hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Scienceshydrophysics-797Research ArticleВЗАИМОДЕЙСТВИЕ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ, ОКЕАНА И АТМОСФЕРЫINTERACTION OF MARINE OBJECTS*, OCEAN‏ AND ‏ATMOSPHEREПриближения первых статистических моментов одного из семейства быстрых проекционных алгоритмовAsymptotic Approximation of the First Two Statistical Moments of Some Projection Type AlgorithmСидельниковГ. Б.SidelnikovG. B.

Санкт-Петербург

Saint-Petersburg

glebios@mail.ruМалышкинГ. С.MalyshkinG. S.

Санкт-Петербург

Saint-Petersburg

ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»РоссияJSC «Concern «CSRI Elektropribor»Russian Federation201516112022824754Copyright © Сидельников Г.Б., Малышкин Г.С., 20222022Сидельников Г.Б., Малышкин Г.С.Sidelnikov G.B., 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/797

Задача обнаружения в пассивной локации является одной из самых популярных во всей гидроакустике и при этом она остается одной из самых мало освещенных. Достаточно большое внимание с начала семидесятых годов уделялось адаптивным алгоритмам обнаружения, однако ввиду больших сложностей с их внедрением в гидроакустические комплексы, интерес со временем ослаб. К тому же для адаптивных алгоритмов в пассивной локации редко выводятся количественные вероятностные характеристики применительно к сложным тактическим обстановкам, что заметно усложняет решение задачи обнаружения с их помощью. При современных представлениях о динамике распространения звукового сигнала в водной среде, а именно присутствие эффектов многолучевого распространения и рассеяния, основной интерес вызывают алгоритмы, работающие по короткой выборке для адаптации. В статье выводятся приближенные формулы для первых двух моментов одного из перспективных быстрых проекционных алгоритмов обнаружения, построенного на короткой выборке по элементам антенной решетки. Приводятся результаты модельного исследования получившихся зависимостей для антенных решеток различных конфигураций. Делается сравнение результатов по выходному отношению сигнал/помеха по слабым сигналам с классическим неадаптивным алгоритмом Бартлетта. Предлагается метод устранения потери по обнаружению слабых источников путем использования спектрального разложения матрицы, участвующей при построении ортогонального проектора.

The problem of detection in passive sonar is one of the most popular in all underwater acoustics field and it remains the one of the most sparse. Since the early seventies adaptive algorithms received an attention, but due to great difficulties in their implementation in the modern sonar systems, interest has weakened over time. In addition to adaptive algorithms in passive sonar rarely appear quantitative probabilistic characteristics for complex tactical environment, which significantly complicates the solution of the detection problem using them. With the current understanding of the sound propagation dynamics in the water environment, namely the presence of the effects of multipath propagation and scattering, the algorithms working on the short sample for adaptation become the main interest. In this article we derive approximations for the first two moments of the most promising fast projection type algorithms, which is built on a short sample of the antenna array elements. The results of modeling represented as the dependences for different configurations of antenna arrays. A comparison of the results from the output signal to noise ratio on weak signals with a classic non-adaptive algorithm Bartlett was presented. We propose a method to eliminate the loss of weak sources detection by using the spectral decomposition of the matrix involved in the construction of the orthogonal projector.

проекционный алгоритмадаптацияприближенные выраженияProjection type algorithmadaptationasymptotic approximationReferencesCapon J. High Resolution Frequency-Wavenumber Spectral Analysis // Proc. IEEE. August 1969. V. 57. P. 1408–1418.Capon J. High Resolution Frequency-Wavenumber Spectral Analysis. Proc. IEEE. August 1969, 57, 1408—1418.Jonson D. H., DeGraaf S. R. Improving The Resolution Of Bearing In Passive Sonar Arrays By Eigenvalue Analysis // IEEE Trans On Acoustic, Speech And Signal Processing. August 1982. V. ASSP-30, N 4.Jonson D. H., DeGraaf S. R. Improving The Resolution Of Bearing In Passive Sonar Arrays By Eigenvalue Analysis. IEEE Trans On Acoustic, Speech And Signal Processing. August 1982, ASSP-30, 4.Малышкин Г. С. Оптимальные и адаптивные методы обработки гидроакустических сигналов. Т. 2: Адаптивные методы. СПб.: ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2011. 374 с.Malyshkin G. S. Optimal and adaptive methods for acoustic signals processing. V. 2: Adaptive Methods. St.-Petersburg, JSC «Concern «CSRI Elektropribor», 2011. 374 p. (in Russian).Леховицкий Д. И., Флексер П. М., Атаманский Д. В., Кириллов И. Г. Статистический анализ некоторых «сверхразрешающих» методов пеленгации источников шумовых излучений в АР при конечном объеме обучающей выборки // Сб. Антенны. 2000. Вып. 2 (45). С. 23–39.Lehovickij D. I., Flekser P. M., Atamanskij D. V., Kirillov I. G. Statistical analysis of some «superresolution» techniques noise direction finding in antenna arrays at finite number of samples. Antenny. 2000, 2 (45), 23—39 (in Russian).Малышкин Г. С., Мельканович В. С., Шафранюк Ю. В. Проекционные адаптивные алгоритмы для обнаружения и оценки параметров слабых сигналов в режиме шумопеленгования // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 3. С. 68–79.Malyshkin G. S., Mel'kanovich V. S., Shafranjuk Ju. V. Projection adaptive algorithms to detect and estimate the parameters of weak signals in sonar. Usp. Sovrem. Radioelektr. 2012, 3, 68—79 (in Russian).

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