-22 | 2019-03-07 | Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" | Method for determining noisy target class and distance thereto |
| RU2711406C1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-01-17 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission |
| RU2733938C1 (en) * | 2019-10-14 | 2020-10-08 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Hydroacoustic information displaying method |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2799118C1 (en) * | 2022-11-16 | 2023-07-04 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Noise emission signal processing method |
| RU2808947C1 (en) * | 2023-04-03 | 2023-12-05 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for processing short-term non-stationary random noise emission process |
| RU2810699C1 (en) * | 2023-05-15 | 2023-12-28 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for classifying hydroacoustic noise emission signals of marine target |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5551169B2 (en) | All-digital line-of-sight (LOS) processor architecture | |
| RU2603886C1 (en) | Method of sea object sonar noise emission signals classifying | |
| EP1980873A2 (en) | History or image based methods for altitude determination in a radar altimeter | |
| EP2792021A1 (en) | System and method for detection of rf signal spoofing | |
| RU2711406C1 (en) | Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission | |
| KR102011959B1 (en) | Method and Apparatus for Processing Radar Received Signal for Detecting Interference Signals in Pulse Compression Process | |
| RU2550576C1 (en) | Method to measure distance to noisy object | |
| RU2690223C1 (en) | Method of determining coordinates of a marine noisy target | |
| CA2014484C (en) | Acoustic detection device | |
| RU2619056C2 (en) | Method of moving target detecting with speed and maneuverability parameters distinction | |
| RU2465618C1 (en) | Automatic classification system of short-range hydrolocator | |
| CN108226851B (en) | Method for direction finding and direction finder | |
| RU2776442C1 (en) | Target noise signal processing method | |
| KR101534027B1 (en) | Sonar system and method for precisly performing target detection under circumstance without being known of target speed | |
| RU2684440C1 (en) | Method of obtaining objects detected by several systems | |
| RU2694271C2 (en) | Device for classifying noisy objects | |
| RU2634786C1 (en) | Method for determining noisy object maneuver | |
| RU2572219C1 (en) | Method of processing noise emission signal of object | |
| RU2726293C1 (en) | Method of detecting noisy objects in sea | |
| KR20190143264A (en) | System and method for finding 2-d direction | |
| RU2733938C1 (en) | Hydroacoustic information displaying method | |
| RU2808947C1 (en) | Method for processing short-term non-stationary random noise emission process | |
| RU2110810C1 (en) | Method of detection of noisy objects | |
| RU2559310C2 (en) | Method of estimating distance to noisy object at sea | |
| KR101524550B1 (en) | Method and Apparatus for a fast Linear Frequency Modulation target detection compensating Doppler effect according to the target speed |