hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Scienceshydrophysics-985Research ArticleВЗАИМОДЕЙСТВИЕ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ, ОКЕАНА И АТМОСФЕРЫINTERACTION OF MARINE OBJECTS*, OCEAN‏ AND ‏ATMOSPHEREСинтез алгоритма автоматической классификации целей на основе анализа амплитудной модуляции их шумовThe Automatic Target Recognition Algorithm Based on the Signal Modulation AnalysesМашошинА. И.MashoshinA. I.

Санкт-Петербург

Saint-Petersburg

aimashoshin@mail.ruШафранюкЮ. В.ShafranyukY. V.

Санкт-Петербург

Saint-Petersburg

ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»РоссияJSC Concern Central Scientific and Research Institute «Elektropribor»Russian Federation201427112022747885Copyright © Машошин А.И., Шафранюк Ю.В., 20222022Машошин А.И., Шафранюк Ю.В.Mashoshin A.I., Shafranyuk Y.V.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/985

Амплитудная модуляция подводного шумоизлучения морских судов широко используется на практике для их классификации. На основе анализа параметров амплитудной модуляции могут быть определены: тип судна; его водоизмещение; тип движителя; количество гребных валов; количество лопастей гребного винта; скорость хода; факт изменения курса либо скорости судна. Подводные шумы морских судов подвержены двум видам модуляции: вально-лопастной модуляции; обусловленной кавитацией; возникающей на гребном винте при его вращении на сверхкритической скорости; что характерно для быстродвижущихся объектов (надводных кораблей и судов; торпед); и модуляции качкой; обусловленной качкой судна на волнении и; как следствие; периодическим изменением погруженной в воду части судна. В работе приводится синтез оптимального (по критерию максимального правдоподобия) алгоритма классификации морских объектов на основе анализа амплитудной огибающей их шумов. Показано; что синтезированный алгоритм может применяться как индивидуально; так и в составе комплексного алгоритма; осуществляющего классификацию целей на основе совокупности классификационных признаков. Исследована эффективность синтезированного алгоритма в зависимости от отношения сигнал/помеха в полосе додетекторного фильтра; а также от параметров устройства обнаружения амплитудной модуляции.

Amplitude modulation of the sea vessel noise is widely used for automatic target recognition. Using the amplitude modulation parameters one can determine the vessel type; her displacement; the number of shafts and propeller blades; the velocity; the moment of course or velocity changing. There are two types of amplitude modulation: shaft and blade modulation due to the cavitations on the blade at large speed of rotation and roll and pitch modulation due to periodical changing of submerged part of the vessel. The paper contains the syntheses of optimal maximum likelihood automatic target recognition algorithm on base of amplitude modulation of their signals. It is shown that the same algorithm can be used both individually and as a part of the complex algorithm using several signal parameters. The effectiveness of automatic target recognition algorithm is investigated.

классификация подводного объектаамплитудная огибающая шумадискретная составляющая спектрасинтез оптимального алгоритма классификацииautomatic target recognitionsignal amplitude envelopediscrete component of the spectrasyntheses of optimal maximum likelihood automatic target recognition algorithmReferencesTuteur F. B. Detection of wide-band signals modulated by a low-frequency sinusoid // Processing of Data from Sonar Systems / Ed. by R. A. MacDonald et al. Appendix A-4; Yale University; New Haven; Conn; USA. 1963. AD-420575.Tuteur F. B. Detection of wide-band signals modulated by a low-frequency sinusoid. Processing of Data from Sonar Systems; R. A. MacDonald; et al. Ed.; Appendix A-4; Yale University; New Haven; Conn; USA. 1963. AD-420575.D'Assupcao H. A. Theoretical assessment of DEMON performance. Technical Memorandum WRE-CPD-TM169; 1970. http://dspace.dsto.defence.gov.au/dspace/handle/1947/9119 (дата обращения 12.03.2012).D'Assupcao H. A. Theoretical assessment of DEMON performance. Technical Memorandum WRE-CPD-TM169; 1970. http://dspace.dsto.defence.gov.au/dspace/handle/1947/9119 (date of access 12.03.2012).Rajagopal R.; Sankaranarayanan B.; Ramakrishna Rao P. Target classification in a passive sonar–an expert system approach // Speech Processing. 1990; April. V. 5. P. 2911—2914.Rajagopal R.; Sankaranarayanan B.; Ramakrishna Rao P. Target classification in a passive sonar–an expert system approach. Speech Processing. 1990; April; 5; 2911—2914.Nielsen R. O. Sonar Signal Processing. Northwood; MA: Artech House Inc.; 1991. 384 p.Nielsen R. O. Sonar Signal Processing. Northwood; MA; Artech House Inc.; 1991; 384 p.Kummert A. Fuzzy technology implemented in sonar systems // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1993. V. 18; N 4. P. 483—490.Kummert A. Fuzzy technology implemented in sonar systems. IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1993; 18; 4; 483—490.Кудрявцев А. А.; Лугинец К. П.; Машошин А. И. Об амплитудной модуляции подводного шумоизлучения гражданских судов // Акустический журнал. 2003. Т. 49; № 2. С. 224—228.Kudryavtsev A. A.; Luginets K. P.; Mashoshin A. I. Amplitude modulation of underwater noise produced by seagoing vessels. Acoustical Physics. 2003; 49; 2; 184—188.Stolkin R.; Sutin A.; Radhakrishnan S. et al. Feature based passive acoustic detection of underwater threats // Photonics for Port and Harbor Security II. Proceedings of SPIE. 2006. P. 40—49.Stolkin R.; Sutin A.; Radhakrishnan S. et al. Feature based passive acoustic detection of underwater threats. Photonics for Port and Harbor Security II. Proceedings of SPIE. 2006; 40—49.Li S.; Yang D. DEMON feature extraction of acoustic vector signal based on 3/2-D spectrum // Proc. the 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). May 2007; Harbin. P. 2239—2243.Li S.; Yang D. DEMON feature extraction of acoustic vector signal based on 3/2-D spectrum. Proc. the 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). May 2007; Harbin; 2239—2243.Fillinger L.; Sutin A.; Sedunov A. Cross-correlation of ship noise for water traffic monitoring. Tech. Rep.; Acoustical Society of America; 158th Meeting Lay Language Papers. 2009. http://www.acoustics.org/press/158th/fillinger.htm (дата обращения 15.03.2012).Fillinger L.; Sutin A.; Sedunov A. Cross-correlation of ship noise for water traffic monitoring. Tech. Rep.; Acoustical Society of America; 158th Meeting Lay Language Papers. 2009. http://www.acoustics.org/press/158th/fillinger.htm (date of access 15.03.2012).Bao F.; Wang X.; Tao Z.; Wang Q.; Du S. Adaptive extraction of modulation for cavitation noise // Journal of the Acoustical Society of America. 2009. V. 126; N 6. P. 3106—3113.Bao F.; Wang X.; Tao Z.; Wang Q.; Du S. Adaptive extraction of modulation for cavitation noise. Journal of the Acoustical Society of America. 2009; 126; 6; 3106—3113.Sutin A.; Bunin B. Acoustic research for port protection at the Stevens Maritime Security Laboratory // Proceedings of the 3rd International Conference and Exhibition on Underwater Acoustic Measurements: Technologies & Results; Nafplion; Greece. June 2009. 6 p.Sutin A.; Bunin B. Acoustic research for port protection at the Stevens Maritime Security Laboratory. Proceedings of the 3rd International Conference and Exhibition on Underwater Acoustic Measurements: Technologies & Results. Nafplion; Greece; June 2009; 6 p.Sutin A.; Bunin B.; Sedunov A.; Sedunov N.; Fillinger L.; Tsionskiy M.; Bruno M. Stevens Passive Acoustic System for underwater surveillance // Proc. International Waterside Security Conference (WSS). 2010; 3—5 Nov. Marina di Carrara. P. 1—6.Sutin A.; Bunin B.; Sedunov A.; Sedunov N.; Fillinger L.; Tsionskiy M.; Bruno M. Stevens Passive Acoustic System for underwater surveillance. Proc. International Waterside Security Conference (WSS). 2010; 3—5 Nov.; Marina di Carrara; 1—6.Chung K. W.; Sutin A.; Sedunov A.; Bruno M. DEMON Acoustic Ship Signature Measurements in an Urban Harbor // Advances in Acoustics and Vibration. 2011; Article ID 952798; 13 p.Chung K. W.; Sutin A.; Sedunov A.; Bruno M. DEMON Acoustic Ship Signature Measurements in an Urban Harbor. Advances in Acoustics and Vibration. 2011; Article ID 952798; 13 p.Fillinger L.; Sutin A.; Sedunov A. Acoustic ship signature measurements by cross-correlation method // Journal of the Acoustical Society of America. 2011. V. 129; N 2. P. 774—778.Fillinger L.; Sutin A.; Sedunov A. Acoustic ship signature measurements by cross-correlation method. Journal of the Acoustical Society of America. 2011; 129; 2; 774—778.Машошин А. И. Оптимизация устройства обнаружения и измерения параметров амплитудной модуляции подводного шумоизлучения морских судов // Акустический журнал. 2013. Т. 59; № 3. С. 347—353.Mashoshin A. I. Optimization of a Device for Detecting and Measuring Parameters of Amplitude Modulation of Underwater Noise Emission of Seagoing Vessels. Acoustical Physics. 2013; 59; 3; 305—311.Машошин А. И. Особенности синтеза алгоритмов классификации морских объектов по их гидроакустическому полю // Морская радиоэлектроника. 2009. № 2 (28). С. 8—12.Mashoshin A. I. The peculiarities of sea objects classification algorithms synthesis using their hydroacoustic field. Morskaya radioelektronika. 2009; 2 (28); 8—12 (in Russian).Кендал М.; Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука; 1973. 899 с.Kendall M. G.; Stuart A. The Advanced Theory of Statistics. V. 2. London; Charles Griffin; 1967; 899 p.Вентцель Е. С.; Овчаров Л. А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука; 1988. 480 с.Ventsel’ E. S.; Ovcharov L. A. The theory of probabilities and its engineering applications. Moscow; Nauka; 1988; 480 p. (in Russian).Машошин А. И.; Шафранюк Ю. В. Результаты сравнения устройств обнаружения и измерения параметров амплитудной модуляции широкополосных сигналов морских судов // Труды XI Всероссийской конференции «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики». Санкт-Петербург: Наука; 2012. С. 372—375.Mashoshin A. I.; Shafranjuk J. V. The comparing results of the broad signal amplitude modulation detection and parameters measuring devices. Trudi XI Vserossiskoy conferentsii «Prikladnie tehnologii gidroakustiki I gidrofiziki»; Saint-Petersburg; Nauka; 2012; 372—375.(in Russian).

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