RU2550576C1 - Method to measure distance to noisy object - Google Patents

Method to measure distance to noisy object Download PDF

Info

Publication number
RU2550576C1
RU2550576C1 RU2014103200/28A RU2014103200A RU2550576C1 RU 2550576 C1 RU2550576 C1 RU 2550576C1 RU 2014103200/28 A RU2014103200/28 A RU 2014103200/28A RU 2014103200 A RU2014103200 A RU 2014103200A RU 2550576 C1 RU2550576 C1 RU 2550576C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
distance
autocorrelation function
noise
carrier frequency
frequency
Prior art date
Application number
RU2014103200/28A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Валерий Григорьевич Тимошенков
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" filed Critical Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор"
Priority to RU2014103200/28A priority Critical patent/RU2550576C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2550576C1 publication Critical patent/RU2550576C1/en

Links

Landscapes

  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

FIELD: measurement equipment.
SUBSTANCE: method includes reception of a hydroacoustic noise signal with a hydroacoustic antenna, target following in the mode of noise direction-finding, spectral analysis of the hydroacoustic noise signal in wide frequency band, detection of distance to the target, the hydroacoustic noise signal is received by halves of the hydroacoustic antenna, they measure mutual spectrum between hydroacoustic noise signals, received by halves of the hydroacoustic antenna; they measure autocorrelation function of this mutual spectrum (ACF); they measure carrier frequency of autocorrelation function Fmeas, measure difference between the measured carrier frequency and reference carrier frequency of noise emission signal of the target Fref, measured at the small distance (Fref-Fmeas), and the distance to the target is detected by the formula D=(Fref-Fmeas)K, where K is coefficient of proportionality, which is calculated as the ratio of measurement of carrier frequency of autocorrelation function by unit of distance in detection of reference frequency.
EFFECT: increased accuracy.
1 dwg

Description

Изобретение относится к области гидроакустики и может быть использовано при разработке систем определения координат для гидроакустических комплексов.The invention relates to the field of sonar and can be used in the development of coordinate systems for sonar complexes.

Известны пассивные методы определения дистанции по составу спектра принимаемого сигнала (Спицин Е.И., Проскурякова Т.В. Способ наименьших квадратов в спектральном методе определения дистанции при однолучевом приеме // Вопросы кораблестроения. Сер. Акустика. ЦНИИ «Румб», 1977 г., Вып.8; Исак В.А. Измерение дистанции пассивными методами // Морской сборник, 1987 г., №5, стр.68-70; Демиденко В.А. Частотный метод оценки расстояния и его эффективность при работе ГАС в пассивном режиме // Гидроакустика, 1993 г., Вып 1, стр.3-16) Для оценки дистанции спектральные методы используют в качестве физической основы зависимость степени затухания интенсивности звука от частоты при распространении в водной среде.Known are passive methods for determining the distance from the composition of the spectrum of the received signal (Spitsin E.I., Proskuryakova T.V. The least squares method in the spectral method for determining the distance with single-beam reception // Shipbuilding Issues. Ser. Acoustics. Central Research Institute "Rumb", 1977 , Issue 8; Isak V.A. Measurement of distance by passive methods // Marine collection, 1987, No. 5, p. 68-70; Demidenko V.A. Frequency method of distance estimation and its efficiency when working with passive mode GAS // Hydroacoustics, 1993, Issue 1, pp. 3-16) To estimate the distance, spectral methods s is used as the physical basis of the degree of attenuation of the sound intensity of the frequency in the propagation in an aqueous medium.

Известен способ, в котором в качестве параметра для оценки дистанции используют закон спада (наклон) спектра сигнала в точке приема (Демиденко В.А., Перельмутер Ю.С. Спектральный метод оценки дистанции // Гидроакустика,2006 г.,Вып.6, стр.51-59).There is a method in which as a parameter for estimating the distance using the law of decline (slope) of the signal spectrum at the receiving point (Demidenko V.A., Perelmuter Yu.S. Spectral method for estimating distance // Hydroacoustics, 2006, Issue 6, pg. 51-59).

Этот способ предполагает сопровождение объекта в режиме шумопеленгования, преобразование принятого аналогового сигнала в цифровой, цифровой спектральный анализ сигнала в широкой полосе частот, измерение спада спектра сигнала в точке приема, определение дистанции до объекта по результатам этого измерения с учетом априорных знаний параметров формы спектра сигнала, излучаемого объектом, и величины пространственного затухания в морской среде. Этот способ наиболее близок к предлагаемому изобретению и поэтому выбран в качестве прототипа.This method involves tracking the object in the noise-detecting mode, converting the received analog signal to digital, digital spectral analysis of the signal in a wide frequency band, measuring the decay of the signal spectrum at the receiving point, determining the distance to the object from the results of this measurement, taking into account a priori knowledge of the parameters of the shape of the signal spectrum, radiated by the object, and the magnitude of spatial attenuation in the marine environment. This method is closest to the proposed invention and is therefore selected as a prototype.

При работе в реальных условиях границы спектра при распространении размываются случайным образом из-за влияния мешающего судоходства и собственного шумоизлучения носителя. В этой ситуации неизвестно, что сказывается на изменении закона спада спектра: внешняя среда, собственное шумоизлучение при движении антенны, наличие нескольких целей на одном направлении или процедура нормирования и центрирования. Процедуры нормирования и центрирования, принятые при цифровой обработке для формирования единого массива данных, используют оценки уровня помехи, действующие на момент измерения. Если процесс на входе нормальный и стационарный, то это не оказывает существенного влияния на результат измерения спектра во времени. В нашей ситуации уровень помехи на входе меняется случайным образом, поэтому результат спектрального анализа формируется в зависимости от уровня помехи на входе. Все это приводит к ошибочной и недостоверной оценке дистанции.When operating in real conditions, the boundaries of the spectrum during propagation are eroded randomly due to the influence of interfering shipping and the carrier’s own noise emission. In this situation, it is not known what affects the change in the law of spectrum decay: the external environment, intrinsic noise emission when the antenna moves, the presence of several targets in one direction, or the normalization and centering procedure. The normalization and centering procedures adopted during digital processing to form a single data array use the interference level estimates that are valid at the time of measurement. If the input process is normal and stationary, then this does not significantly affect the result of measuring the spectrum in time. In our situation, the input noise level varies randomly, so the result of the spectral analysis is formed depending on the input noise level. All this leads to an erroneous and inaccurate assessment of the distance.

Таким образом, недостатком способа прототипа, как и других приведенных выше способов, является недостоверность оценки дистанции виду сложности оценки границ спектра, принадлежащего сигналу шумоизлучения.Thus, the disadvantage of the prototype method, as well as the other methods described above, is the inaccuracy of the distance estimate due to the complexity of the estimation of the spectrum boundaries belonging to the noise emission signal.

Техническим результатом изобретения является повышение достоверности определения оценки дистанции до шумящего в море объекта и снижение времени на получении оценки дистанции.The technical result of the invention is to increase the reliability of determining the estimate of the distance to a noisy object in the sea and reduce the time it takes to obtain a distance estimate.

Указанный технический результат достигается тем, что в известный способ, содержащий прием гидроакустического шумового сигнала цели гидроакустической антенной, преобразование принятого аналогового сигнала в цифровой, сопровождение объекта в режиме шумопеленгования, спектральный анализ гидроакустического шумового сигнала цели в широкой полосе частот, определение дистанции до цели, дополнительно введены новые операции, а именно: прием гидроакустического шумового сигнала производят половинами гидроакустической антенны, измеряют взаимный спектр между гидроакустическими шумовыми сигналами, принятыми половинами гидроакустической антенны; классифицируют объект, измеряют автокорреляционную функцию (АКФ) этого взаимного спектра; измеряют несущую частоту автокорреляционной функции Fизм, измеряют разность между измеренной несущей частотой и Fэталон эталонной несущей частотой автокорреляционной функции сигнала шумоизлучения объекта, полученной на малой известной дистанции (Fэталон-Fизм), а дистанцию до объекта определяют по формуле: Д=(Fэталон-Fизм)/K, где K - коэффициент пропорциональности, который вычисляют как отношение изменения несущей частоты автокорреляционной функции на единицу расстояния при определении эталонной частоты объекта принятого класса.The specified technical result is achieved by the fact that in a known method comprising receiving a hydro-acoustic noise signal of a target by a hydro-acoustic antenna, converting the received analog signal to digital, tracking the object in noise-detecting mode, spectral analysis of the hydro-acoustic noise signal of the target in a wide frequency band, determining the distance to the target, additionally new operations have been introduced, namely: the hydro-acoustic noise signal is received by the halves of the hydro-acoustic antenna; mny hydroacoustic noise range between signals received hydroacoustic antenna halves; classify the object, measure the autocorrelation function (ACF) of this mutual spectrum; measuring the autocorrelation function of the carrier frequency F edited measured difference between the measured carrier frequency and F standard reference carrier frequency of the autocorrelation function of the signal to noise emissions object obtained in a small known distance (F -F reference edited), and the distance to the object is determined by the formula: D = ( F reference -F ISM ) / K, where K is the proportionality coefficient, which is calculated as the ratio of the change in the carrier frequency of the autocorrelation function per unit distance when determining the reference frequency of an object of the adopted class.

Сущность предлагаемого изобретения заключается в следующем.The essence of the invention is as follows.

Известно соотношение, которое определяет давление в точке приема (А.П. Евтютов, В.Б. Митько. Примеры инженерных расчетов в гидроакустике. Л.: Судостроение, 1981 г., стр.106).A relation is known that determines the pressure at the receiving point (A.P. Evtyutov, V. B. Mitko. Examples of engineering calculations in hydroacoustics. L .: Shipbuilding, 1981, p. 106).

Figure 00000001
,
Figure 00000001
,

где Р0 - приведенная шумность принятого гидроакустического шумового сигнала цели объекта шумоизлучения;where P 0 is the reduced noise level of the received hydroacoustic noise signal of the target of the noise emission object;

r - расстояние до объекта шумоизлучения;r is the distance to the noise emission object;

Δf - полоса принятого гидроакустического шумового сигнала объекта шумоизлучения,Δf is the band of the received hydroacoustic noise signal of the noise emission object,

Figure 00000002
- закон спада спектральной плотности принятого гидроакустического шумового сигнала объекта шумоизлучения, где f01 - эталонная частота, равная 1 кГц; fc - частота принятого гидроакустического шумового сигнала объекта шумоизлучения; n - показатель спада спектральной плотности;
Figure 00000002
- the law of decay of the spectral density of the received hydroacoustic noise signal of the noise emission object, where f 01 is the reference frequency equal to 1 kHz; f c is the frequency of the received hydroacoustic noise signal of the noise emission object; n is the spectral density decay rate;

β - коэффициент затухания при распространении, β=0.036f3/2.β is the propagation attenuation coefficient, β = 0.036f 3/2 .

В зависимости от вида спада спектра и от класса объекта значения коэффициента n могут изменяться от -к до +к. Если спектр спадает с ростом частоты, то к>0. Если спектр растет с ростом частоты, то к<0. Если к=0, то спектр равномерный. В зависимости от дистанции границы спектра могут изменяться. При этом средняя частота спектра шумоизлучения принятого гидроакустического шумового сигнала объекта определяется верхней и нижней границами принятого спектра и характером его спада в этих границах. Если характер спектра спадающий и K>0, то высокочастотные составляющие исходного спектра шумоизлучения при сферическом расширении затухают быстрее низкочастотных и поэтому верхняя частота границы спектра шумоизлучения принятого гидроакустического шумового сигнала объекта при распространении затухает быстрее, чем нижняя граничная частота, что приводит к изменению средней частоты принятого спектра. Таким образом, средняя частота принятого спектра гидроакустического шумового сигнала объекта будет зависеть от сферического расширения фронта волны r2 и от частотного затухания 10-0.1β·r, которое также зависит от дистанции. (B.C. Бурдик. Анализ гидроакустических систем. Л.: Судостроение, 1988 г., стр.111-133).Depending on the type of spectrum decline and on the class of the object, the values of the coefficient n can vary from -k to + k. If the spectrum decreases with increasing frequency, then k> 0. If the spectrum grows with increasing frequency, then k <0. If k = 0, then the spectrum is uniform. Depending on the distance, the boundaries of the spectrum may vary. In this case, the average frequency of the noise emission spectrum of the received hydroacoustic noise signal of the object is determined by the upper and lower boundaries of the received spectrum and the nature of its decline at these boundaries. If the nature of the spectrum is decreasing and K> 0, then the high-frequency components of the initial noise emission spectrum attenuate faster than low-frequency ones during spherical expansion, and therefore the upper frequency of the noise emission spectrum boundary of the received hydroacoustic noise signal of the object attenuates faster than the lower cutoff frequency during propagation, which leads to a change in the average frequency of the received spectrum. Thus, the average frequency of the received spectrum of the hydroacoustic noise signal of the object will depend on the spherical expansion of the wave front r 2 and on the frequency attenuation 10 -0.1β · r , which also depends on the distance. (BC Burdik. Analysis of hydroacoustic systems. L .: Shipbuilding, 1988, pp. 111-133).

Если сигнал шумоизлучения принимается двумя половинами одной антенны, то для сигналов X1(t) и X2(t), можно записать:If the noise signal is received by two halves of one antenna, then for signals X 1 (t) and X 2 (t), we can write:

Figure 00000003
и
Figure 00000003
and

Figure 00000004
, где
Figure 00000005
- взаимный энергетический спектр шумоизлучения входных процессов, принятых сигналов двумя половинами антенны. Полученный взаимный энергетический спектр можно подвергнуть еще раз преобразованию Фурье, тогда в результате будет получена автокорреляционная функция или вторичный спектр.
Figure 00000004
where
Figure 00000005
- mutual energy spectrum of noise emission of input processes, received signals by two halves of the antenna. The resulting mutual energy spectrum can be subjected once again to the Fourier transform, then the result will be an autocorrelation function or a secondary spectrum.

Figure 00000006
Figure 00000006

где ωв - верхняя граничная частота принятого спектра шумоизлучения;where ω in is the upper cutoff frequency of the received noise emission spectrum;

ωн - нижняя граничная частота принятого спектра шумоизлучения. (Дж. Бендат, А. Пирсол. Применения корреляционного и спектрального анализа. Пер. с англ. М.: Мир, 1983, стр.71).ω n is the lower boundary frequency of the received noise emission spectrum. (J. Bendat, A. Piersol. Applications of correlation and spectral analysis. Transl. From English. M.: Mir, 1983, p. 71).

Аргумент функции

Figure 00000007
определяет несущую частоту автокорреляционной функции, которая является средней частотой спектра принятого сигнала шумоизлучения и соответствует конкретной дистанции. Кроме того, эти частоты когерентны, т.е. связаны определенными фазовыми соотношениями с объектом шумоизлучения и принадлежат только этому конкретному объекту. Затухание верхней частоты спектра шумоизлучения, связанное с распространением, будет сказываться именно на этом спектре, и именно этот спектр будет искажаться при распространении. Поэтому несущая автокорреляционной функции определяет среднюю частоту принятого процесса шумоизлучения именно этого объекта, и она не зависит от мешающего действия помехи, поскольку случайная и широкополосная помеха, действующая в точке приема, не когерентна и ее составляющие не имеют фазовых связей.Function argument
Figure 00000007
determines the carrier frequency of the autocorrelation function, which is the average frequency of the spectrum of the received noise signal and corresponds to a specific distance. In addition, these frequencies are coherent, i.e. are connected by certain phase relations with the object of noise emission and belong only to this particular object. The attenuation of the upper frequency of the noise spectrum associated with the propagation will affect precisely this spectrum, and it is this spectrum that will be distorted during propagation. Therefore, the carrier of the autocorrelation function determines the average frequency of the received noise emission process of this particular object, and it does not depend on the interfering effect of the interference, since the random and broadband interference acting at the receiving point is not coherent and its components do not have phase connections.

Сравнивая измеренное значение несущей частоты с эталонной частотой, которая определяется исходной полосой шумоизлучения объекта на малой дистанции, Fэталон-Fизм, можно вынести решение о дистанции до объекта известного класса, который характеризуется своим видом спектра. Для этого необходимо измерить эталонную несущую частоту автокорреляционной функции на малой дистанции (например 1 км), несущую частоту автокорреляционной функции на большой дистанции (например 100 км) и определить калибровочный коэффициент К, который характеризуется тем, как изменяется ширина полосы сигнала шумоизлучения известного класса и, соответственно, средняя частота принятого спектра шумоизлучения от дистанции. Предположим, что на дистанции 1 км, спектр принятого шумоизлучения находится в диапазоне от 0,5 кГц до 5 кГц и принятая средняя частота сигнала (несущая частота автокорреляционной функции) равна 2750 Гц. На дистанции 100 км полоса принятого сигнала находится в диапазоне от 0,5 кГц до 1,5 кГц, а средняя частота (несущая частота автокорреляционной функции) равна 1000 Гц. Таким образом, коэффициент K=1750 Гц/100 или 17,5 Гц на 1 км. Если в процессе последующих измерений будет получена средняя частота принятого сигнала (несущая частота автокорреляционной функции), равная 1550 Гц, то дистанция будет равна (2750-1550)47,5=71,4 км.Comparing the measured value of the carrier frequency with the reference frequency, which is determined by the initial noise emission band of an object at a short distance, F reference -F ISM , you can make a decision about the distance to an object of a known class, which is characterized by its kind of spectrum. For this, it is necessary to measure the reference carrier frequency of the autocorrelation function at short distances (for example, 1 km), the carrier frequency of the autocorrelation function at long distances (for example, 100 km) and determine the calibration coefficient K, which is characterized by how the bandwidth of the noise signal of a known class changes, and accordingly, the average frequency of the received noise emission spectrum from a distance. Suppose that at a distance of 1 km, the spectrum of the received noise is in the range from 0.5 kHz to 5 kHz and the received average signal frequency (carrier frequency of the autocorrelation function) is 2750 Hz. At a distance of 100 km, the band of the received signal is in the range from 0.5 kHz to 1.5 kHz, and the average frequency (carrier frequency of the autocorrelation function) is 1000 Hz. Thus, the coefficient K = 1750 Hz / 100 or 17.5 Hz per 1 km. If in the process of subsequent measurements the average frequency of the received signal (the carrier frequency of the autocorrelation function) equal to 1550 Hz is obtained, then the distance will be (2750-1550) 47.5 = 71.4 km.

Таким образом, измеряя отличие измеренного значения несущей частоты автокорреляционной функции принятого спектра шумоизлучения объекта известного класса от эталонного, можно определить дистанцию до объекта шумоизлучения. Достоинство этого способа заключается в том, что нет необходимости измерять верхнюю частоту спектра, нижнюю частоту спектра принятого сигнала шумоизлучения объекта на фоне помехи в точке приема, потом определять среднюю частоту. Средняя частота определяется автоматически как несущая частота автокорреляционной функции.Thus, by measuring the difference in the measured value of the carrier frequency of the autocorrelation function of the received noise emission spectrum of an object of a known class from a reference one, we can determine the distance to the noise emission object. The advantage of this method is that there is no need to measure the upper frequency of the spectrum, the lower frequency of the spectrum of the received noise signal of the object against the background of interference at the receiving point, then determine the average frequency. The average frequency is automatically determined as the carrier frequency of the autocorrelation function.

На чертеже приведена блок-схема устройства, реализующая предлагаемый способ. Антенна 1 двусторонней связью через блок 2 предварительной обработки и формирования характеристик направленности соединена с блоком 3 БПФ измерения взаимного спектра и классификации. Блок 4 вычисления автокорреляционной функции через блок 5 БПФ измерения несущей частоты заполнения автокорреляционной функции соединен с блоком 8 измерения разности между измеренной несущей частотой автокорреляционной функции и эталонной частотой, а блок 7 определения дистанции до измеренного объекта шумоизлучения соединен с индикатором 6. Блок 9 эталонных исходных данных соединен со вторым входом блока 8, а второй выход блока 5 измерения несущей частоты соединен со вторым входом индикатора 6.The drawing shows a block diagram of a device that implements the proposed method. Antenna 1 is a two-way communication through block 2 of pre-processing and formation of directivity characteristics connected to block 3 of the FFT measurement of the mutual spectrum and classification. Unit 4 for calculating the autocorrelation function through the FFT unit 5 for measuring the carrier frequency of filling the autocorrelation function is connected to unit 8 for measuring the difference between the measured carrier frequency of the autocorrelation function and the reference frequency, and unit 7 for determining the distance to the measured noise emission object is connected to indicator 6. Unit 9 of the reference source data connected to the second input of block 8, and the second output of the carrier frequency measuring unit 5 is connected to the second input of indicator 6.

Предложенный способ целесообразно проиллюстрировать на примере работы реализующего его устройства, приведенного на чертеже.It is advisable to illustrate the proposed method by the example of the operation of the device implementing it, shown in the drawing.

Шумовой сигнал принимается половинами антенны 1, передается в блок 2, в котором происходит предварительная обработка принятых сигналов каждой из половин антенны, преобразование аналогового сигнала в цифровой вид и формирование пространственного канала характеристики направленности. С выхода блока 2 сигнал шумоизлучения поступает в блок 3 БПФ, где измеряется взаимный спектр принятого шумового сигнала двумя половинами антенны без нормирования и центрирования и производится классификация объекта по спектральным признакам, которые передаются в блок 4 определения автокорреляционной функции. Измерение спектра и определение автокорреляционной функции является известными операциями, которые используются в современных цифровых процессорах для обработки сигналов в реальном масштабе времени (Дж. Бендат, А. Пирсол. Применения корреляционного и спектрального анализа. Пер. с англ. М.: Мир, 1983, стр.71). Классификация с использованием спектральных признаков является известной операцией и достаточно подробно изложена в книге Л.Л. Мясников, Е.Н. Мясников. Автоматическое распознавание звуковых образов. Л.: Энергия, 1970 г. Антенна, приемное устройство, предварительная обработка принятых сигналов и формирование пространственного канала характеристики направленности являются известными устройствами, которые достаточно подробно рассмотрены в книге B.C. Бурдик. Анализ гидроакустических систем. Судостроение, 1988 г., стр.347. Блоки 5, 7, 8, 9, могут быть реализованы в цифровых процессорах с использованием стандартных программ или процедур программирования вычислительных систем. Принципы цифрового преобразование и обработки достаточно подробно приведены в работе («Применение цифровой обработки сигналов» п/р Оппенгейма. М.: Мир, 1980 г., стр.389-436) При использовании цифровой техники в качестве спектрального анализа применяют процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ), которые обеспечивают выделение и измерение энергетического спектра шумового электрического процесса.The noise signal is received by the halves of the antenna 1, transmitted to block 2, in which there is a preliminary processing of the received signals of each of the halves of the antenna, the conversion of the analog signal to digital and the formation of the spatial channel of the directivity. From the output of block 2, the noise signal enters the FFT block 3, where the mutual spectrum of the received noise signal is measured by the two halves of the antenna without normalization and centering, and the object is classified by spectral features, which are transmitted to the autocorrelation function determination block 4. Spectrum measurement and determination of the autocorrelation function are well-known operations that are used in modern digital processors to process signals in real time (J. Bendat, A. Pirsol. Applications of correlation and spectral analysis. Transl. From English. M .: Mir, 1983, pg. 71). Classification using spectral features is a well-known operation and is described in sufficient detail in the book of L. L. Myasnikov, E.N. Butchers. Automatic recognition of sound images. L .: Energy, 1970. The antenna, the receiving device, the preliminary processing of the received signals and the formation of the spatial channel of the directivity are known devices, which are discussed in sufficient detail in the book B.C. Burdik. Analysis of sonar systems. Shipbuilding, 1988, p. 347. Blocks 5, 7, 8, 9, can be implemented in digital processors using standard programs or programming procedures of computer systems. The principles of digital conversion and processing are described in sufficient detail in the work (“The Use of Digital Signal Processing”, Oppenheim Pr., Moscow: Mir, 1980, pp. 389-436) When using digital technology, fast Fourier transform procedures are used as spectral analysis (FFT), which provide the selection and measurement of the energy spectrum of a noise electrical process.

(Применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1980 г., стр.296) В настоящее время практически вся гидроакустическая аппаратура выполняется на спецпроцессорах, которые преобразуют акустический сигнал в цифровой вид и производят в цифровом виде формирование характеристик направленности, многоканальную обработку и обнаружение сигнала, а также измерение спектров сигнала шумоизлучения, автокорреляционную обработку и процедуры анализа спектров. Вопросы реализации спецпроцессоров достаточно подробно рассмотрены в книге Ю.А.Корякин, С.А.Смирнов, Г.В.Яковлев «Корабельная гидроакустическая техника» Санкт-Петербург «Наука»2004 г. стр.281. Измеренная оценка дистанции отображается на дисплее индикатора 6, куда поступает и сам вид несущей автокорреляционной функции. Вычисление значения несущей частоты автокорреляционной функции не вызывает существенных затруднений и может производиться последовательно с вычислениями спектральных и корреляционных оценок в процессе обработки сигналов обнаружения и измерения параметров, что существенно сокращает время получения оценки дистанции. Можно проградуировать шкалу дистанции в значениях частоты несущей автокорреляционной функции и отображать оценку дистанции в процессе работы в автоматическом режиме, что практически исключено в прототипе.(The use of digital signal processing. M .: Mir, 1980, p. 266) At present, almost all hydroacoustic equipment is performed on special processors that convert the acoustic signal into a digital form and digitally produce directional characteristics, multichannel processing and detection signal, as well as measuring the spectra of the noise signal, autocorrelation processing and spectral analysis procedures. Issues of the implementation of special processors are considered in sufficient detail in the book by Yu.A. Koryakin, S. A. Smirnov, G. V. Yakovlev “Ship hydroacoustic equipment” St. Petersburg “Science” 2004, p. 281. The measured distance estimate is displayed on the display of indicator 6, where the very form of the bearing autocorrelation function also enters. The calculation of the carrier frequency of the autocorrelation function does not cause significant difficulties and can be performed sequentially with the calculation of spectral and correlation estimates in the process of processing detection signals and measuring parameters, which significantly reduces the time to obtain a distance estimate. You can calibrate the distance scale in the frequency values of the carrier autocorrelation function and display the distance estimate during operation in automatic mode, which is practically excluded in the prototype.

Claims (1)

Способ измерения дистанции до шумящего объекта, содержащий прием гидроакустического шумового сигнала цели гидроакустической антенной, преобразование принятого аналогового сигнала в цифровой, сопровождение объекта в режиме шумопеленгования, спектральный анализ гидроакустического шумового сигнала цели в широкой полосе частот, определение дистанции до цели, отличающийся тем, что прием гидроакустического шумового сигнала производят половинами гидроакустической антенны, измеряют взаимный спектр между гидроакустическими шумовыми сигналами, принятыми половинами гидроакустической антенны; классифицируют объект, измеряют автокорреляционную функцию (АКФ) этого взаимного спектра; измеряют несущую частоту автокорреляционной функции Fизм, измеряют разность между измеренной несущей частотой и эталонной несущей частотой автокорреляционной функции сигнала шумоизлучения объекта Fэталон, полученной на малой известной дистанции (Fэталон-Fизм), а дистанцию до объекта определяют по формуле Д=(Fэталон-Fизм)/K, где K - коэффициент пропорциональности, который вычисляют как отношение изменения несущей частоты автокорреляционной функции на единицу расстояния при определении эталонной частоты объекта принятого класса. A method of measuring the distance to a noisy object, comprising receiving a hydro-acoustic noise signal of a target with a hydro-acoustic antenna, converting the received analog signal to digital, tracking the object in noise detection mode, spectral analysis of a hydro-acoustic noise signal of a target in a wide frequency band, determining the distance to the target, characterized in that sonar noise signal produced by the halves of the sonar antenna, measure the mutual spectrum between sonar noise signals bumps received by the halves of the hydroacoustic antenna; classify the object, measure the autocorrelation function (ACF) of this mutual spectrum; measure the carrier frequency of the autocorrelation function F ISM , measure the difference between the measured carrier frequency and the reference carrier frequency of the autocorrelation function of the object noise signal F reference obtained at a small known distance (F reference -F ISM ), and the distance to the object is determined by the formula D = (F the reference is -F ISM ) / K, where K is the proportionality coefficient, which is calculated as the ratio of the change in the carrier frequency of the autocorrelation function per unit distance when determining the reference frequency of an object of the adopted class.
RU2014103200/28A 2014-01-30 2014-01-30 Method to measure distance to noisy object RU2550576C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014103200/28A RU2550576C1 (en) 2014-01-30 2014-01-30 Method to measure distance to noisy object

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014103200/28A RU2550576C1 (en) 2014-01-30 2014-01-30 Method to measure distance to noisy object

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2550576C1 true RU2550576C1 (en) 2015-05-10

Family

ID=53294014

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014103200/28A RU2550576C1 (en) 2014-01-30 2014-01-30 Method to measure distance to noisy object

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2550576C1 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2667330C1 (en) * 2017-06-05 2018-09-18 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-Морского Флота "Военно-морская академия им. Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" Method for determining the location of objects by a hydroacoustic passive system in conditions of multimode sound emission
RU2681432C1 (en) * 2018-04-12 2019-03-06 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Noisy target class and distance thereto determining method
RU2690223C1 (en) * 2018-08-28 2019-05-31 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Method of determining coordinates of a marine noisy target
RU2718144C1 (en) * 2019-09-26 2020-03-30 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем морских технологий Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИПМТ ДВО РАН) Method of classification, determination of coordinates and parameters of movement of a noisy object in the infrasound frequency range
RU2719626C1 (en) * 2019-05-06 2020-04-21 Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" Method for determining noise-generating object maneuver
RU2782619C1 (en) * 2022-05-12 2022-10-31 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Method for determining the distance to a surface ship in conditions of far zones of acoustic illumination

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU92014750A (en) * 1992-12-28 1995-01-27 Научно-производственное объединение "Всесоюзный научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений" METHOD OF MEASURING THE LEVEL OF THE PRESSURE OF SOUND TREATMENT OF A MOVING OBJECT IN THE CONDITIONS OF MEASURING HYDRO-ACOUSTIC POLYGON
US5422860A (en) * 1992-10-23 1995-06-06 Rowe, Deines Instruments Incorporated Correlation sonar system
RU2128848C1 (en) * 1997-09-10 1999-04-10 Общество с ограниченной ответственностью Инженерный центр Process measuring range to source of noise making
RU2156984C1 (en) * 1999-07-12 2000-09-27 Государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Process of generation of information on noisy object at sea and process of obtainment of color scales for it
RU2208811C2 (en) * 2001-09-27 2003-07-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Procedure to obtain information on noisy objects in sea

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2063106C1 (en) * 1992-12-28 1996-06-27 Научно-производственное объединение "Всесоюзный научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений" Method for measuring noise-emission pressure level of moving object under sonar testing ground conditions with time-varying transfer function

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5422860A (en) * 1992-10-23 1995-06-06 Rowe, Deines Instruments Incorporated Correlation sonar system
RU92014750A (en) * 1992-12-28 1995-01-27 Научно-производственное объединение "Всесоюзный научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений" METHOD OF MEASURING THE LEVEL OF THE PRESSURE OF SOUND TREATMENT OF A MOVING OBJECT IN THE CONDITIONS OF MEASURING HYDRO-ACOUSTIC POLYGON
RU93044205A (en) * 1993-08-31 1996-06-20 Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" METHOD FOR DETERMINING DISTANCE TO AN OBJECT AND A DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION
RU2128848C1 (en) * 1997-09-10 1999-04-10 Общество с ограниченной ответственностью Инженерный центр Process measuring range to source of noise making
RU2156984C1 (en) * 1999-07-12 2000-09-27 Государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Process of generation of information on noisy object at sea and process of obtainment of color scales for it
RU2208811C2 (en) * 2001-09-27 2003-07-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" Procedure to obtain information on noisy objects in sea

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2667330C1 (en) * 2017-06-05 2018-09-18 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-Морского Флота "Военно-морская академия им. Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" Method for determining the location of objects by a hydroacoustic passive system in conditions of multimode sound emission
RU2681432C1 (en) * 2018-04-12 2019-03-06 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Noisy target class and distance thereto determining method
RU2690223C1 (en) * 2018-08-28 2019-05-31 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Method of determining coordinates of a marine noisy target
RU2719626C1 (en) * 2019-05-06 2020-04-21 Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" Method for determining noise-generating object maneuver
RU2718144C1 (en) * 2019-09-26 2020-03-30 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем морских технологий Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИПМТ ДВО РАН) Method of classification, determination of coordinates and parameters of movement of a noisy object in the infrasound frequency range
RU2782843C1 (en) * 2021-10-20 2022-11-03 Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" Method for determining the coordinates of a noise-emitting sea target
RU2784699C1 (en) * 2022-03-28 2022-11-29 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем морских технологий Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИПМТ ДВО РАН) Underwater broadband noise detection device
RU2782619C1 (en) * 2022-05-12 2022-10-31 Акционерное общество "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор" Method for determining the distance to a surface ship in conditions of far zones of acoustic illumination
RU2788341C1 (en) * 2022-05-16 2023-01-17 Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" Method for localization in the space of a noise-producing object in the sea

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2550576C1 (en) Method to measure distance to noisy object
US20090003134A1 (en) Method and Apparatus for Improved Active Sonar Using Singular Value Decomposition Filtering
RU2548400C1 (en) Method for combined estimation of distance to noisy object in sea and noisiness thereof
RU2529441C1 (en) Method of processing sonar information
US11835544B2 (en) Wind speed measuring device and wind speed measuring method
RU2650835C1 (en) Method of the target parameters determining by the sonar
RU2739000C1 (en) Hydroacoustic system for detecting a moving underwater sound source, measurement of bearing on sound source and horizon of sound source in shallow sea
RU2711406C1 (en) Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission
RU2537472C1 (en) Hydroacoustic system for detecting submerged moving sound source and measuring coordinates thereof in shallow sea
RU2681526C1 (en) Method for determining noisy target class and distance thereto
RU2653587C1 (en) Hydroacoustic system for detection of moving sound source, measurement of azimuth angle of source and horizon of sound source in shallow sea
KR102011959B1 (en) Method and Apparatus for Processing Radar Received Signal for Detecting Interference Signals in Pulse Compression Process
RU2541699C1 (en) Hydroacoustic method of distance measurement with help of explosive source
RU2585401C1 (en) Device for detecting objects in aqueous medium
US7239580B2 (en) Noise adaptive sonar signal processor
RU2559310C2 (en) Method of estimating distance to noisy object at sea
RU2612201C1 (en) Method of determining distance using sonar
JP5703879B2 (en) Object detection support system, control method, and program
RU2591030C1 (en) Hydroacoustic system for detection of moving sound source, measurement of azimuth angle of source and horizon of sound source in shallow sea
RU2590932C1 (en) Hydroacoustic method of measuring depth of immersion of fixed object
RU2733938C1 (en) Hydroacoustic information displaying method
CN109031260B (en) LFM signal time delay measurement method based on fractional Fourier modulation rate analysis
RU2674552C1 (en) Sonar method of object detection and measurement of parameters thereof
RU2795375C1 (en) Hydroacoustic complex for detecting a moving underwater sound source, measuring the bearing to the sound source and the horizon of the sound source in the shallow sea in the infrasonic frequency range
RU2634786C1 (en) Method for determining noisy object maneuver