RU2697937C1 - Sonar method of detecting an object and measuring its parameters - Google Patents
Sonar method of detecting an object and measuring its parameters Download PDFInfo
- Publication number
- RU2697937C1 RU2697937C1 RU2018113363A RU2018113363A RU2697937C1 RU 2697937 C1 RU2697937 C1 RU 2697937C1 RU 2018113363 A RU2018113363 A RU 2018113363A RU 2018113363 A RU2018113363 A RU 2018113363A RU 2697937 C1 RU2697937 C1 RU 2697937C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- determining
- signal
- signals
- distance
- correlation
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
Abstract
Description
Изобретение относится к области гидроакустики и может быть использовано для построения систем автоматического обнаружения эхосигналов, принятых гидролокатором на фоне шумовой и реверберационной помехи и измерения параметров объекта при использовании псевдошумовых сигнлов в условиях применения преднамеренных помех.The invention relates to the field of hydroacoustics and can be used to build systems for automatic detection of echo signals received by a sonar against a background of noise and reverberation noise and measure the parameters of an object when using pseudo-noise signals in the presence of intentional interference.
Известны способы обнаружения эхосигнала, основанные на определении энергетического спектра электрического процесса, представляющего собой смесь электрического сигнала и нормальной стационарной шумовой помехи, изложенные, например, в работе Евтютов Е.С. и Митько В.Б. "Примеры инженерных расчетов в гидроакустике", Судостроение 1981 г, с. 77. Способ содержит спектральный анализ этого процесса, детектирование спектральных составляющих, интегрирование амплитудной огибающей и обнаружение сигнала при сравнении ее с порогом. Аналогичный способ обнаружения эхосигнала изложен в книге B.C. Бурдик "Анализ гидроакустических систем". Судостроение 1988 г. стр. 347 и содержит многоканальную по частоте фильтрацию, детектирование, выделение огибающей и сравнение с порогом.Known methods for detecting an echo signal, based on the determination of the energy spectrum of an electrical process, which is a mixture of an electric signal and normal stationary noise interference, are set forth, for example, in the work of Evtyutov ES and Mitko V.B. "Examples of engineering calculations in hydroacoustics," Shipbuilding 1981, p. 77. The method includes a spectral analysis of this process, detecting spectral components, integrating the amplitude envelope and detecting the signal when comparing it with a threshold. A similar method for echo detection is described in B.C. Burdik "Analysis of hydroacoustic systems". Shipbuilding 1988, p. 347, and contains multichannel-frequency filtering, detection, envelope extraction and comparison with a threshold.
Известен способ обнаружения эхосигнала, рассмотренный в книге Л. Рабинер, Б. Гоулд «Теория и применение цифровой обработки сигналов», Мир, Москва, 1978 г. Способ содержит излучение зондирующего сигнала длительностью Т на известной частоте; прием эхосигнала; дискретизацию входного сигнала, набор входных дискретизированных отсчетов длительностью Т; определение энергетического спектра с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ), сдвиг набора входного сигнала по времени, многократное повторение процедуры набора сдвинутых во времени входных дискретизированных отсчетов длительностью Т и определение энергетического спектра, выбор набора с максимальной энергией сигнала, принятие решение об обнаружении по набору с максимальной энергией сигнала.A known method of detecting an echo signal, considered in the book of L. Rabiner, B. Gould, “Theory and Application of Digital Signal Processing”, Mir, Moscow, 1978, The method comprises radiation of a probe signal of duration T at a known frequency; echo reception; discretization of the input signal, a set of input discretized samples of duration T; determination of the energy spectrum using the fast Fourier transform (FFT), time shift of the input signal set, repeated repetition of the set of time-shifted input sampled samples of duration T and determination of the energy spectrum, selection of the set with the maximum signal energy, the decision to detect from the set with maximum signal energy.
Недостатком этих способов является то, что они используют тональный сигнал большой длительности и на выходе определяется спектр эхосигнала, по которому можно определить скорость сближения, но нельзя определить протяженность эхосигнала, что является одним из основных классификационных признаков.The disadvantage of these methods is that they use a long-duration tone signal and the echo signal spectrum is determined at the output, which can be used to determine the approach speed, but the echo signal length cannot be determined, which is one of the main classification features.
Известны способы обнаружения и измерения параметров эхосигналов от объектов с использованием, так называемых, сложных сигналов, при обработке которых на выходе формируется корреляционная функция эхосигнала и излученного зондирующего сигнала. Эти способы нашли применение в радиолокации и гидроакустике (Р. Бенжамин. Анализ радио и гидролокационных сигналов Воениздат М. 1969). Основные свойства этих сигналов определяются видом внутренней модуляции, которая определяет вид функции неопределенности. Для задач классификации в гидролокации наибольший интерес представляют псевдошумовые сигналы, которые имеют кнопочную функцию неопределенности, обеспечивающие хорошее разрешение по времени и по скорости. (В.А. Зарайский, A.M. Тюрин «Теория гидролокации» изд. ВМАОЛУ, Л. 1975 стр. 242). Как правило, обработка таких сигналов производится с использованием многоканальных корреляторов (там же стр. 255) или многоканальных согласованных фильтров (там же на стр. 333). Если гидролокатор неподвижен и объект локации неподвижен, то корреляция производится между излученным сигналом и принятым эхосигналом. Однако, такая ситуация практически никогда не встречается, и за счет собственного движения и движения цели происходит смещение спектра отраженного сигнала в соответствии с эффектом Доплера (там же стр. 200), в результате чего спектры не совпадают и не образуется свернутая корреляционная функция. Именно по этому, при приеме используют многоканальную обработку по частоте, где каждый канал соответствует определенной скорости цели.Known methods for detecting and measuring the parameters of the echo signals from objects using the so-called complex signals, the processing of which at the output generates a correlation function of the echo signal and the radiated probe signal. These methods have found application in radar and sonar (R. Benjamin. Analysis of radio and sonar signals Military Publishing M. 1969). The main properties of these signals are determined by the type of internal modulation, which determines the form of the uncertainty function. For classification problems in sonar, the most interesting are pseudo-noise signals, which have a push-button uncertainty function, providing good resolution in time and speed. (V.A. Zaraisky, A.M. Tyurin “The theory of sonar” ed. VMAOLU, L. 1975 p. 242). As a rule, processing of such signals is performed using multichannel correlators (ibid. P. 255) or multichannel matched filters (ibid. On pg. 333). If the sonar is stationary and the location object is stationary, then the correlation is made between the emitted signal and the received echo signal. However, such a situation almost never occurs, and due to the proper motion and the target’s movement, the spectrum of the reflected signal is shifted in accordance with the Doppler effect (ibid., P. 200), as a result of which the spectra do not coincide and a convoluted correlation function is not formed. That is why, when receiving, multichannel processing is used in frequency, where each channel corresponds to a specific target speed.
Наиболее близким аналогом предлагаемого способа по количеству общих признаков является способ обработки сложного сигнала, приведенный в книге (В.А. Зарайский, A.M. Тюрин «Теория гидролокации» изд. ВМАОЛУ, Л. 1975 стр. 255).The closest analogue of the proposed method in terms of the number of common features is the method for processing a complex signal described in the book (V.A. Zaraysky, A.M. Tyurin "Theory of sonar" ed. VMAOOL, L. 1975, p. 255).
Способ обработки сложного сигнала содержит следующие операции: излучение зондирующего сложного сигнала, формирования М-опорных сигналов, центральная частота которых сдвинута по частоте относительно излученного сигнала на величину К, прием эхосигнала, определение М корреляционных функций между эхосигналом и каждым из М-опорных сигналов, измерение амплитуды корреляционных функций, выбор корреляционной функции с максимальной амплитудой, определение временного положения максимума корреляционной функции для определения дистанции, определение номера опорного сигнала для определения скорости, отображение результата на индикаторе.A method for processing a complex signal includes the following operations: emitting a probe complex signal, generating M-reference signals whose center frequency is shifted in frequency relative to the emitted signal by K, receiving an echo signal, determining M correlation functions between the echo signal and each of the M-reference signals, measuring the amplitudes of the correlation functions, the choice of the correlation function with the maximum amplitude, the determination of the temporal position of the maximum of the correlation function to determine the distance, dividing the reference signal to determine the speed number, display of the result on the display.
Недостатком этого способа является то, что формируется сложный сигнал одного вида, который может быть принят любым приемником, установленным на облучаемом объекте и переизлучен с искажениями структуры принятого сигнала. Принятый гидролокатором сигнал в этом случае, будет обработан согласованным фильтром и отнесен к реальному отраженному сигналу от реального объекта, что не будет соответствовать действительности, при этом объект обнаружения будет скрыт за ложными сигналами.The disadvantage of this method is that a complex signal of the same type is formed, which can be received by any receiver installed on the irradiated object and reradiated with distortions in the structure of the received signal. The signal received by the sonar in this case will be processed by a matched filter and assigned to the real reflected signal from the real object, which will not correspond to reality, while the detection object will be hidden behind false signals.
Задачей настоящего изобретения является обеспечение достоверности определения реального сигнала от реального объекта, при воздействии преднамеренных помех.The objective of the present invention is to ensure the reliability of determining the real signal from a real object, when exposed to intentional interference.
Технический результат заключается в обеспечении исключения возникновения ложных сигналов, от переизлучения зондирующего сигнала любым преднамеренным источником.The technical result consists in ensuring the elimination of the occurrence of false signals from re-emission of the probe signal by any intentional source.
Для решения поставленной задачи в способ содержащий излучение зондирующего сложного сигнала, формирование М-опорных сигналов, в полосе обработки от Fмакс до Fмин, центральная частота которых сдвинута по частоте относительно друг друга на величину К, прием эхосигнала, определение М корреляционных функций между эхосигналом и каждым из М-опорных сигналов, измерение амплитуды корреляционных функций, выбор корреляционной функции с максимальной амплитудой, определение временного положения максимума корреляционной функции для определения дистанции до объекта, определение номера опорного сигнала для определения скорости объекта, отображение результата на индикаторе, введены новые признаки, а именно: временную реализацию излучаемого сигнала изменяют на каждой новой посылке, для чего на каждой новой посылке измеряют временную реализацию входной помехи, определяют ее спектр в полосе сигнала от Fмакс до Fмин, определяют временную функцию выбранного спектра, определяют коэффициент корреляции временной реализации предыдущего излученного сигнала и выбранной временной реализации помехи, измеренной по последующей посылке, и если коэффициент корреляции меньше 0,3 принимают решение, что временные реализации не коррелированы и излучают последнюю измеренную временную реализацию помехи, и по эхосигналу от этой посылки определяют дистанцию до объекта и скорость объекта.To solve the problem in a method containing the radiation of a probe complex signal, the formation of M-reference signals in the processing band from F max to F min , the center frequency of which is shifted in frequency relative to each other by K, receiving an echo signal, determining M correlation functions between the echo signal and each of the M-reference signals, measuring the amplitude of the correlation functions, choosing a correlation function with a maximum amplitude, determining the temporal position of the maximum of the correlation function to determine distance to the object, determining the number of the reference signal to determine the speed of the object, displaying the result on the indicator, new features have been introduced, namely: the temporal implementation of the emitted signal is changed on each new premise, for which the temporal realization of the input noise is measured on each new premise, its spectrum is determined a band signal from F max F min to determine the time function of the selected range, determine a correlation coefficient time series of previous transmitted signal and the selected real time tion interference measured by a subsequent parcel, and if the correlation coefficient is less than 0.3 deciding that the temporary implementation are uncorrelated and emit the last measured time implementation of interference and echo signals from this premise determine the distance to the object and object speed.
Наилучший результат достигается, если выбирают все выбросы корреляционной функции и определяют ее среднее значение в качестве Апор, определяют корреляционную функцию с максимальной амплитудой Амакс, проверяют условие Амакс>2Апор, и если оно соблюдается, принимают решение о наличии сигнала от объекта.The best result is achieved if all outliers of the correlation function are selected and its average value is determined as A pore , a correlation function with a maximum amplitude A max is determined, condition A max > 2A pore is checked, and if it is observed, a decision is made on the presence of a signal from the object.
Для того, чтобы избежать ошибки при обнаружении, определяют временное положение максимума корреляционной функции для определения дистанции, определяют номер опорного сигнала для определения скорости Vкан, определяют радиальную скорость Vрад объекта по величине изменения дистанции за время между двумя последующими излучениями различных псевдошумовых сигналов, сравнивают радиальные скорости, измеренные по изменению дистанции и по номеру канала опорной частоты, принимают решение об идентификации объекта при равенстве измеренных скоростей Vкон=Vрад, и предоставляют результат идентификации на систему отображения совместно с измеренными параметрами.In order to avoid detection errors, determine the temporary position of the maximum of the correlation function for determining the distance, determine the number of the reference signal for determining the speed V channel , determine the radial speed V rad of the object from the magnitude of the change in the distance between two subsequent emissions of various pseudo-noise signals, compare radial velocities measured by changing the distance and the channel number of the reference frequency, decide on the identification of the object when the measured speed awns V con = V rad, and provide the identification result to the display system in conjunction with measured parameters.
Поясним существо предлагаемого технического решения. Известно, что при работе гидролокатора в реальных условиях могут приниматься не только эхосигналы, отраженные от объектов, но и сигналы, которые принимаются морскими животными и переизлучаются в случайные промежутки времени. (У. Таволга «Морская биоакустика» Л. Судостроение 1969 г. стр. 330). Кроме того, имеются так называемые, средства гидроакустического противодействия, задачами которого является создание ответной помехи, в результате многократного переизлучения принятых сигналов гидролокатора. (Ю.А. Корякин, С.А. Смирнов, Г.В. Яковлев «Корабельная гидроакустическая техника» Санкт-Петербург «Наука» 2004 г. стр. 346). И в том и в другом случае на вход гидролокатора поступают сигналы похожие на излученный гидролокатором сигнал. Следует иметь в виду, что такой сигнал поступает только в том случае, если он был излучен гидролокатором и принят гидролокатором за время обработки информации на установленной шкале дистанции. Как правило, все гидролокаторы имеют стандартный набор сигналов, который не изменяется за время работы. Поэтому, при работе случайные имитируемые сигналы могут поступать на вход приемного устройства в любое время включенного состояния гидролокатора и обрабатываться как реальные эхосигналы от цели. Ситуация существенно изменится, если гидролокатор на каждой посылке будет изменять характеристики излучаемых сигналов. К таким сигналам относятся псевдошумовые сложные сигналы, которые имеют случайный спектр, и при их последовательном излучении корреляция между сигналами последовательных излучений будет отсутствовать. Такие сигналы можно сформировать из случайной последовательности чисел или из реализаций шумового процесса, действующего на входе приемного устройства системы цифровой обработки. Приемные тракты гидролокаторов при обработке этих сигналов разрабатываются с учетом изменения частоты эхосигнала при движении цели. Как правило, такой диапазон изменения частоты не очень широк по сравнению с частотой излучения. Измеряется и запоминается любая временная реализация шумового входного процесса. После измерения выбранная временная реализация подается на анализатор спектра, где определяется ее спектр. Этот спектр существенно шире, чем спектр сигнала излучения, поэтому относительно центральной частоты спектра выбираются спектральные отсчеты равные спектру зондирующего сигнала от Fмакс до Fмин и с помощью «обратного преобразования Фурье» формируется временная реализация псевдошумового сигнала, которая используется для излучения. Поскольку шумовой процесс на входе приемного устройства является событием случайным, то все формируемые из этих процессов сигналы будут независимы: Это относится, прежде всего, к тому случаю, когда на входе действует случайный шумовой процесс, но в гидролокации имеет место донная и поверхностная реверберация, которая может воздействовать на вход приемного устройства и после окончания цикла излучения - прием. Это событие может привести к зависимости последовательных временных реализаций, для чего имеет смысл проверить, насколько временная реализация предыдущего процесса отличается от временной реализации предполагаемого излучения. Определяется коэффициент корреляции между излученной временной реализацией и предполагаемой временной реализацией. Критерием независимости является коэффициент корреляции меньше 0,3, что выбрано из результатов экспериментальных данных. В дальнейшем оценку дистанции и скорости можно использовать для идентификации отраженных сигналов, полученных на последовательных циклах излучения - прием. Обработка принятых эхосигналов не отличается от прототипа и содержит формирование М - опорных сигналов и многоканальную взаимно корреляционную обработку принятых эхосигналов с новыми М-опорными сигналами. Результатом этой обработки является определение дистанции, определение номера опорного сигнала для определения скорости. За время между посылками взаимное положение гидролокатора и объекта может измениться, а также в районе работы могут появиться другие объекты. Поэтому необходимо провести идентификацию полученных эхосигналов в соседних циклах излучения прием с использованием различных зондирующих сигналов. Для этой цели используются оценки дистанции и скорости, полученные при последовательных измерениях. За известное время между излучениями определяется радиальная скорость или скорость сближения, как отношение разности дистанций ко времени между посылками. Эта оценка радиальной скорости должна быть равна оценке скорости, полученной по результатам взаимно-корреляционной обработки по номеру частотного канала из М - опорных частот. Проведенная таким образом идентификация позволяет определять эхосигналы, полученные от одного объекта с использованием разных зондирующих сигналов.We explain the essence of the proposed technical solution. It is known that when the sonar operates in real conditions, not only echoes reflected from objects can be received, but also signals that are received by marine animals and re-emitted at random intervals. (W. Tavolga “Marine bioacoustics” L. Shipbuilding 1969 p. 330). In addition, there are so-called sonar countermeasures, the tasks of which are to create a response interference, as a result of repeated re-emission of the received sonar signals. (Yu.A. Koryakin, S.A. Smirnov, G.V. Yakovlev “Shipborne sonar equipment” Saint Petersburg “Science” 2004, p. 346). In both cases, signals similar to those emitted by sonar are sent to the sonar input. It should be borne in mind that such a signal arrives only if it has been radiated by the sonar and received by the sonar during the processing of information on the established distance scale. As a rule, all sonars have a standard set of signals, which does not change during operation. Therefore, during operation, random simulated signals can be received at the input of the receiving device at any time when the sonar is on and processed as real echo signals from the target. The situation will change significantly if the sonar on each package will change the characteristics of the emitted signals. Such signals include pseudo-noise complex signals that have a random spectrum, and when they are sequentially emitted, there will be no correlation between the signals of successive emissions. Such signals can be generated from a random sequence of numbers or from realizations of a noise process acting at the input of a receiver of a digital processing system. The receiving paths of sonars during the processing of these signals are developed taking into account changes in the frequency of the echo signal when the target moves. As a rule, this frequency range is not very wide compared to the radiation frequency. Any temporary implementation of the noise input process is measured and stored. After the measurement, the selected temporary implementation is fed to the spectrum analyzer, where its spectrum is determined. This spectrum is much wider than the spectrum of the radiation signal, therefore, relative to the central frequency of the spectrum, spectral samples equal to the spectrum of the probing signal from F max to F min are selected and using the “inverse Fourier transform” a temporary realization of the pseudo-noise signal is formed, which is used for radiation. Since the noise process at the input of the receiving device is a random event, all the signals generated from these processes will be independent: This applies, first of all, to the case when a random noise process operates at the input, but in the sonar there is bottom and surface reverberation, which may affect the input of the receiving device and after the end of the radiation cycle - reception. This event can lead to the dependence of successive temporal realizations, for which it makes sense to check how much the temporal realization of the previous process differs from the temporal realization of the proposed radiation. The correlation coefficient between the radiated temporal realization and the estimated temporal realization is determined. The independence criterion is a correlation coefficient less than 0.3, which is selected from the results of experimental data. In the future, an estimate of the distance and speed can be used to identify the reflected signals received on successive radiation cycles - reception. The processing of the received echo signals does not differ from the prototype and contains the formation of M - reference signals and multichannel cross-correlation processing of the received echo signals with new M-reference signals. The result of this processing is determining the distance, determining the number of the reference signal to determine the speed. During the time between parcels, the relative position of the sonar and the object may change, and other objects may appear in the area of work. Therefore, it is necessary to identify the received echo signals in adjacent emission cycles using various sounding signals. For this purpose, distance and speed estimates obtained from successive measurements are used. For a known time between emissions, the radial velocity or the approach speed is determined as the ratio of the difference in distance to time between packages. This estimate of the radial velocity should be equal to the estimate of the velocity obtained by the results of cross-correlation processing by the number of the frequency channel from M - reference frequencies. The identification performed in this way allows one to determine the echo signals received from one object using different sounding signals.
Блок схема устройства, реализующая предлагаемый способ, представлена на фиг. 1.A block diagram of a device that implements the proposed method is presented in FIG. one.
На фиг. 1 представлен гидролокатор 1 с антенной и системой цифровой обработки, первый выход которого последовательно соединен со спецпроцессором 2, в состав которого входят последовательно соединенные блок 3 многоканальной корреляционной обработки, блок 4 определения амплитуд выбросов корреляционной функции, блок 5 выбора Амакс и Апор из выбросов корреляционной функции, блок 6 определения дистанции и скорости, блок 7 идентификации по скорости, блок 8 принятия решения, выход которого через первый вход система 9 управления и отображения соединен с гидролокатором 1. Второй выход гидролокатора 1 через последовательно соединенные блок 10 измерения входной помехи, блок 11 спектрального анализа, блок 12 выбора полосы шумового сигнала, через первый вход блок 13 формирования псевдошумового сигнала соединен с блоком 14 формирования банка опорных сигналов, выход которого соединен со вторым входом блока 3. Второй выход блока 13 соединен двусторонней связью со вторым входом блока управления и отображения.In FIG. 1 shows a sonar 1 with an antenna and a digital processing system, the first output of which is connected in series with a special processor 2, which includes a series-connected block 3 of multi-channel correlation processing, block 4 for determining the amplitudes of the emissions of the correlation function, block 5 for choosing A max and A pores from the emissions correlation function, block 6 determining the distance and speed, block 7 identification by speed, block 8 decision, the output of which through the first input of the control and
Измерение взаимно-корреляционной функции и определение коэффициента корреляции между процессами - это известные операции, которые характеризуют степень схожести двух сигналов, и достаточно подробно используются в современной технике. (Дж. Бендат, А. Пирсол «Измерение и анализ случайных процессов» Мир М 1971 стр. 44-47, стр. 196). Процедуры обработки псевдошумовых сигналов достаточно подробно изложены в книге Я.Д. Ширман «Разрешения и сжатие сигналов» М. Сов. радио 1974 г, а так же в книге Г.И. Тузов «Статистическая теория приема сложных сигналов» М Сов. Радио 1977 г. Гидролокатор является известным устройством, который давно используется в отечественном приборостроении. (А.Н. Яковлев, Г.П. Каблов. «Гидролокаторы ближнего действия». Л. Судостроение. 1983.). 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 амплитуд эхосигналов и временных отсчетов, а так же принятие решения о цели. Эти вопросы достаточно подробно рассмотрены в литературе. (Ю.А. Корякин, С.А. Смирнов, Г.В. Яковлев «Корабельная гидроакустическая техника» Санкт-Петербург. «Наука.» 2004 г. Стр. 95-99, стр. 237-255). Использование цифровой техники позволяет оперативно обрабатывать информацию любой сложности на основе разработанных алгоритмов. Эти вопросы достаточно подробно рассмотрены в книге «Применение цифровой обработки сигналов» п/р Оппенгейма М. Мир. 1980 г. В процессоре реализуются все блоки предлагаемого устройства такие, как спектральная обработка на основе БПФ, корреляционная обработка, блоки памяти, процедуры сравнения, накопления, принятия решения и корректировки. Практически все указанные процедуры могут быть реализованы на современных компьютерах и ноутбуках, в которых реализованы вычислительные программы Matlab, Matcad и др. (А.Б. Сергиенко Цифровая обработка сигналов СПб. «БХВ - Петербург» 2011 г.). При использовании цифровой техники в качестве спектрального анализа применяют процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ), которые обеспечивают выделение и измерение энергетического спектра шумового электрического процесса по всем пространственным каналам вертикального статического веера характеристик направленности. ("Применение цифровой обработки сигналов", п\р Оппенгейма, изд. Мир М. 1980 г. стр. 296.). Там же на стр. 389-436 рассмотрены принципы цифрового преобразования и обработки сигналов. Описание способа целесообразно совместить с описанием работы устройства (фиг. 1) При включении с помощью блока 9 управления и отображения гидролокатора, включается приемный тракт и на выходе системы цифровой обработки приемного тракта отображается входная помеха в виде временной реализации в полосе приемного тракта. До излучения зондирующего сигнала на входе будет действовать нормальный стационарный некоррелированный шум. Этот шум будет поступать на вход блока 10 измерения входной помехи, где будут запоминаться временные последовательные реализации шумового процесса. Число этих реализаций может быть достаточно большим, что бы обеспечить работу в реальных условиях. Временные реализации подаются последовательно на блок 11 спектрального анализа, на выходе которого формируется спектр входного шума в полосе приемного тракта. Спектральный анализ является известной операцией, которая выполняется с использованием процедуры «быстрого преобразования Фурье». Для работы гидролокатора используется псевдошумовые сигналы, полоса которых значительно меньше, чем полоса входного шумового сигнала. Система управления и отображения задает параметры зондирующего сигнала, такие как длительность сигнала излучения и ширина полосы частот. В блоке 12 выбираются частотные составляющие в заданной полосе, которые передаются в блок 13 формирования псевдошумового сигнала и анализа случайности. По полученному из блока 12 спектру в блоке 13 производится «обратное преобразование Фурье», в результате которого создается временная реализация с выбранной полосой и длительностью, задаваемой из блока 9. Эта временная реализация через блок 9 передается в гидролокатор для излучения и эта же реализация поступает в блок 14 формирования банка опорных частот, где формируются копии излученного сигнала,, но сдвинутые друг относительно друга по частоте в интервале заданных скоростей движения обнаруженных объектов. Анализ случайности производится в блоке 13 по значению коэффициента корреляции между последовательными сформированными реализациями зондирующего сигнала. При коэффициенте корреляции больше 0,3 излучение очередного подготовленного сигнала не производится. После излучения зондирующего сигнала гидролокатор 1 переходит в режим приема отраженных эхосигналов, которые поступают в спецпроцессор 2 на вход блока 3 многоканальной корреляционной обработки. На второй вход блока 3 подаются опорные сигналы из блока 14, и в блоке 3 производится последовательная взаимно корреляционная обработка принятой временной реализации с набором опорных сигналов. Таким образом, на выходе блока 3 образуется массив корреляционных функций принятых временных реализаций с опорными сигналами. Этот набор корреляционных функций передается в блок 4 определения амплитуд выбросов корреляционных функций, где производится измерение их амплитуд. После чего в блоке 5 производится определение Апор как среднего значения из всего набора амплитуд. Известно, что максимальная амплитуда корреляционной функции для сигнала с известным опорным сигналом всегда больше среднего значения выбросов этой корреляционной функции с неизвестным опорным сигналом. Поэтому условием обнаружения эхосигнала является превышение максимальной амплитуды выброса с Амакс>2Апор. Для этой амплитуды определяется время Т и номер канала опорной частоты, которая соответствует скорости движения обнаруженного объекта и передается в блок 6 определения дистанции по времени задержки и скорости по номеру опорного канала. По первой посылке значения дистанции и скорости передается в блок 9 управления и отображения через блоки 7 и 8 без дополнительной обработки. По второй посылке оценки дистанции и скорости будут получены для другого зондирующего сигнала, поэтому необходимо полученные оценки идентифицировать между собой. В качестве признака идентификации предлагается использовать оценку скорости, полученную по номеру опорного канала Vк и оценку скорости, полученную как Vp=(Д2-Д1)\T. Если Vк=Vp, то это означает, что оценки получены по одной и той же цели, для которой дистанции Д2 соответствует излученному сигналу на данный момент измерения, а Д1, излученному на предыдущий момент измерения. Идентификация производится в блоке 7 и результат передается через блок 8 в блок 9. Поскольку для реальной цели дистанция и скорость являются не случайными, а детерминированными оценками, то значение скорости, полученные по номеру опорного канала и по изменению дистанций, будут совпадать при последовательных измерениях. Повышение достоверности объясняется тем, что имитированные сигналы будут соответствовать предыдущей посылке, и они не будут оптимально обрабатываться для излученного зондирующего сигнала на последующей посылке.The measurement of the cross-correlation function and the determination of the correlation coefficient between processes are well-known operations that characterize the degree of similarity of two signals and are used in sufficient detail in modern technology. (J. Bendat, A. Piersol “Measurement and analysis of random processes” World M 1971 p. 44-47, p. 196). The procedures for processing pseudo-noise signals are described in sufficient detail in the book by Y.D. Shirman “Permissions and Compression of Signals” M. Sov. radio 1974, as well as in the book of G.I. Aces "The statistical theory of the reception of complex signals" M Sov. Radio 1977. Sonar is a well-known device that has long been used in domestic instrumentation. (A.N. Yakovlev, G.P. Kablov. "Short-range sonar". L. Shipbuilding. 1983.). Currently, almost all hydroacoustic equipment is performed on special processors that convert the acoustic signal into a digital form and digitally generate directivity characteristics, multichannel processing and detection of the signal, as well as measuring the amplitudes of echo signals and time samples, as well as deciding on the target. These issues are considered in sufficient detail in the literature. (Yu.A. Koryakin, S.A. Smirnov, G.V. Yakovlev “Shipborne sonar technology” St. Petersburg. “Science.” 2004, pp. 95-99, pp. 237-255). Using digital technology allows you to quickly process information of any complexity based on developed algorithms. These issues are considered in sufficient detail in the book “The Use of Digital Signal Processing”, written by Oppenheim M. Mir. 1980. The processor implements all the blocks of the proposed device, such as FFT-based spectral processing, correlation processing, memory blocks, comparison, accumulation, decision-making and correction procedures. Almost all of these procedures can be implemented on modern computers and laptops, which implement the computing programs Matlab, Matcad, etc. (A.B.Sergienko Digital signal processing St. Petersburg. "BHV - Petersburg" 2011). When using digital technology, fast Fourier transform (FFT) procedures are used as spectral analysis, which provide the selection and measurement of the energy spectrum of the noise electrical process through all spatial channels of a vertical static fan of directivity characteristics. ("The use of digital signal processing", p \ r Oppenheim, ed. Mir M. 1980, p. 296.). Ibid., Pp. 389-436 discusses the principles of digital conversion and signal processing. It is advisable to combine the description of the method with the description of the operation of the device (Fig. 1) When the sonar control and
Таким образом, используя последовательную процедуру формирования независимых псевдошумовых сложных сигналов, корреляционную обработку поступающих временных реализаций, определения корреляционных функций с использованием многоканальной корреляционной обработки для независимых последовательных зондирующих сигналов, можно повысить достоверность работы гидролокатора в условиях применения преднамеренных помех.Thus, using the sequential procedure for generating independent pseudo-noise complex signals, correlation processing of incoming time realizations, determining correlation functions using multichannel correlation processing for independent sequential sounding signals, it is possible to increase the reliability of the sonar in conditions of deliberate interference.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018113363A RU2697937C1 (en) | 2018-04-12 | 2018-04-12 | Sonar method of detecting an object and measuring its parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018113363A RU2697937C1 (en) | 2018-04-12 | 2018-04-12 | Sonar method of detecting an object and measuring its parameters |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2697937C1 true RU2697937C1 (en) | 2019-08-21 |
Family
ID=67733808
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018113363A RU2697937C1 (en) | 2018-04-12 | 2018-04-12 | Sonar method of detecting an object and measuring its parameters |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2697937C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2736097C1 (en) * | 2019-12-30 | 2020-11-11 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for detecting local object against background of distributed interference |
| RU2787686C1 (en) * | 2022-03-10 | 2023-01-11 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for processing noise signal of an object detected by hydroacoustic space diversity systems |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2590032A1 (en) * | 1985-08-02 | 1987-05-15 | Thomson Csf | Acoustic method for locating underwater objects |
| RU2242021C2 (en) * | 2002-07-15 | 2004-12-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" | Sonar method for detection of underwater objects moving at low radial velocity in controlled water area and sonar circular scanning station realizing this method |
| RU2490664C1 (en) * | 2012-01-10 | 2013-08-20 | ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "Концерн Океанприбор" | Method of classifying object detected by sonar |
| RU2529441C1 (en) * | 2013-06-03 | 2014-09-27 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar information |
| RU2555194C1 (en) * | 2014-03-31 | 2015-07-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Processing of hydroacoustic signal from noise-emitting object |
| RU2627977C1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-08-14 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of object detection and measurement of its parameters |
| RU2634787C1 (en) * | 2016-10-28 | 2017-11-03 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of detecting local object against background of distributed interference |
-
2018
- 2018-04-12 RU RU2018113363A patent/RU2697937C1/en active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2590032A1 (en) * | 1985-08-02 | 1987-05-15 | Thomson Csf | Acoustic method for locating underwater objects |
| RU2242021C2 (en) * | 2002-07-15 | 2004-12-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный научно-исследовательский институт "Морфизприбор" | Sonar method for detection of underwater objects moving at low radial velocity in controlled water area and sonar circular scanning station realizing this method |
| RU2490664C1 (en) * | 2012-01-10 | 2013-08-20 | ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "Концерн Океанприбор" | Method of classifying object detected by sonar |
| RU2529441C1 (en) * | 2013-06-03 | 2014-09-27 | Открытое акционерное общество "Концерн "Океанприбор" | Method of processing sonar information |
| RU2555194C1 (en) * | 2014-03-31 | 2015-07-10 | ОАО "Концерн "Океанприбор" | Processing of hydroacoustic signal from noise-emitting object |
| RU2627977C1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-08-14 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of object detection and measurement of its parameters |
| RU2634787C1 (en) * | 2016-10-28 | 2017-11-03 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method of detecting local object against background of distributed interference |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2736097C1 (en) * | 2019-12-30 | 2020-11-11 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for detecting local object against background of distributed interference |
| RU2787686C1 (en) * | 2022-03-10 | 2023-01-11 | Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор" | Method for processing noise signal of an object detected by hydroacoustic space diversity systems |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7106656B2 (en) | Sonar system and process | |
| RU2650835C1 (en) | Method of the target parameters determining by the sonar | |
| CN108318864B (en) | Method and device for eliminating multipath target in radar target detection | |
| RU2528556C1 (en) | Method of processing sonar echo signal | |
| RU2634787C1 (en) | Method of detecting local object against background of distributed interference | |
| RU2466419C1 (en) | Method of classifying sonar echo signal | |
| US8400875B2 (en) | Active sonar system and active sonar method using a pulse sorting transform | |
| RU2711406C1 (en) | Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission | |
| RU2692841C1 (en) | Hydro acoustic method for determining purpose parameters when using an explosive signal with a wireless communication system | |
| RU2535238C1 (en) | Method of synchronising emission and reception functions in bistatic sonar | |
| RU2690223C1 (en) | Method of determining coordinates of a marine noisy target | |
| RU2697937C1 (en) | Sonar method of detecting an object and measuring its parameters | |
| RU2626295C1 (en) | Automatic detection and classification system of short-range sonar | |
| RU2460088C1 (en) | Method of detecting local object on background of distributed interference | |
| RU2660219C1 (en) | Method of classifying sonar echo | |
| RU2674552C1 (en) | Sonar method of object detection and measurement of parameters thereof | |
| RU2627977C1 (en) | Method of object detection and measurement of its parameters | |
| RU2490664C1 (en) | Method of classifying object detected by sonar | |
| RU2612201C1 (en) | Method of determining distance using sonar | |
| KR101524550B1 (en) | Method and Apparatus for a fast Linear Frequency Modulation target detection compensating Doppler effect according to the target speed | |
| RU2240576C2 (en) | Method for detection and location of air objects | |
| Marszal et al. | Application of maximum length sequence in silent sonar | |
| RU2110810C1 (en) | Method of detection of noisy objects | |
| RU2739478C1 (en) | Method for processing a pseudo-noise signal in sonar | |
| RU2791163C1 (en) | Method for detecting probing signals |