ного информационного рассогласования в отсутствие априорных сведений о корреляционных свойствах случайных сигналов.
Библиографический список
1. Савченко В. В. Различение случайных сигналов в частотной области // Радиотехника и электроника. 1997. Т. 42, № 4. С. 426-431.
2. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. 408 с.
3. Боровков А. А. Математическая статистика. Дополнительные главы. М.: Наука, 1984. 615 с.
4. Савченко В. В. Проверка однородности выборочных данных в задачах спектрального оценивания // Радиотехника и электроника. 1999. Т. 44, № 1. С. 65-69.
D. Y. Akatiev, V. V. Savchenko
The Linguistic University of Nizhny Novgorod
The Principle of the Minimum of Informative Divergence by Distinguishing Stochastic Signals
There is a problem how to distinguish stochastic Gaussian signals with help of the sample observations of different volumes using the minimum of the informative divergent distributions in Kullback-Leibler metric. This problem is solved. The effective synthesis of the algorithm is estimated on the base of the possible false choice.
Distinguishing stochastic signals, the sample observations, synthesis of the algorithm, informative divergence, the possible false choice
Статья поступила в редакцию 29 января 2004 г.
УДК 639.2.081.7:681.883.41
В. С. Давыдов, Т. Т. Нгуен, М. Ю. Хренов
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет
"ЛЭТИ"
Методы повышения дальности распознавания рыбных скоплений на фоне донных отражений
Дан сравнительный анализ применения методов междуцикловой корреляционной обработки сигналов и метода переизлучения отраженных сигналов для распознавания рыбных скоплений на фоне донных отражений. Оба метода позволяют повысить дальность распознавания рыбных скоплений на основе использования различия статистических характеристик принимаемых гидролокационных сигналов от дна и от рыбных скоплений.
Согласованная фильтрация, сложные сигналы, огибающая взаимно-корреляционной функции, распознавание рыбных скоплений, объемная и донная реверберации, классификационные признаки
Известно большое количество отечественных и зарубежных работ, направленных на обнаружение рыб по гидроакустическим сигналам, как шумовым, так и рассеянным рыбными скоплениями [1]. Наибольшее практическое значение имеют работы, связанные с
© В. С. Давыдов, Т. Т. Нгуен, М. Ю. Хренов, 2004 17
использованием эхолотов и гидролокаторов. С помощью эхолота гидроакустические сигналы, рассеянные на рыбных скоплениях, отчетливо выделяются на фоне донного отражения (рис. 1), так как расстояние от гидроакустической антенны до рыб всегда меньше расстояния до дна. Но для этого судно должно пройти непосредственно над скоплением, для чего необходимо преодолевать значительные расстояния, тратить много времени, расходовать топливо и моторесурс.
Поэтому экономически более выгодным является обнаружение рыбных скоплений с помощью гидролокатора, облучающего подводную акваторию антенной кругового обзора на значительно большие расстояния (до десятков километров), чем глубина районов рыб-
Антенна эхолота
"Рыбные скопления
Дно 7-7-
Эхосигнал от рыб
Эхосигнал от дна
7-7-7-7-7-7~~
-7—У
Рис. 1
ного промысла. Однако в этом случае трудно различать эхосигналы от рыб и от донных отражений, которые могут приходить в разное время на антенну гидролокатора (рис. 2). Для разделения сигналов применяют гидролокаторы с достаточно узкой диаграммной направленности, чтобы исключить приход отражений от дна раньше, чем поступление сигналов, рассеянных на рыбных скоплениях. С этой целью, в частности, применяют параметрические излучатели, обладающие достаточно узкой диаграммной направленности с малыми боковыми лепестками на сравнительно низких частотах локации (единицы и десятки килогерц) [3]. Однако с увеличением дальности растет площадь сечения подводного пространства, облучаемого гидролокатором, в которую могут попадать как рыбные скопления, так и участки дна. В результате дальность действия этого метода ограничена расстоянием от антенны до ближайшего донного участка. Для поиска рыбных скоплений на больших дальностях необходимо различать эхосигналы от рыбных скоплений и от донных участков, приходящие в разное время или накладывающиеся друг на друга.
Если рыбы движутся с заметными скоростями относительно дна (более 2.. .3 узлов), то эхосигналы от них могут быть обнаружены с помощью доплеровской фильтрации. Однако
4'
I
Антенна гидролокатора
Узкая диаграмма направленности 7--7--7--7--7~~
Дно
Антенна гидролокатора ^
Широкая диаграмма^ направленности
7--7--7--7--
Рис. 2
Эхосигнал от рыб
Эхосигналы от дна
4
если скорости рыб незначительны или их перемещения случайны, то обнаружение рыбных скоплений на фоне донных отражений подобно задаче распознавания случайных ревербе-рационных помех и эхосигналов от неподвижных или малоподвижных жестких тел. С этой целью иностранными специалистами Г. Ван-Трисом и др. предлагалось использовать оптимальную фильтрацию Калмана-Бьюси [4]. Однако Ван-Трисом было показано, что этот фильтр при решении рассматриваемой задачи незначительно превосходит по эффективности согласованный фильтр (СФ), но реализация оптимального фильтра Калмана-Бьюси значительно сложнее и требует дополнительной априорной информации. Поэтому на практике для обнаружения рыбных скоплений используют сложные зондирующие сигналы, для которых произведение ширины полосы F на длительность T значительно превосходит единицу (FT >> 1), и СФ. Однако отклик СФ на эхосигнал от неподвижной или малоподвижной цели превосходит отклик на случайную реверберационную помеху не всегда. Поэтому необходимо разработать метод распознавания эхосигналов от неподвижной или малоподвижной жесткой цели сложной геометрической формы (дна) на фоне случайных ревербера-ционных помех, учитывая различие их статистических характеристик.
В статье [8] предложено применять для распознавания рыбных скоплений разработанный д-ром техн. наук В. С. Давыдовым при участии канд. техн. наук Ю. Г. Иванова метод междуцикловой корреляционной обработки (МКО), основанный на устойчивости классификационных признаков временных положений существенных максимумов в огибающей взаимно-корреляционной функции (ОВКФ) эхосигнала с копией сложного зондирующего импульса ту в пределах ограниченного диапазона углов облучения Д = 10... 15° для
эхосигналов от дна и неустойчивости этих признаков для сигналов, рассеянных на рыбных скоплениях [5]. Устойчивость ту для жестких тел сложной формы, к которым относятся, в
частности, отражающие звуковые колебания рельефы дна (подводные скалы, донные грунты с многослойной структурой и др.) была доказана В. С. Давыдовым ранее. На этом же свойстве в отличие от сравнительной неустойчивости для случайных реверберационных помех (к которым в первую очередь относят сигналы, рассеянные на рыбных скоплениях) основан также разработанный В. С. Давыдовым метод переизлучения отраженных сигналов с целью повышения помехозащищенности при распознавании и идентификации тел сложной геометрической формы на фоне случайных реверберационных помех [9].
Целью настоящей статьи является доказательство применимости методов переизлучения отраженных сигналов и междуцикловой корреляционной обработки сигналов для распознавания рыбных скоплений на фоне донных отражений, а также сравнение помехозащищенности этих методов.
Отражающая поверхность сложной геометрической формы часто может быть аппроксимирована совокупностью поверхностей простых тел. Акустическое поле от такой поверхности формируется в результате сложения полей, отраженных от отдельных участков. Характеристика направленности отраженного акустического поля имеет резкие перепады, а размеры тел намного превышают длины волн облучающих их звуковых колебаний [10]. В этих условиях модель эхосигнала от тела сложной формы может быть представлена в виде
* (0 = (г-Т; ) + N (г) = ^ 5 (г-Т; ) £ (г ) + N (г) , (1)
)=1 ;=1 где Я; - сигнал, отраженный от;-го участка сложного тела; т; - задержка сигнала относительно ; N - аддитивная помеха (шумовая или реверберационная); а; - коэффициент, пропорциональный уровню отражения импульса от ;-го участка поверхности тела; 5 (•) - дельта-функция; - зондирующий импульс.
В соответствии с методом МКО проводится совместная обработка гидролокационных сигналов в двух соседних циклах облучения подводной акватории. Облучение производится сложными частотно-модулированными (ЧМ) сигналами. В СФ вычисляется взаимная корреляционная функция Я (т) эхосигнала * (г) с копией сложного зондирующего
импульса ^ (г):
-12 ^
Я (т) = (ЕЕ ) / | 4 (г) £ (г-т) йг, (2)
—да
да да
где Е^ = 1\С,(г)| йг - энергия зондирующего импульса; Е* = 1*(г)| йг - энергия эхо-
—да —да
*
сигнала; *а - сигнал, комплексно-сопряженный с аналитическим сигналом *а = * + ,
построенным на базе * ( * - действительная часть аналитического сигнала, равная реальному сигналу; * - мнимая часть аналитического сигнала, полученная преобразованием Гильберта сигнала *).
На выходе СФ выделяются огибающие взаимно-корреляционых функций (ОВКФ) для донных отражений ¿д и для рыбных скоплений ¿р (рис. 3). Далее по специальному
алгоритму [6] из ¿д и ¿р, полученных в двух соседних циклах облучения, выделяются
существенные максимумы и из них формируются последовательности равноамплитудных прямоугольных импульсов qд (гг) и ^р (г1) для первого цикла облучения акватории и
Яд (гк) и qр (гк) - для второго цикла (наличие импульса представляется единичным, а отсутствие - нулевым уровнем). Затем между последовательностями цд (гг-) и цд (гк), а также ^р (гI) и ^ (гк) в двух соседних циклах облучения вычисляются знаковые корреляци-
N
онные функции гд (; ) и гр (; ) по формуле г (; ) = N-1 ^ q (гк ) П q (г^ -; ). За счет устой-
к ,1=1
чивости временных положений максимумов в ОВКФ для донных отражений гд (;) превышает Гр (;) для эхосигналов, рассеянных на рыбных скоплениях.
1-й цикл облучения
2-й цикл облучения
С Ау 5р и ЧУ \) 5« V/ ) 1/ 5р и 5 «
к 1 1 ( 1 ^ ( 1 ^ I1 1 1 А г1 г Г
/
пппПппп
д
1
п
Рис. 3
Необходимо отметить, что при использовании зондирующих импульсов с высоким разрешением по дальности [короткие зондирующие импульсы (^), для которых
сТ/2 < Ь (с - скорость звука; Т - длительность зондирующего импульса; Ь - протяженность тела сложной формы) или сложные зондирующие сигналы ^2 (^) с последующим
сжатием в СФ, для которых ¥Т >> 1 (¥ - ширина полосы импульса)] уровень отраженных от тела сложной формы сигналов меньше, чем при использовании длинных зондирующих импульсов, пространственная длина которых сТ/2 >> Ь (без сжатия). Это объясняется тем, что максимумы огибающей эхосигнала 5} (рис. 4) формируются при отражении короткого зондирующего импульса от отдельных у-х элементов тела, сила цели которых меньше силы цели всего тела сложной геометрической формы. При использовании сложных зондирующих импульсов ^2 каждый отраженный сигнал от отдельного у-го элемента тела также имеет уровень меньший, чем от всего тела. Сжатие эхосигнала в СФ при вычислении взаимной корреляционной функции Я (т) отраженного сигнала ^ с копией
сложного зондирующего импульса ^2 выполняется в соответствии с формулой (2), так как ^ представляет собой сумму отраженных у-х сигналов в соответствии с (1). Каждый у-й максимум корреляционной функции Я (т) формируется в результате корреляции ^2 с ^у, значит уровень этого максимума зависит от уровня ^у . При выявлении таких максимумов для распознавания тел сложной формы уровень помех N должен быть ниже уровня отраженных сигналов на А > 10___15 дБ.
£
г
г
д
г.
По методу переизлучения отраженных сигналов один из принятых и записанных в память сигналов (см. рис. 2) переизлучается в том же направлении, что и предыдущий зондирующий импульс, но в обратной последовательности, т. е. сначала передаются на излучатель отсчеты заднего фронта, а затем последовательно отсчеты сигнала и его переднего фронта. Причем при использовании коротких зондирующих импульсов из огибающей принятого
сигнала ¿1 (рис. 4) сначала выделяются существенные максимумы по специальному алгоритму [11] и на них основе формируется последовательность прямоугольных импульсов равной амплитуды ¿2 (рис. 4) с задержками ту, расположенными в обратной последовательности относительно временных положений т; максимумов
огибающей ¿1. При излучении ¿2 происходит отражение каждого сформированного импульса от всех элементов облучаемых тел сложной формы (рельефа дна) и рыбных скоплений. На рис. 4 схематично представлено расположение отраженных импульсов от тела сложной формы, состоящего из трех элементов. С учетом лишь зеркальных составляющих приведены огибающие сигналов ¿3, ¿4 и ¿5, отраженных от трех элементов тела, и огибающая суммарного сигнала от всего тела. Представив передаточную функцию тела сложной формы в виде набора дельта-импульсов с задержками т; и амплитудами а;, получим
п
ф (г) = X а;5 (г -т;).
;=1
Эхосигнал можно определить в виде свертки:
да да п
(г) = | ¿2 (г) Ф (г-т) й т = | ¿2 (г а; 5 (г-т; -т) йт =
—да —да ;=1
00 п п п п
= | Е ау(г + ТУ) Е а;5(г -т; -т)йт =Е Е avajzl (г + ТУ -т;).
—да V=1 ;=1 V=1;=1
При совпадении ту и ту 5^ равен сумме отраженных сигналов от всех элементов тела. В форме 5^ наблюдается глобальный максимум 5гл макс, превышающий средний уровень огибающей 5^. Если ^ формируется в виде суммы длинных сложных зондирующих импульсов ^2, то короткий 5гл макс наблюдается после согласованной фильтрации 5^ в соответствии с (2). Распознавание тела сложной формы выполняется при превышении отношения 5гл макс /5^ порогового уровня у. Порог у устанавливается на основе известных условных плотностей вероятностей величин 5гл макс / 5^ для рассматриваемого тела Р (5гл макс/ 5^ у к ] и помех (шумовых, реверберационных или других тел сложной формы) Р (5гл макс/ 5^ У у т ^, априорных вероятностей появления 5гл макс для распознаваемых тел сложной формы Р (у к ) и помех Р (ут ), функций потерь Птк при принятии решения о присутствии распознаваемого тела (к = 1) или его отсутствии (к = 0), если в действительности наблюдается (т = 0) или отсутствует (т = 1) помеха, а также функций потерь при верных решениях Птт, Щк. Тогда в соответствии с оптимальным байесовским критерием [4] значения отношений 5гл макс/ 5^ минимизацией риска В 2 2 _ _ В = £ И I ПткР ( Ут ) Р [( 5гл. мак с/ 52 )/Ук ] а (5гл. макс/52 )
к=1 т=\ск
разбиваются на две области: Gк, соответствующую распознаваемому телу, и От - помехам.
В результате разделения значений отношений 5гл макс / 5^ на две области определяется величина у. Если отсутствует информация о функции потерь (Птк = 0, Птт = Пкк = 1) и априорных вероятностях Р (Ук), Р (ут), то порог у определяется только на основе условных плотностей вероятностей
I Р _( 5гл. макс/ 5£ )/ У к ] ^ ( 5гл. макс/ 5£ ) = 1 - | Р _( 5гл. макс/5£ )/ У т ] ^ ( 5гл. макс/ 5£ )
ск Ст
да у
или |Р [(5гл. мак с/)/Ук ^ (5гл. мак с/) = 1 - | Р [(5гл. мак с/)/ Ут ^ (5гл. мак с/).
у -да
На рис. 5 приведен пример огибающей 5^ (при использовании после излучения 52 . В этом случае распознавание тела сложной формы (дна) выполняется при 5гл макс/5^ >У, тогда уровень помех может быть соизмерим с 5^, т. е. помехозащищенность возрастает на А дБ относительно метода распознавания при использовании одного зондирующего импульса.
Проверка этого способа распознавания проводилась при модельных гидролокационных измерениях в гидроакустическом бассейне.
¿V Излучались короткие зондирующие
импульсы ^1, огибающая отраженного сигнала от тела сложной формы ¿1 регистрировалась в оперативном запоминающем устройстве, затем считывалась в обратном порядке, т. е. первыми считыва-лись отсчеты заднего фронта записанной огибающей ¿1. Из считываемой огибающей, включающей несколько существенных максимумов, формировалась последовательность прямоугольных импульсов ¿2 и излучалась вновь в направлении модели
тела сложной формы. Эхосигналы от цели регистрировались при одном и том же ¿2 для различных углов облучения.
- 1 N
Средние значения огибающих = — ^ ; определялись на всей протяженности
Рис. 5
;=1
(г), а также для отсчетов на протяжении (1/3) т огибающей (г), исключая ¿гл
гл. макс •
Строились зависимости ¿гл макс /и ¿гл мак^/¿Ц^ . На рис. 6 приведен пример этих зависимостей от угла облучения тела в горизонтальной плоскости при а = 5.. .15°; эталонный сигнал был сформирован при облучении тела с угла ао = 10°. На рис. 7 дан пример этих зависимостей при облучении того же тела семью равноотстоящими импульсами (число максимумов в соизмеримо с 7). Зависимости рис. 7 строились для зондирующих импульсов разной дли-
тельности и для разных диапазонов углов облучения. В среднем отношения ¿г
-тл. макс^ ° <^(1/з)
превышали ¿гл макс/, но отличались незначительно. Из сравнения графиков на рис. 6 и 7 видно, что отношения ¿гл макс/и ¿гл мак^¿Ц^ , полученные при излучении эталонных
сигналов на всех углах облучения, превышали эти отношения при излучении равноотстоящих импульсов, что соответствует облучению тела чужим эталонным сигналом. В данном случае правильное распознавание тела выполнялось без ошибок на всех углах облучения.
¿г
¿у
дБ
13
11
9 7
¿гл. макс/¿2(1/3)
Рис. 6
Рис. 7
.
Я
О
О
Для рыбных скоплений, находящихся в постоянном движении, отсутствует устойчивость временных положений максимумов ту в огибающей эхосигнала. Поэтому при переизлучении сигнала, рассеянного на рыбных скоплениях, в суммарном сигнале 5^ отсутствует существенный глобальный максимум 5гл макс, так что отношение выявленного наибольшего максимума 5гл тах в огибающей 5^ сигнала от рыбных скоплений к среднему уровню 5^ не будет превышать порогового уровня для донных отражений
5гл. макс /5£ < V .
По сравнению с методом МКО метод переизлучения отраженных сигналов позволяет с большей помехоустойчивостью распознавать рыбные скопления на фоне дна.
При выявлении рыбных скоплений уровень суммарного эхосигнала от них 5^ может
также несколько возрастать по сравнению с уровнем сигнала, сформированного при излучении обычного зондирующего импульса, за счет случайных совпадений расположений максимумов ту и ту, но значительно меньше, чем для донных отражений. Недостатком
метода переизлучения отраженных сигналов по сравнению с методом МКО является необходимость переизлучения нескольких сигналов, что требует дополнительных затрат временных и энергетических ресурсов.
Библиографический список
1. Павлов Ю. К. Принцип функционирования стационарных гидроакустических средств и систем мониторинга рыбных запасов // Техн. акуст. 1994. Т. 3. Вып. 1-2 (7-8). С. 63-68.
2. Новиков Б. К., Руденко О. Р., Тимошенко В. И. Нелинейная гидроакустика. Л.: Судостроение, 1981. 264 с.
3. Ван-Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции: В 3. Т. 3. М.: Сов. радио, 1977. 664 с.
4. Давыдов В. С., Иванов Ю. Г. Распознавание эхо-сигналов от тел сложной геометрической формы на фоне случайных реверберационных помех // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: Тр. 6-й междунар. конф. СПб, 28-31 мая 2002 / ФГУП ЦНИИ "Гидроприбор". СПб., 2002. С. 75-77.
5. Давыдов В. С. Оптимальное решающее правило для распознавания тел сложной геометрической формы по отраженным гидроакустическим сигналам // Акустические методы и средства исследования океана: Тез. докл. IV Дальневост. акуст. конф., ДОАН СССР, Владивосток, октябрь 1986 г. / Ин-т океанологии ДОАН СССР. Владивосток, 1986. С. 32-36.
6. Бондарь Л. Ф., Давыдов В. С. Распознавание подводных скал и донных грунтов с использованием измерительных средств высокой разрешающей способности по дальности // Прикладная акустика: Межвуз. сб. научн. тр. / ТГРТИ. Таганрог, 1987. Вып. 13. С. 71-79.
7. Давыдов В. С., Нгуен Т. Т., Хренов М. Ю. Взаимно-корреляционная обработка гидролокационных сигналов для повышения дальности распознавания рыбных скоплений на фоне донных отражений // Изв. СПбГЭТУ "ЛЭТИ". Сер. "Радиоэлекроника и телекоммуникации". 2003. Вып. 2. С. 19-21.
8. Давыдов В. С. Повышение помехозащищенности распознавания тел сложной формы по отраженным акустическим сигналам // Техн. акуст. 1994. Т. 3. Вып. 1-2 (7-8). С. 59-63.
9. Штагер Е. А., Чаевский Е. В. Рассеяние волн на телах сложной формы. М.: Сов. радио, 1974. ? с.
10. Давыдов В. С. Алгоритм выделения существенных максимумов в огибающей эхосигнала // Методы, алгоритмы принятия решений: Тез. II Всесоюз. акуст. сем. Л.: Судостроение, 1988. С. 65-66.
V. S. Davidov, T. T. Nguen, M. Ju. Hrenov
Saint-Petersburg state electrotechnical university "LETI"
Methods for Increase Fish Bunch Recognition Distance at the Background Sea Floor Reflection Noise
The comparative analysis of using the correlative signal processing between cycles methods and the method of re-emission echoed signals for recognition fish bunches at the background sea floor reflections noise are described in this article. These methods permit to increase the recognition distance of fish bunches by using the differences of the statistic performance received echo ranging signals from sea floor and fish bunches.
Matched filtering, compound signals, envelope of cross-correlation function, fish bunching recognition, volumetric and floor reverberation, classified features
Статья поступила в редакцию 14 января 2004 г.
УДК 681.883.45
Е. В. Богданов, Х. Т. Вьюнг, В. С. Давыдов
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет
"ЛЭТИ"
Выбор сигналов и метода их обработки для гидроакустической подводной связи в мелком море
Дан сравнительный анализ результатов применения сложных фазоманипу-лированных и частотно-модулированных сигналов для передачи сообщений по гидроакустическому каналу связи. Рассмотрены методы согласованной фильтрации и спектрального анализа сложных сигналов для выделения полезной информации, искажаемой в процессе распространения этих сигналов в морской среде. Рекомендовано использовать амплитудные спектры сложных частотно-модулированных сигналов для передачи кодовой информации с целью уменьшения ее искажений в наиболее сложной помеховой ситуации мелкого моря и оптимальные решающие правила для распознавания передаваемой информации.
Гидроакустический канал, фазоманипулированный сигнал, частотно-модулированный сигнал, шумоподобный сигнал, замирания, амплитудный спектр, многолучевое распространение, эффект Доплера, тональный импульс, критерий Байеса, критерий максимума апостериорной вероятности
Известно, что морская среда вызывает значительные искажения практически всех параметров распространяющихся в ней гидроакустических сигналов (амплитудные, частотные и фазовые искажения). Большое количество исследований было направленно на уменьшение и исключение этих искажений. В настоящее время в соответствии с ранее выработанными рекомендациями [1] для устройств кодовой гидроакустической подводной связи широко используются сложные сигналы, произведение ширины полосы F ко-
26
© Е. В. Богданов, Х. Т. Вьюнг, В. С. Давыдов, 2004