CC BY
31
УДК 621.391.26
АДАПТИВНЫЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АМПЛИТУДНОЙ ОГИБАЮЩЕЙ ШУМОВ МОРСКИХ СУДОВ
Ю.В. Марапулец (КамчатГТУ)
Рассматриваются методы адаптивной обработки амплитудной огибающей шумов морских судов. Для решения задачи выделения полезного сигнала на фоне шумов предложен метод управления коэффициентами адаптивного цифрового фильтра. Приведены результаты стендовых и натурных испытаний предложенной системы.
This article concerns the methods of adaptive processing of amplitude enveloped for noise of sea courts. For the decision of a problem to choose a useful signal in the noise, the method of control of the factor of adaptive digital filter is offered. The results of bench and natural tests of the offered system are given there.
Современные гидроакустические средства обнаружения и классификации морских судов не позволяют выделять характерные признаки, содержащиеся в энергетическом спектре их шумоизлучения на частотах менее ~200 Гц. Это обусловлено в первую очередь максимальными габаритными размерами приемных гидроакустических антенн. Однако диапазон частот от 0 до 200 Гц является наиболее значимым, так как в энергетическом спектре этого диапазона наблюдаются дискретные составляющие (ДС), обусловленные работой вала, гребного винта и наиболее шумящих механизмов и машин, несущие информацию о типе и режиме работы движителя судна, количестве лопастей у винта и т. д., на основании которой появляется возможность разделить морские суда на основные классы и определить параметры их движения. В результате проведенных в 50-60-е годы исследований [1, 2] установлено, что шумоизлучение судна, оказывается, промодулировано частотами, обусловленными работой вала, гребного винта и наиболее шумящих механизмов и машин. Это явление объясняется в первую очередь статической неуравновешенностью гребного винта в воде и влиянием неравномерности потока воды в пределах диска гребного винта. Таким образом, путем демодуляции (детектирования) из шумоизлучения судна можно выделить характерные классификационные признаки, содержащиеся в диапазоне частот от 0 до 200 Гц. Практика показывает, что наиболее эффективно в этом случае использовать амплитудную огибающую (АО) [1, 2]. Однако совершенствование средств изготовления линий валов и лопастей винта, использование средств вычислительной техники на производстве приводит к снижению неуравновешенностей вала и винта и, как следствие этого, к снижению модуляции шумового поля судна, что приводит в свою очередь к уменьшению дальности обнаружения и снижению вероятности классификации морских судов.
В настоящее время одним из основных для задачи обнаружения и последующей классификации морских судов является вопрос разработки устройств спектрального анализа амплитудной огибающей, применение которых позволит увеличить отношение сигнал/помеха (ОСП) на выходе по сравнению с достигнутым в современных штатных устройствах спектрального анализа. Полученный выигрыш в ОСП позволит увеличить дистанцию, на которой возможна классификация морских судов, а также повысить достоверность самой классификации.
Одним из возможных методов повышения ОСП на выходе системы анализа является применение средств оптимальной фильтрации. Сущность данного способа заключается в том, что АО сигнала от цели, представляющая собой смесь периодических сигналов и широкополосной помехи, пропускается через фильтр, стремящийся подавить помеху и оставить относительно неизменной сигнальную информацию. Фильтры, используемые для решения этой задачи, могут иметь постоянные параметры или быть адаптивными. Синтез фильтров с постоянными параметрами основан на априорных сведениях о сигнале и помехе. Параметры адаптивных фильтров, напротив, могут автоматически перестраиваться. Поэтому для разработки таких фильтров достаточна лишь минимальная априорная информация о характеристиках сигнала и помехи. Под структуру поля помех адаптивные компенсаторы помех (АКП) подстраивают свои параметры автоматически.
Структура адаптивного устройства спектрального анализа АО шумов морских судов [3]. В целом решить задачу повышения дистанции классификации морских судов средствами спектрального анализа АО предлагается путем комплексного использования современных процедур обработки сигналов (центрирование, нормирование, «взвешивание», усреднение, трехмерное отображение данных, «выбеливание») и адаптивных методов подавления помехи.
Выделение АО из спектра шумов морских судов целесообразно производить стандартными процедурами, реализованными в аппаратуре спектрального анализа (предварительная фильтрация, усиление, детектирование, фильтрация в полосе анализа). Структурная схема адаптивного устройства спектрального анализа АО шумов морских судов приведена на рис. 1. В устройстве реализованы следующие процедуры обработки информации:
- предварительная фильтрация;
- усиление;
- амплитудное детектирование;
- фильтрация в полосе анализа;
- центрирование;
- нормирование;
- взвешивание;
- адаптивная компенсация помехи;
- усреднение;
- двумерное и трехмерное отображение данных;
- «выбеливание».
Реализовать адаптивное устройство спектрального анализа АО шумов морских судов предлагается путем создания программно-технического комплекса (ПТК) на базе ПЭВМ типа ІВМ РС.
Рис. 1. Структурная схема адаптивного устройства спектрального анализа АО шумов морских судов
Основным элементом адаптивного устройства спектрального анализа АО, с помощью которого осуществляется повышение ОСП, является адаптивный компенсатор помехи. Анализ источников по системам обработки сигналов показал, что для спектрального анализа АО шумов морских судов целесообразно использовать градиентные методы, в частности метод наименьших средних квадратов (НСК), разработанный Б. Уидроу и М. Хоффом [4]. Данный метод имеет ряд преимуществ по сравнению с другими:
- быстрая сходимость;
- сравнительно малые вычислительные затраты;
- возможность работы с непрерывными процессами на входе.
Для обработки АО шумов морских судов был реализован адаптивный компенсатор помехи, структура которого представлена на рис. 2. В АКП данного типа на опорный вход подается задержанный во времени сигнал с основного входа, а принцип действия основан на различии автокорреляционной функции (АКФ) сигнала и помехи (периодический сигнал на фоне
широкополосной помехи). На рис. 3 представлена структурная схема адаптивного цифрового
фильтра (АЦФ), являющегося ядром любого АКП, синтезированного по методу НСК.
Обновление вектора весовых коэффициентов АЦФ (^, осуществляемое по методу НСК, производится согласно выражению [4]:
^ +1 = Ж; + 2 -М- є. • X. , (1)
ц* 1/(10 N Е[ Х2]), (2)
где Ж;+1 - вектор весовых коэффициентов на )+1-м цикле адаптации;
Ж. - вектор весовых коэффициентов на _)-м цикле адаптации;
X - вектор входного процесса; е. - сигнал ошибки; и - постоянная адаптации;
Е1X2 ] - мощность входного процесса;
N - количество весовых коэффициентов АЦФ.
Рис. 2. Структурная схема АКП
Однако метод НСК, помимо вышеперечисленных достоинств, имеет и ряд ограничений для обработки АО шумоизлучения морских судов, основными из которых являются:
- скорость сходимости метода НСК зависит от разброса собственных значений
автокорреляционной матрицы (АКМ) входного сигнала и в ряде случаев может быть недостаточной для обработки коротких процессов;
- скорость сходимости и устойчивость системы зависят от постоянной адаптации ц. Подбор
ц, производимый по формуле (2), занимает длительный срок;
- устойчивая работа АЦФ требует стационарности процесса на его входе. Анализ
исследований модуляционных явлений в шумах морских целей показывает, что процесс в АО можно считать стационарным только на протяжении короткого отрезка времени. Далее требуется новый подбор постоянной адаптации ц.
Рис. 3. Структурная схема АЦФ
В ходе выполнения работы по синтезу адаптивной системы спектрального анализа шумов морских судов был разработан модифицированный метод управления весовыми коэффициентами адаптивного цифрового фильтра. Сущность метода заключается в следующем.
Для уменьшения разброса собственных значений вектора входного процесса предлагается его нормировать. В данном случае выражение для обновления вектора весовых коэффициентов представляется в следующем виде [5, 6]:
ЖЯ1 = Ж + 2 -0- е.-Х;, (3)
где X. - нормированный вектор входного процесса;
0 - коэффициент адаптации.
Нормирование вектора входного процесса осуществляется по формуле:
X; = X]/ а, (4)
где ХО - центрированный вектор входного процесса;
<г- среднеквадратическое отклонение (СКО) процесса.
Так как дисперсия нормированного случайного процесса (в данном случае мощность входного
процесса) Е
X
= 1 [7], коэффициент 0, являющийся аналогом постоянной адаптации и,
рассчитывается по формуле [6]:
0* 1/(10 ■ ;). (5)
Математическое ожидание (МО) и СКО процесса рассчитываются на блок данных, необходимых для дальнейшей оценки энергетического спектра (необходимое количество точек процесса на выходе АКП для выполнения процедуры оценки энергетического спектра плюс отсчеты для заполнения АЦФ и временной задержки на опорном канале). На следующий блок данных производится новая оценка МО и СКО.
Стендовые и натурные испытания устройства. Для проведения стендовых и натурных испытаний на ПЭВМ ІВМ РС был синтезирован действующий макет программно-технического комплекса (ПТК). Структурная схема макета представлена на рис. 4. Широкополосный входной процесс фильтруется, усиливается блоком Я4С-75/1, детектируется, переводится в цифровой вид посредством АЦП АБС 12/400 (разрядность АЦП - 12 бит, время преобразования - 6 мкс, максимальная частота отсчетов в режиме ввода - 400 кГц, диапазон напряжений ±10,24 В, максимальное количество каналов - 16) и далее записывается на жесткий диск ПЭВМ. При считывании с жесткого диска осуществляются процедуры центрирования, вычисления СКО процесса, «взвешивания» одним из окон (Ханна, Хэмминга, Наттолла, прямоугольным). Далее центрированный процесс поступает на вход АКП. В качестве адаптивного метода в АЦФ применен модифицированный метод управления весовыми коэффициентами, разработанный в процессе выполнения работы. Расчет весовых коэффициентов АЦФ производится по формуле (3). АЦФ реализован на 1024 точки. Далее процесс поступает в блок вычисления энергетического спектра, реализованного посредством процедуры БПФ. Реализованы два способа обновления данных, поступающих на вход блока вычисления энергетического спектра:
1. Полное обновление данных. В данном случае на дисплей выводится информация с дискретностью, равной времени накопления и обработки 2 048 отсчетов. Если в течение этого времени происходили изменения в спектре сигнала, то они не будут зафиксированы, т. е. данный способ приводит к частичной потере информации.
2. Частичное обновление данных. В данном случае на новом цикле оценки энергетического спектра обновляются только 12,5 % отсчетов, остальные остаются неизменными. С помощью данной операции появляется возможность производить обновление графиков в более короткий срок, что позволяет обнаруживать кратковременные дискретные составляющие (ДС) от целей и проследить их динамику во времени. Разрешающая способность спектрального анализа при этом остается неизменной. Данная процедура реализована только при трехмерном отображении данных.
Предусмотрена возможность поступления сигнала на вход процедуры БПФ минуя АКП. Далее процесс в частотной области подвергается усреднению по показательному закону и поступает в блок отображения информации, который включает в себя режимы двумерного и трехмерного отображения данных. Режим двумерного отображения позволяет выводить на экран спектрограммы
адаптивного и неадаптивного процессов как раздельно, так и совместно - в одном или нескольких окнах. Режим трехмерного отображения данных позволяет выводить на экран энергетические спектры процессов как при полном обновлении данных в блоке расчета БПФ, так и при частичном их обновлении. Использование режима трехмерного отображения спектра позволяет проследить динамику ДС во времени. Такое представление спектральной информации позволяет с высокой достоверностью выделять ДС на фоне помех. Для выравнивания среднего значения процесса в полосе частот при трехмерном отображении информации внедрен алгоритм «выбеливания» спектра. Документирование информации осуществляется посредством принтера.
Полоса анализируемых частот разработанного тракта выбирается оператором в пределах от 0 Гц до любого необходимого верхнего предела, в зависимости от выбранной частоты дискретизации АЦП. За один цикл спектральной обработки при двумерном отображении данных на вход блока БПФ поступает 2 048 отсчетов процесса, при отображении в трехмерном виде -512 отсчетов. При частичном обновлении данных производится обновление 12,5 % отсчетов на входе блока оценки энергетического спектра. Величина временной задержки на опорном входе АКП выбирается оператором. Пакет программ макета разработан на языке программирования «Си» и включает в себя 12 648 строк, операционная система - «Б08».
Стендовые испытания макета ПТК с использованием модели АО шумоизлучения морской цели [8]. В качестве источника сигнала использовалась математическая модель ДС, являющаяся смесью «белого» шума и периодического сигнала. Для реализации генератора «белого» шума смоделирован программным образом генератор случайных чисел с периодом последовательности
1 000 000 отсчетов. В качестве полезного сигнала использовалась математическая модель ДС в виде дискретных отсчетов синусоиды с заданной частотой и амплитудой. Варьированием амплитуды синусоидального сигнала производилось изменение ОСП на входе макета.
Рис. 4. Структурная схема макета ПТК
Оценка ОСП на выходе производилась по формуле:
Є = Едс/Е(ро), (6)
где Є - ОСП на выходе макета;
Едс - энергия ДС на выходе макета;
Е(р0) - энергия помехи в полосе 10 Гц (/с ±5 Гц) на выходе макета.
Получены следующие результаты: всего было проведено 22 эксперимента с варьированием ОСП на входе от 0,14 до 12,63; исходные данные: частота сигнала /с - 19,2871 Гц, частота дискретизации /д - 500 Гц; постоянная адаптации и - 0,0001 (применялся АКП с алгоритмом НСК); временная задержка на опорном входе - 50 отсчетов; длительность входного процесса - 10 000 отсчетов; АЦФ реализован на 250 точек. Оценка энергетического спектра производилась по последним 2 048 отсчетам процесса на выходе. Во всех случаях применение макета приводило к выигрышу в ОСП, который составил от 1,75 раза (при ОСП на входе 0,14) до 271 раза (при ОСП на входе 12,63).
На рис. 5 представлен график выигрыша в ОСП на выходе макета ПТК при изменении ОСП на входе от 0,14 до 1,5.
На рис. 6 представлена спектрограмма процесса на входе макета при ОСП, равном 0,97; а на рис. 7 представлена спектрограмма на его выходе. Выигрыш в ОСП в данном случае составил 15,1 раза. При сравнении спектрограмм наглядно просматривается выигрыш, обусловленный применением макета ПТК.
Рис. 6. Спектрограмма процесса на входе макета ПТК
Рис. 7. Спектрограмма процесса на выходе макета ПТК
Стендовые испытания макета ПТК с использованием магнитных записей шумов морских судов [9]. Исходные данные: АЦФ был реализован на 250 точек, оценка энергетического спектра производилась по последним 2 048 точкам процесса.
Оценка эффективности макета ПТК вычислялась по формуле:
В(вых) = П(вых) - П(вх), (7)
где В(вых) - выигрыш, обусловленный использованием макета, дБ;
П(вых) - превышение ДС среднего уровня помехи в полосе 10 Гц (/с ±5 Гц) на выходе макета, дБ; П(вх) - превышение ДС среднего уровня помехи в полосе 10 Гц (/с ±5 Гц) на входе макета, дБ. Всего было исследовано семь записей шумов морских судов различных классов. На рис. 8-9
представлены результаты спектрального анализа АО шума рыболовецкого судна.
Рис. 8. Спектрограмма процесса на входе макета ПТК
Рис. 9. Спектрограмма процесса на выходе макета ПТК
На рис. 8 представлена спектрограмма на входе макета, а на рис. 9 - на его выходе. В обоих случаях наблюдается вально-лопастной звукоряд четырехлопастного судна. После адаптации наблюдаются ДС на частотах £5, £6, И, которые являются соответственно 5-й, 6-й и 8-й вальными гармониками. На входе АКП 8-я вальная ДС не наблюдается. Выигрыш от применения макета ПТК по основным ДС вально-лопастного звукоряда в данном случае составил: на частоте £1 - 16,0 дБ; на частоте £2 - 15,0 дБ; на частоте £3 - 5,3 дБ; на частоте £4 - 11,2 дБ.
По совокупности обработки всех 7-ми записей шумов морских судов произведена оценка выигрыша, обусловленного применением макета ПТК. Получены следующие результаты: при ОСП на входе, равном единице, среднее значение выигрыша составляет 2,36 раза; при ОСП на входе, равном 2,85, среднее значение выигрыша - 4,3 раза.
Натурные испытания макета программно-технического комплекса адаптивного тракта спектрального анализа амплитудной огибающей шумов морских целей [10]. В ходе натурных экспериментальных исследований макета программно-технического комплекса были подвергнуты спектральному анализу шумы 33-х морских судов различных классов. Оценка эффективности макета производилась путем сравнения выходных ОСП адаптивного и штатного устройств спектрального анализа АО. Установлено следующее: во всех случаях при использовании макета программно-технического комплекса адаптивного устройства спектрального анализа АО шумов морских судов наблюдался выигрыш в превышении ДС среднего уровня помехи в полосе 10 Гц по сравнению со штатным устройством.
На рис. 10 и 11 представлены спектрограммы шумоизлучения морских судов, находящихся на предельных дистанциях классификации приемного устройства. В верхней половине рисунков
58
приведены спектрограммы на выходе штатного устройства спектрального анализа, в нижней - на выходе адаптивного.
а іти,- з (.гц Нлчпп аші!лтгіч-
Рис. 10. Спектрограмма АО шума морского судна
На рис. 10 на выходе штатного тракта наблюдается ДС на частоте £в1, являющаяся 1-й вальной. После обработки макетом ПТК адаптивного тракта спектрального анализа АО наблюдаются все ДС вально-лопастного звукоряда, выигрыш по ДС на частоте £в1 составил 11,36 дБ.
На рис. 11 на выходе штатного тракта наблюдается ДС на частотах £в1, £в2 и £л1, являющихся 1-й, 2-й вальными ДС и 1-ой лопастной ДС соответственно. Те же ДС наблюдаются и на выходе адаптивного устройства. Выигрыш, обусловленный применением адаптивного устройства, составил на частотах ДС: £в1 - 9,48 дБ, £в2 - 7,42 дБ, £л 1 - 6,2 дБ.
По совокупности обработки шумов 33-х морских целей произведена оценка выигрыша, обусловленного применением макета программно-технического комплекса адаптивного устройства спектрального анализа АО по сравнению со штатным. Получены следующие результаты:
- при ОСП на входе, равном единице, среднее значение выигрыша - 2,42 раза;
- при ОСП на входе, равном 1,85, среднее значение выигрыша - 2,81 раза;
- при ОСП на входе, равном 5,3, среднее значение выигрыша - 3,4 раза.
аЬаріте зрегітт тшіігггг
Цикл: 8
Рис. 11. Спектрограмма АО шума морского судна Литература
1. Акустические шумы и помехи на судах / В.М. Болгов, Д. Д. Плахов, В.Е. Яковлев. - Л.: Судостроение, 1984. - С. 26-60.
2. Урик Дж. Р. Основы гидроакустики. - Л.: Судостроение, 1978. - С. 350-356.
3. Повышение помехоустойчивости аппаратуры анализа амплитудной огибающей шумов морских целей / С.А. Бахарев, Ю.В. Марапулец, С.П. Петроченко, А.С. Потапов // Проблемы и
методы разработки и эксплуатации вооружения и военной техники ВМФ: Сб. статей. -Владивосток: МО РФ, ТОВМИ, 2000. - Вып. 24. - С. 44-48.
4. УидроуБ., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. - М.: Радио и связь, 1989. - С. 94-109.
5. Марапулец Ю.В. Модифицированный алгоритм минимальных средних квадратов / Тезисы докладов VI Всероссийской акустической конференции (с международным участием). -Владивосток: ДВГТУ, 1998. - С. 115-117.
6. Марапулец Ю.В. Разработка модифицированного метода управления весовыми коэффициентами адаптивного цифрового фильтра // Сборник трудов Дальневосточного отделения Российской инженерной академии. - Владивосток: ДВГТУ, ТОВМИ, 2001. - Вып. 18. - С. 47-49.
7. Вентцель Е.С. Теория вероятности. - М.: Государственное издательство физикоматематической литературы, 1962. - 372 с.
8. Модельные исследования для сравнительной оценки классического и адаптивного спектрального анализа амплитудной огибающей шумов морских целей / С.Я. Бергер, Ю.В. Марапулец, С.П. Петроченко // Тезисы докладов VIII научно-технической конференции (межвузовской). - Петродворец: ВВМУРЭ, 1997. - С. 183-184.
9. Натурные испытания адаптивного компенсатора помехи для сравнительной оценки классического и адаптивного спектрального анализа амплитудной огибающей шумов морских целей / С.Я. Бергер, Ю.В. Марапулец, С.П. Петроченко // Тезисы докладов X научно-технической конференции (межвузовской). - Петродворец: ВВМУРЭ, 1999. - С. 121-123.
10. Марапулец Ю.В. Разработка адаптивной системы выделения сигнальных составляющих в шумах морских целей // Сборник трудов Международной научно-практической конференции. -Петропавловск-Камчатский: КамчатГТУ, 2002. - С. 270-274.
