hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.59887/2073-6673.2025.18(2)-8LHVFKXhydrophysics-1434Research ArticleГИДРОАКУСТИКАHYDROACOUSTICSОбнаружение и оценка параметров слабых сигналов в условиях рассеянного локального маскирующего воздействияDetection and Parameter Estimation of Weak Signals in Conditions of Scattered Local Masking ImpactМалышкинГ. С.MalyshkinG. S.

Малышкин Геннадий Николаевич, доктор технических наук, профессор

197046, г. Санкт-Петербург, ул. Малая Посадская, д. 30

JSC, 30 Malaya Posadskaya Str., St. Petersburg, 197046

genstepmal@yandex.ruАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»РоссияState Research Center of the Russian Federation — Concern CSRI ElektropriborRussian Federation202514072025182111122Copyright © Малышкин Г.С., 20252025Малышкин Г.С.Malyshkin G.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://hydrophysics.spbrc.ru/jour/article/view/1434

Целью статьи является количественный анализ влияния взаимосвязи физических параметров рассеяния интенсивных мешающих сигналов с параметрами «быстрых» алгоритмов на разрешающую способность при обнаружении слабых сигналов. Исследование проводится с использованием модельных данных, передаточная функция среды для мешающего источника содержит случайную составляющую, параметры которой описываются коэффициентом когерентности, интервалами корреляции в пространстве, по частоте и по времени. В модельном эксперименте параметры генерируемых рассеянных полей известны, что позволяет контролировать взаимосвязь между параметрами поля и параметрами «быстрых» алгоритмов, используемых при разрешении слабых сигналов. Приведены результаты измерения параметров компонент входной смеси, выделенных первыми и вторыми собственными числами и собственными векторами. Также приведены пеленгационные рельефы и построены траектории, выявляющие факт обнаружения слабого сигнала, пересекающего траекторию сильного сигнала, в зависимости от числа корректируемых собственных чисел. В качестве критерия качества используются уровень рассеянной компоненты и угловая зона маскировки слабого сигнала после корректировки одного или нескольких собственных чисел. Анализ шести вариантов исходных данных показал, что при использовании элементов выборки, различающихся по частоте, возможность разрешения слабых сигналов зависит от соотношения интервала адаптации и интервала корреляции (ранга) матрицы искажений по частоте.

The aim of the article is a quantitative analysis of the influence of the interrelation between the physical parameters of scattering of intense disturbing signals and the parameters of “fast” algorithms on the resolution capability when detecting weak signals. The study is conducted using model data, where the transfer function of the medium for the disturbing source contains a random component characterized by a coherence coefficient and correlation intervals in space, frequency, and time. In the model experiment, the parameters of the generated scattered fields are known, which allows for controlling the relationship between the field parameters and the parameters of the “fast” algorithms used in the resolution of weak signals. The results of measuring the parameters of the input mixture components, highlighted by the first and second eigenvalues and eigenvectors, are presented. Pseudo-location reliefs are also provided, and trajectories are constructed which reveal the detection of a weak signal crossing the trajectory of a strong signal, depending on the number of adjusted eigenvalues. The quality criterion is based on the level of the leaved scattered component and the angular masking zone of the weak signal after the adjustment of one or several eigenvalues. An analysis of six initial data variants showed that when using sample elements differing in frequency, the possibility of resolving weak signals depends on the ratio of the adaptation interval and the correlation interval of the distortion by frequency.

разрешение слабых сигналовчастично рассеянный мешающий сигналпараметры рассеянного поля и «быстрых» алгоритмовранг матрицы искажений по частотеweak signal resolutionpartially scattered disturbing signalparameters of scattered field and “fast” algorithmsthe distortion by frequencyРабота выполнена при поддержке гранта РНФ проект № 23-29-00803.The work was carried out with the support of the Russian Science Foundation grant project No. 23-29-00803.ReferencesСapon J. High resolution frequency-wavenumber spectral analysis // Proceedings of the IEEE. 1969. Vol. 57. P. 1408–1418. doi:10.1109/PROC.1969.7278Capon J. High resolution frequency-wavenumber spectral analysis. Proceedings of the IEEE. 1969;57:1408–18. doi:10.1109/PROC.1969.7278Schmidt R.O. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. Vol. AP_34, No. 3. P. 276–280. doi:10.1109/TAP.1986.1143830Schmidt RO. Multiple emitter location and signal parameter estimation. IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986; AP‑34(3):276–80. doi:10.1109/TAP.1986.1143830Wang H., Kaveh M. Focusing matrices for coherent signal_subspace processing // IEEE Transaction Acoustic, Speech and Signal Processing. 1988. Vol. ASSP_36, No. 8, P. 1272–1281.Wang H, Kaveh M. Focusing matrices for coherent signal subspace processing. IEEE Transactions on Acoustic, Speech and Signal Processing. 1988; ASSP‑36(8):1272–81.Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2004. 199 с.Ratynskiy MV. Adaptation and super resolution in antenna arrays. Moscow: Radio i Svyaz; 2004. 199 p. (In Russian).Черемисин О.П., Ратынский М.В., Комов А.А., Пушин А.Е. Эффективный проекционный алгоритм адаптивной пространственной фильтрации // Радиотехника и электроника. 1994. Т. 39, № 2. C. 259–263.Cheremisyn OP, Ratynskiy MV, Komov AA, Pushin AE. Efficient projective algorithm for adaptive spatial filtering. Journal of Communications Technology and Electronics. 1994;39(2):259–63. (In Russian).Малышкин Г.С. Экспериментальная проверка эффективности быстрых проекционных адаптивных алгоритмов // Акустический журнал. 2019. Т. 65, № 6. С. 828–847. doi:10.1134/S032079191906008X EDN: XAGYWCMalyshkin GS. Experimental testing of the efficiency of fast projective adaptive algorithms. Acoustical Physics. 2019;65(6):749–64. doi:10.1134/S1063771019060071Малышкин Г.С., Мельканович В.С. Классические и быстрые проекционные адаптивные алгоритмы в гидроакустике. С.‑ Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2022. 266 с. EDN: DWCMLUMalyshkin GS, Melkanovich VS. Classical and fast projective adaptive algorithms in hydroacoustics. St. Petersburg: TsNIIMash Electrical Equipment; 2022. 266 p. (In Russian).Малышкин Г.С. О возможности обнаружения и классификации шумовых источников на основе анализа их траекторий на выходе адаптивной пространственной обработки. Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 2023, Т. 16, № 2. С. 126–143. doi:10.59887/2073-6673.2023.16(2)-9 EDN: JDFRCGMalyshkin GS. On the possibility of detection and classification of noise sources based on analysis of their trajectories at the output of adaptive spatial processing. Fundamental and Applied Hydrophysics. 2023;16(2):126–143. doi:10.59887/2073-6673.2023.16(2)-9 (In Russian).Малышкин Г.С. Об одном методе классификации гидроакустических источников излучения на выходе адаптивной пространственной обработки // «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики». Труды Всероссийской конференции. Санкт-Петербург, 2023. С. 96–100. EDN: MAIRHBMalyshkin GS. On a method for classifying hydroacoustic radiation sources at the output of adaptive spatial processing. In: Proceedings of the All-Russian Conference «Advanced Technologies of Hydroacoustics and Hydrophysics». St. Petersburg: LEMA; 2023. p. 96–100. (In Russian).Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981, 416 с.Shirman YD, Manjous VN. Theory and techniques for processing radar information. Moscow: Radio i Svyaz; 1981. 416 p.Лаваль Р., Лаваск И. Влияние неоднородностей и нестабильностей среды на пространственно временную обработку сигналов // Подводная акустика и обработка сигналов. М.: Мир, 1983. С. 43–68.Laval R, Lavask I. Influence of inhomogeneities and instabilities of the medium on spatial-temporal signal processing. In: Underwater Acoustics and Signal Processing. Moscow: Mir; 1983. p. 43–68.Бреховских Л.М., Андреева И.Б. и др. Акустика океана. М.: Наука, 1974. 693 с.Brekhovskikh LM, Andreeva IB, et al. Ocean Acoustics. Moscow: Nauka; 1974. 693 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.