Первые два источника создают аддитивные помехи, остальные три являются источниками мультипликативных помех. Рассматривается способ подавления помех, обусловленных зондирующим электромагнитным полем для активных ЭМС с непрерывным излучением. Принципиально эта помеха может быть подавлена до сколь угодно малой величины с помощью вычислительных средств, поскольку она пропорциональна току в излучающей антенне, который полностью известен. Сложность подавления данной составляющей помехи заключается в том, что зондирующее ЭМП многократно, не менее чем в 108 раз должно превышать уровень полезного сигнала в месте размещения первичного преобразователя. Необходимо добиться за счет конструкции приемной и излучающей антенн снижения зондирующего поля до величины, которая бы без нелинейных искажений была передана по приемному тракту станции. Существо способа подавления помех от зондирующего ЭМП заключается в следующем. Индукционный первичный преобразователь магнитного поля помещается в токопроводящий цилиндр, который, в свою очередь, размещается в изолированном от воды контейнере. Гермовводы подводного контейнера сращиваются с кабелем, по которому течет ток, создающий в окружающей среде зондирующее ЭМП.
Получены математические выражения для расчета магнитной компоненты ЭМП внутри токопроводящего бесконечного цилиндра и цилиндра конечной длины с торцевыми дисками. Показано, что внутри бесконечного токопроводящего цилиндра магнитное поле отсутствует. Для цилиндра конечной длины получены оценки погрешности компенсации зондирующего поля в зависимости от смещения первичного преобразователя от центра симметрии.
Разработан макет устройства со следующими основными характеристиками: Б = 160мм, Ь = 1295мм, толщина стенки цилиндра d = 7,5мм. Спектральная
плотность собственного шума первичного преобразователя 15 10 - 9 —^— , часто-
л/Гц
та переменного электрического тока 2500Гц, сила тока 10А.
Проведены лабораторные испытания макета. Амплитуда остаточного магнитного поля (составляющей направленной по оси цилиндра) составила 4,6х10-7
А/
'м-
Остаточное магнитное поле в четыре раза меньше сигнала, создаваемого в морской воде ферромагнитным шаром радиусом 0,25 м на расстоянии 10 метров от излучателя и первичного преобразователя. Данный экспериментальный результат говорит о возможности достижения необходимой степени компенсации первичного поля.
В.В.Булаев, И.Н.Котов, Б.А.Телеснин
ОБРАБОТКА И ПОИСК АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ БАЗЕ ДАННЫХ
1 .Исследуемая задача.
Имеется множество акустических сигналов, длительностью 3—10 секунд, каждому сигналу сопоставлен источник и его параметры (скорость, глубина), а
также приемник (скорость глубина). Это множество образует начальное состояние базы данных. Мощность множества имеет порядок 106.
Требуется, по новому (вновь записанному) сигналу, определить источник или множество источников, максимально похожих на источник данного сигнала.
Общие характеристики источников позволяют сделать следующие предположения:
а) сигнал имеет стационарные характеристики [1] (например: в идеале его фурье-образ при постоянной скорости не изменяется за небольшое время ~ 5сек, то есть он становится инвариантом источника);
б) идеализм картины омрачают помехи, вызванные состоянием источника, как-то волна у борта, неравномерность движения (во время записи сигнала), положение приемника;
в) кроме того, использование непосредственно фурье-образа в качестве инварианта затруднено доплеровским смещением, “умноженным” на разную скорость звука в разных «типах моря».
Несмотря на все это, мы все-таки будем считать сигнал псевдо-стационарным. То есть считать, что в сигнале присутствует стационарная составляющая от источника в виде максимума тех частот, которые слабо меняются со временем по амплитуде.
В выделении стационарных характеристик остановимся на том, что, в конце концов, во всем сигнале мы можем отыскать окно с этими самыми стационарными характеристиками, то есть промежуток в записи сигнала, где нет скачкообразных изменений [2]. Условно будем называть их (полученные стационарные характеристики) спектральной оценкой.
2.Образование базы данных сигналов и распознавание.
На этом этапе следует обработать все множество сигналов с целью получения спектральной оценки каждого. Центральным моментом является поиск образа в базе данных. Основа поиска - алгоритм сравнения двух спектральных оценок. Он должен быть таким, чтобы существовала реальная возможность уйти от последовательного сравнения с каждым эталоном, в противном случае процедуру распознавания даже невозможно отладить, то есть сделать работоспособной.
Для реализации скоростного поиска возможны варианты:
1) ввести на всем множестве спектральных оценок отношение порядка [3], связанное с алгоритмом сравнения. Это возможно только в том случае, если введено понятие значимости составляющих самой спектральной оценки, когда в процедуре сравнения они не равноценны. Например, пусть спектральная оценка -это всего 3 числа, характеризующие положение 3-х главных частот стационарной характеристики сигнала. И пусть сравнение заключается в последовательном сравнении этих чисел с эталоном. При первом же несовпадении выдается результат - неравно (не принадлежит). Тогда простой выход в образовании нового числа = Х0+Х1*шах([Х0]) + Х2*тах([Х0]) *шах([Х!]).Где [Х1] -множество всех возможных значений 1-ого числа. Получаемое значение и является той конечной характеристикой, на которую отношение порядка накладывается непосредственно;
2) совершить разбиение всего множества на классы. Т аким образом, чтобы после каждого разбиения количество классов уменьшалось не менее чем в 2 раза, и желательно не более чем в 100 раз. При этом каждый класс обладал бы
обобщенной характеристикой всех входящих в него элементов (первичных спектральных оценок, классов) той же структуры, то есть спектральной оценкой.
При этом второй вариант потребует реализации древовидного отношения на множестве спектральных оценок в базе данных. На каждом подуровне придется пробегать со сравнением по всем классам подуровня, и если количество элементов на каждом уровне не более 100, то полная процедура идентификации не должна занимать продолжительное время. Для технической реализации такого разбиения требуется привлечение корреляционного анализа первичных (записанных с источника) спектральных оценок.
Применимость того или другого варианта определяется возможностью конечной реализации непосредственно в момент создания работоспособной версии ПО.
ЛИТЕРАТУРА
1. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. В 2-х томах. Пер. с франц.- М.: Мир, 1983.
2. Аграновский А.В., Леднов Д.А., Телеснин Б.А. Сегментация речи (математическая модель)// Информационные технологии N9, 1998. С.24-28.
3. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. 6-е издание. Вильямс, 1998. 848 с.
Е. В. Рашидова
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УПРОЩЕНЫХ СООТНОШЕНИЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ДИСПЕРСИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ПОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ ИМПУЛЬСНОГО СИГНАЛА В ВОЛНОВОДЕ
Пространственно-временную структуру гидроакустического импульсного сигнала в горизонтально-стратифицированном волноводе на больших расстояниях от источника можно представить в виде
¥
Е (г^)= ^(ю)Р (г^ )ехр (- шt)!ю , (1)
— ¥
где S(ю)=F(ю)G(ю), G(w), F(w) - спектральные функции источника и приемника, P(r,z, ю) - передаточная характеристика волновода, которая для различных моделей среды представлена в работе [1]. Сравнительно простое представление интеграла (1) по методу стационарной фазы возможно лишь в волноводе Пекериса. В волноводах более сложной структуры, состоящих из большего числа слоев, провести оценку интеграла (1) методом перевала практически невозможно из-за мно-гоэкстремальности функциональной зависимости групповой скорости мод иЦю) от частоты [1]. Однако с увеличением быстродействия ЭВМ и с разработкой алгоритмов быстрого преобразования Фурье (БПФ) появилась реальная возможность численного расчета интеграла (1). Для правильных расчетов интеграла (1) с помощью БПФ необходимо только, чтобы длительность реализации БПФ Т = МЛв (где М - число спектральных отсчетов, ^ - частота среза фильтра низких частот) была бы больше длительности физического сигнала (импульса). В горизон-