RU2808947C1 - Method for processing short-term non-stationary random noise emission process - Google Patents
Method for processing short-term non-stationary random noise emission process Download PDFInfo
- Publication number
- RU2808947C1 RU2808947C1 RU2023108326A RU2023108326A RU2808947C1 RU 2808947 C1 RU2808947 C1 RU 2808947C1 RU 2023108326 A RU2023108326 A RU 2023108326A RU 2023108326 A RU2023108326 A RU 2023108326A RU 2808947 C1 RU2808947 C1 RU 2808947C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- time
- determined
- signal
- noise emission
- channels
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 230000005654 stationary process Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 16
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 10
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 7
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000010926 purge Methods 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 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 problems of processing the noise emission signal of an object in hydroacoustic systems.
Известны методы обработки сигналов шумоизлучения объектов для задач обнаружения в гидроакустике, основанные на сравнении уровня принятого сигнала с уровнем помехи [Евтютов А.П., Колесников А.Е., Корепин Е.А. Справочник по гидроакустике // Л.: Судостроение. - 1988. - С. 26., Бурдик B.C. Анализ гидроакустических систем. - Судостроение, 1988. - С. 364]. Рассматриваемые методы содержат прием временной реализации сигнала антенной, набор временных отсчетов фиксированной длительностью, измерение спектров набранной временной реализации, накопление спектров, измерение энергии накопленного спектра и сравнение измеренной энергии с порогом, определенным по помехе, измеренной в отсутствии сигнала. При изменении уровня сигнала и отношения сигнал\помеха принимают решение о наличии маневра.There are known methods for processing noise emission signals from objects for detection problems in hydroacoustics, based on comparing the level of the received signal with the level of interference [Evtyutov A.P., Kolesnikov A.E., Korepin E.A. Handbook on hydroacoustics // Leningrad: Shipbuilding. - 1988. - P. 26., Burdik B.C. Analysis of hydroacoustic systems. - Shipbuilding, 1988. - P. 364]. The methods under consideration include receiving a temporary implementation of a signal by an antenna, a set of time samples of a fixed duration, measuring the spectra of the acquired time implementation, accumulating spectra, measuring the energy of the accumulated spectrum, and comparing the measured energy with a threshold determined from interference measured in the absence of a signal. When the signal level and the signal/interference ratio change, a decision is made about the presence of a maneuver.
Аналогичный метод используется при цифровой обработке 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), накопление энергетических спектров и представление на дисплей [Оппенгейм Э. Применение цифровой обработки сигналов // Издательство «Мир. - 1980]. В существующих методах обработки отношение сигнал/помеха увеличивается за счет накопления спектров.A similar method is used in the digital processing of hydroacoustic signals, which contains signal reception by antenna amplification, bandpass filtering, analog-to-digital signal conversion, preliminary spatial processing, spectral processing based on FFT (fast Fourier transform), accumulation of energy spectra and presentation to the display [Oppenheim E Application of digital signal processing // Mir Publishing House. - 1980]. In existing processing methods, the signal-to-noise ratio increases due to the accumulation of spectra.
Недостатком этих способов является невозможность автоматического обнаружения источника при кратковременном изменении параметров процесса.The disadvantage of these methods is the inability to automatically detect the source during a short-term change in process parameters.
Предполагается, что за время накопления спектров динамика собственного движения и динамика движения шумящего объекта не изменяется и входной процесс на входе приемного устройства является стационарным. Поэтому временная реализация на входе остается постоянной и спектральный состав набранных временных реализаций не изменяется, что позволяет накапливать спектры шумоизлучение сигнала и увеличивать отношение сигнал/помеха, поскольку спектральный состав помехи изменяется в каждом временном наборе. Как правило, время накопления спектров выбирается из условия обеспечения требуемого отношения сигнал/помеха и может достигать значительной величины при обнаружении слабых сигналов. Поэтому при большом накоплении сложно обнаружить изменение стационарности, обусловленной кратковременным изменением параметров источника.It is assumed that during the accumulation of spectra, the dynamics of its own motion and the dynamics of the motion of the noisy object do not change and the input process at the input of the receiving device is stationary. Therefore, the time realization at the input remains constant and the spectral composition of the collected time realizations does not change, which allows one to accumulate noise emission spectra of the signal and increase the signal/noise ratio, since the spectral composition of the noise changes in each time set. 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. Therefore, with a large accumulation, it is difficult to detect a change in stationarity caused by a short-term change in the source parameters.
Известен способ обработки сигнала шумоизлучения, в котором производится определение маневра шумящего объекта [Консон А.Д., Тимошенков В.Г. Патенту РФ №2634786 от 03.11.2017. Способ определения маневра шумящего объекта. МПК G01S 3/80].There is a known method for processing a noise emission signal, in which the maneuver of a noisy object is determined [Konson A.D., Timoshenkov V.G. RF Patent No. 2634786 dated November 3, 2017. A method for determining the maneuver of a noisy object. IPC G01S 3/80].
Способ, содержит прием временной последовательности сигнала шумоизлучения, дискретизацию принятой временной последовательности, набор отсчетов временной последовательности спектральный анализ на основе быстрого преобразования Фурье, последовательное накопление энергетических спектров и представление результата на индикатор, в котором обработку сигнала производят в высокочастотном диапазоне принятого сигнала шумоизлучения при минимальном времени накоплении, запоминают первый накопленный энергетический спектр первых наборов временной последовательности, определяют энергию сигнала шумоизлучения как сумму амплитуд спектральных составляющих каждого набора, определяют коэффициент корреляции между энергетическим спектром первого набора и энергетическим спектром каждого следующего набора, запоминают коэффициенты корреляции при каждом очередном накоплении, сравнивают коэффициенты корреляции и при увеличении коэффициента корреляции и снижении уровня энергии сигнала в последовательных накопленных спектрах принимают решение, что цель снизила скорость движения, при уменьшении коэффициента корреляции и при увеличении энергии сигнала шумоизлучения принимают решение, что цель увеличила скорость движения, а если уровень энергии сигнала не изменился, а коэффициента корреляции уменьшился, то принимают решение, что цель изменила направление движения.The method comprises receiving a time sequence of a noise emission signal, sampling the received time sequence, a set of samples of the time sequence, spectral analysis based on the fast Fourier transform, sequential accumulation of energy spectra and presenting the result to an indicator, in which signal processing is carried out in the high-frequency range of the received noise emission signal with a minimum time accumulation, store the first accumulated energy spectrum of the first sets of the time sequence, determine the energy of the noise emission signal as the sum of the amplitudes of the spectral components of each set, determine the correlation coefficient between the energy spectrum of the first set and the energy spectrum of each next set, store the correlation coefficients for each successive accumulation, compare the correlation coefficients and with an increase in the correlation coefficient and a decrease in the signal energy level in successive accumulated spectra, a decision is made that the target has reduced its speed of movement, with a decrease in the correlation coefficient and with an increase in the energy of the noise emission signal, a decision is made that the target has increased its speed of movement, and if the signal energy level has not changed, and the correlation coefficient has decreased, then they decide that the target has changed the direction of movement.
Недостатком известного технического решения является то, что он эффективен при изменении медленных скоростных режимов движения. При измерении быстрого процесса, таких как изменения глубины подводной лодки с использованием быстрой продувки балластных цистерн, или старт ракет с береговой базы или с любого носителя, спектр шумоизлучения смещается в строну низких частот и алгоритм не сможет мгновенно отработать, поскольку высокочастотная часть спектра шумоизлучения остается без существенных изменений.The disadvantage of the known technical solution is that it is effective when changing slow speed conditions. When measuring a fast process, such as changes in the depth of a submarine using rapid purging of ballast tanks, or the launch of missiles from a coastal base or from any carrier, the noise emission spectrum shifts towards low frequencies and the algorithm will not be able to work instantly, since the high-frequency part of the noise emission spectrum remains without significant changes.
Задачей изобретения является повышение достоверности обработки принятого сигнала шумоизлучения и автоматическое определение момента изменения стационарности за счет кратковременного изменения процесса шумоизлучения, вызванного неизвестными факторами.The objective of the invention is to increase the reliability of processing the received noise emission signal and to automatically determine the moment of change in stationarity due to a short-term change in the noise emission process caused by unknown factors.
Для решения поставленной задачи в способе обработки сигнала шумоизлучения объекта, содержащий прием временной последовательности сигнала шумоизлучения антенной со статическим веером характеристик направленности, дискретизацию принятой временной последовательности, набор отсчетов временной последовательности по всем характеристикам направленности, представление результата на индикатор введены новые признаки, а именно: длительность набор временной последовательности сигнала определяют верхней частотой низкого диапазона частот, характерного для случайных процессов, обработку сигнала производят в низкочастотном диапазоне, по каждому временному набору определяют среднее значение амплитуды Аср всех сигналов всех пространственных каналов, определяют порог равный КАср, определяют каналы, в которых произошло превышение порога, и при числе каналов больше 4-х, определяют коэффициенты корреляции между временными наборами соседних пространственных каналов из числа тех, в которых произошло превышение порога, и между последовательными временными реализациями каждого пространственного канала, и при коэффициенте корреляции меньше 0,5, фиксируют время измерения первого коэффициента корреляции меньшего 0,5, как начало нестационарного процесса Тн,, при уменьшении сигнала ниже КАср запоминают время окончания нестационарного процесса Тк, определяют интервал времени ΔТ=Тк-Тн и принимают автоматическое решение, что имеет место экстренное изменение стационарности обстановки в момент времени Тн при ΔT>Тпор, где Тпор интервал времени определяемый для конкретных источников нестационарных кратковременных процессов шумоизлучения, а К уточняется в процессе испытаний.To solve the problem, in the method of processing the noise emission signal of an object, which contains the reception of a time sequence of the noise emission signal by an antenna with a static fan of directional characteristics, sampling of the received time sequence, a set of samples of the time sequence for all directional characteristics, and presentation of the result to the indicator, new features have been introduced, namely: duration a set of time sequence of the signal is determined by the upper frequency of the low frequency range characteristic of random processes, the signal is processed in the low-frequency range, for each time set the average value of the amplitude A avg of all signals of all spatial channels is determined, a threshold equal to KA av is determined, the channels in which the threshold has been exceeded, and when the number of channels is more than 4, the correlation coefficients are determined between temporary sets of adjacent spatial channels from among those in which the threshold was exceeded, and between successive temporal implementations of each spatial channel, and when the correlation coefficient is less than 0.5, record the time of measurement of the first correlation coefficient less than 0.5, as the beginning of the non-stationary process Tn ,, when the signal decreases below KAsr, remember the end time of the non-stationary process Tk , determine the time interval ΔT= Tk -Tn and make an automatic decision that there is an emergency change in the stationarity of the situation at time T n with ΔT>T pores , where T pores is the time interval determined for specific sources of non-stationary short-term noise emission processes, and K is specified during the testing process.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является возможность определения изменения стационарности шумового процесса на входе приемного устройства при приеме сигнала шумоизлучения, что приводит к автоматическому принятию решения о наличии нестационарного кратковременного процесса.The technical result of the proposed invention is the ability to determine changes in the stationarity of the noise process at the input of the receiving device when receiving a noise emission signal, which leads to automatic decision-making about the presence of a non-stationary short-term process.
Сущность предлагаемого технического решения заключается в следующем. Известно, что в режиме шумопеленгования осуществляется стандартная процедура обнаружения источника шумоизлучения подводной лодки или надводного корабля. Как правило, эти источники являются подвижными источниками шумоизлучения, которые формируют стационарный шум с конкретными техническими характеристиками. Однако имеются другие не стандартные ситуации, которые возникают при стандартной текущей работе. Это происходит при применении неизвестным объектом, например, старта ракетного оружия или при резком всплытии подводной лодки. Все эти процессы формируют кратковременное низкочастотное излучение, которое в силу особенностей стандартной обработки, направленной на обнаружения стационарного процесса, не может быть обнаружено. Как правило, все эти процессы являются кратковременными и, случайными, находятся в низкочастотном звуковом диапазоне и обладают большой мощностью, существенно превышающей шумоизлучение реальных надводных и подводных кораблей. Поскольку эти процессы случайные и кратковременные, то спектральные методы обработки не всегда могут обеспечить достоверное автоматическое обнаружение таких кратковременных непредвиденных случайных сигналов.The essence of the proposed technical solution is as follows. It is known that in the noise direction finding mode the standard procedure for detecting the source of noise emission from a submarine or surface ship is carried out. As a rule, these sources are moving sources of noise emission that generate stationary noise with specific technical characteristics. However, there are other non-standard situations that arise during standard routine work. This occurs when an unknown object uses, for example, the launch of a missile weapon or when a submarine suddenly ascends. All these processes generate short-term low-frequency radiation, which, due to the characteristics of standard processing aimed at detecting a stationary process, cannot be detected. As a rule, all these processes are short-term and random, are in the low-frequency sound range and have high power, significantly exceeding the noise emission of real surface and underwater ships. Since these processes are random and short-term, spectral processing methods cannot always provide reliable automatic detection of such short-term unexpected random signals.
В основу предлагаемого способа положены известные особенности, такими особенностями является наличие сигнала большой амплитуды в низкочастотном диапазоне и случайность изменения процесса во времени. Кроме того, формируется сигнал низкочастотного спектра за короткий временной промежуток, амплитуда которого случайно изменяются по величине и по спектру в процессе формирования и имеет большой уровень.The proposed method is based on well-known features, such features being the presence of a large amplitude signal in the low-frequency range and the randomness of changes in the process over time. In addition, a low-frequency spectrum signal is generated in a short time period, the amplitude of which randomly changes in magnitude and spectrum during the formation process and has a high level.
Как правило, система приема сигналов шумоизлучения работает в режиме накопления последовательных спектров, поэтому кратковременное изменение процессов на входе, которое отображается на индикаторе, не всегда может быть замечено оператором и достоверно им интерпретировано. Кроме того, в процессе работы оператор наблюдает отображения сигналов на индикаторе, который постоянно изменяется и забит сигналами шумоизлучения надводных кораблей и других источников, которые расположены на различных дистанциях и направлениях. В этой ситуации предлагается к существующей системе обнаружения шумящих источников с использованием спектральной обработки, ввести дополнительную процедуру измерения характеристик временного процесса на входе.As a rule, the system for receiving noise emission signals operates in the accumulation mode of successive spectra, so a short-term change in processes at the input, which is displayed on the indicator, cannot always be noticed by the operator and reliably interpreted by him. In addition, during operation, the operator observes signal displays on the indicator, which is constantly changing and is filled with noise emission signals from surface ships and other sources that are located at various distances and directions. In this situation, it is proposed to introduce an additional procedure for measuring the characteristics of the time process at the input to the existing system for detecting noisy sources using spectral processing.
Известно, что ширина диаграммы направленности приемной антенны зависит от отношения верхней и нижней частоты принимаемого сигналов. Чем ниже частота принимаемого сигнала, тем шире характеристика направленности. [Евтютов А.П., Митько В.Б. Примеры инженерных расчетов в гидроакустики // Л.: Судостроение. - 1981]. Для низкочастотного спектра ширина характеристик направленности расширяется. Кроме того, большой уровень шумоизлучения кратковременного по длительности сигнала будет приниматься соседними характеристиками направленности по боковым лепесткам характеристики направленности. Поэтому сигнал будет обнаружен по многим характеристикам направленности, что существенно отличает его от шумоизлучения реальных шумящих объектов. Такой сигнал не требует сложной спектральной обработки и борьбы с помехой с использованием накопления информации по времени. Сам процесс достаточно активно изменяется во времени по мощности, частоте и по пространству, поэтому предлагается последовательность операций, которые позволят выделить сигнал измерить его признаки и представить автоматическое решение оператору.It is known that the width of the receiving antenna radiation pattern depends on the ratio of the upper and lower frequencies of the received signals. The lower the frequency of the received signal, the wider the directivity characteristic. [Evtyutov A.P., Mitko V.B. Examples of engineering calculations in hydroacoustics // Leningrad: Shipbuilding. - 1981]. For the low-frequency spectrum, the width of the directivity characteristics expands. In addition, a large level of noise emission from a short-duration signal will be received by neighboring directional characteristics along the side lobes of the directional characteristic. Therefore, the signal will be detected by many directional characteristics, which significantly distinguishes it from the noise emission of real noisy objects. Such a signal does not require complex spectral processing and interference control using time-based information accumulation. The process itself changes quite actively in time in power, frequency and space, so a sequence of operations is proposed that will allow one to isolate a signal, measure its characteristics and present an automatic solution to the operator.
Сущность изобретения поясняется фиг. 1, на которой приведена блок схема устройства, реализующая предлагаемый способ.The essence of the invention is illustrated in Fig. 1, which shows a block diagram of a device that implements the proposed method.
Устройство содержит антенну и приемник низкой частоты 1, которая соединена со спецпроцессором обработки 2, в состав которого входят последовательно соединенные блок 3 АЦП, блок 4 набора временных реализаций по пространственным каналам ПК, блок 5 измерения амплитуд по времени и по пространственным каналам, блок 6 выбора порога и определения каналов, где порог превышен, блок 7 определения коэффициентов корреляции (КК) по времени и по пространству. Блок 7 через второй вход блока 8 принятия решения соединен с блоком 9 управления и отображения. Второй выход блока 6 соединен со вторым входом блока 8, а второй выход блока 3 со вторым входом блока 9.The device contains an antenna and a low-frequency receiver 1, which is connected to a
Антенна и приемник НЧ 1 являются известными устройствами, которые используются во всех станциях шумопеленгования. Спецпроцессор 2 является известным устройством, который используется в современной гидроакустической аппаратуре для приема сигнала, преобразования в цифровой вид и обработку специальными цифровыми процессорами на основе разработанных алгоритмов [Корякин Ю.А., Смирнов С.А., Яковлев Г.В. Корабельная гидроакустическая техника: состояние и актуальные проблемы. - Наука, 2004].The antenna and LF receiver 1 are well-known devices that are used in all noise direction finding stations.
Работа системы, реализующий предлагаемый способ, происходит следующим образом. Сигнал шумоизлучения принимается антенной 1, преобразуется в цифровой вид в блоке 3 спецпроцессора 2. Антенна 1 работает в дежурном штатном режиме и принимает все сигналы статическим веером характеристик направленности в низком частотном диапазоне. С выхода блока 3 временные сигнал поступает в блок 4 набора временной реализации по всем пространственным каналам. В блоке 5 производится измерение амплитуд по всем пространственным каналам каждого последующего временного интервала и передача их в блок 6, где измеряется среднее значение амплитуд всех принятых сигналов шумоизлучения по всем характеристикам направленности и выбирается порог КАср, значительно превышающий среднее значение шумящих объектов. Обычно коэффициент К порядка 10, но величина может изменяться в зависимости от дистанции и характера процесса, поэтому он может быть уточнен по результатам конкретных испытаний. По этому порогу определяются пространственные каналы, которые превышают выбранный порог. Как правило, число пространственных каналов, которые принадлежат реальным объектам, не превышает 4, что может быть выбрано в качестве порога. Временные реализации этих пространственных каналов передаются в блок 7, где определяется коэффициент корреляции по пространству между временными реализациями и по последовательным временным реализациям каждого выделенного пространственного канала. Таким образом, в блок 8 принятия решения поступает информация о числе пространственных каналов, в которых произошло превышение порога и коэффициенты корреляции по пространству и по времени. В блоке 8 определяется время начала Тн одновременной выработки поступивших сигналов и время окончания Тк при уменьшении амплитуды сигналов меньше КАср. Определяется временная протяженность процесса ΔТ=Тк-Тн, и при ΔT>Тпор принимают решение о наличии кратковременного нестационарного шумового процесса. Блок 8 соединен с блоком 9 управления и отображения. В блок 9 из блока 3 поступает в реальном масштабе времени в яркостном виде последовательность временных отсчетов от всех источников шумоизлучения. При наличии решения о нестационарном кратковременном шумовом процессе на общем индикаторе будет высвечиваться выработанное решение.The operation of the system that implements the proposed method occurs as follows. The noise emission signal is received by antenna 1 and converted into digital form in block 3 of
Таким образом, предлагаемая процедура измерения позволит автоматически определить наличие кратковременного нестационарного шумового процесса и измерить его параметры на фоне обработки шумоизлучения реальных объектов, не прерывая процедуру слежения рабочего процесса.Thus, the proposed measurement procedure will make it possible to automatically determine the presence of a short-term non-stationary noise process and measure its parameters against the background of processing noise emission from real objects, without interrupting the workflow tracking procedure.
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2808947C1 true RU2808947C1 (en) | 2023-12-05 |
Family
ID=
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7453769B2 (en) * | 2003-09-29 | 2008-11-18 | General Dynamics Information Technology, Inc. | Cavitating body sonar system and process |
| RU2603886C1 (en) * | 2015-08-25 | 2016-12-10 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of sea object sonar noise emission signals classifying |
| RU2754602C1 (en) * | 2020-11-19 | 2021-09-03 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for classification of hydroacoustic signals of noise emission of marine object |
| RU2757075C1 (en) * | 2020-11-19 | 2021-10-11 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for determining change in speed of movement of noise-emitting object |
| RU2767001C1 (en) * | 2021-04-05 | 2022-03-16 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for classification of marine objects by the noise level in the source |
| RU2776442C1 (en) * | 2022-01-17 | 2022-07-20 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Target noise signal processing method |
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7453769B2 (en) * | 2003-09-29 | 2008-11-18 | General Dynamics Information Technology, Inc. | Cavitating body sonar system and process |
| RU2603886C1 (en) * | 2015-08-25 | 2016-12-10 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of sea object sonar noise emission signals classifying |
| RU2754602C1 (en) * | 2020-11-19 | 2021-09-03 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for classification of hydroacoustic signals of noise emission of marine object |
| RU2757075C1 (en) * | 2020-11-19 | 2021-10-11 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for determining change in speed of movement of noise-emitting object |
| RU2767001C1 (en) * | 2021-04-05 | 2022-03-16 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for classification of marine objects by the noise level in the source |
| RU2786599C1 (en) * | 2021-12-29 | 2022-12-22 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова" (МГУ) | Method for motion detection of underwater broadband noise source |
| RU2776442C1 (en) * | 2022-01-17 | 2022-07-20 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Target noise signal processing method |
| RU2787951C1 (en) * | 2022-02-07 | 2023-01-13 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный университет" (ФГБОУ ВО "ВГУ") | Method for detecting an underwater broadband noise source |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7330399B2 (en) | Sonar system and process | |
| RU2461020C1 (en) | Method for automatic classification | |
| CN111610501B (en) | Method for detecting small target of sea radar | |
| US9476971B2 (en) | Method of radar surveillance and of radar signal acquisition | |
| RU2711406C1 (en) | Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission | |
| RU2650835C1 (en) | Method of the target parameters determining by the sonar | |
| RU2466419C1 (en) | Method of classifying sonar echo signal | |
| RU2465618C1 (en) | Automatic classification system of short-range hydrolocator | |
| RU2808947C1 (en) | Method for processing short-term non-stationary random noise emission process | |
| RU2692841C1 (en) | Hydro acoustic method for determining purpose parameters when using an explosive signal with a wireless communication system | |
| KR101534027B1 (en) | Sonar system and method for precisly performing target detection under circumstance without being known of target speed | |
| RU2624826C1 (en) | Method of classification of objects adapted to hydroacoustic conditions | |
| RU2660219C1 (en) | Method of classifying sonar echo | |
| RU2650419C1 (en) | Sonar method of classification of underwater objects in a controlled area | |
| RU2733938C1 (en) | Hydroacoustic information displaying method | |
| US9903944B2 (en) | Target detection system and method | |
| JP2009250925A (en) | Radar signal processing device | |
| RU2726293C1 (en) | Method of detecting noisy objects in sea | |
| RU2776442C1 (en) | Target noise signal processing method | |
| RU2634786C1 (en) | Method for determining noisy object maneuver | |
| RU2719626C1 (en) | Method for determining noise-generating object maneuver | |
| RU2572219C1 (en) | Method of processing noise emission signal of object | |
| RU2694270C1 (en) | Device for determining displacement of a surface ship during its noise direction-finding | |
| RU2697937C1 (en) | Sonar method of detecting an object and measuring its parameters | |
| US9106394B1 (en) | Signal event detection system |