О возможности обнаружения и классификации шумовых источников на основе анализа их траекторий на выходе адаптивной пространственной обработки

Для обнаружения и классификации объектов используются траектории источников, выявленные в процессе гидроакустического наблюдения, которые содержат информацию об измеренных параметрах объектов, являющихся их классификационными признаками. Анализ этих признаков позволяет принять решение о классе наблюдаемого объекта, например, надводный или подводный источник. В качестве измеряемых параметров объектов используются их энергетические характеристики, параметры наблюдаемой траектории (пеленг, быстрота изменения пеленга и другие возможные параметры траектории). При этом правильность и быстрота принятого решения о классификации зависит от количества и качества используемых классификационных признаков, которые определяются как параметрами наблюдаемого объекта, так и особенностями распространения звука от источника к средству наблюдения.
Для обнаружения и разрешения сигналов далее рассматриваются быстрые проекционные адаптивные алгоритмы, использование которых применительно к задачам натурного экспериментального обнаружения сигналов рассматривалась в [1], [4]. Целевая задача этого класса алгоритмов является обеспечение высокой вероятности обнаружения и точности измерения параметров траекторий источников в условиях модели многолучёвого распространения и рассеяния в реальной океанической среде [5]–[8]. Предлагаемая работа является продолжением работ [1], [4], и ставит своей задачей обеспечить применение экспериментальных натурных данных не только для обнаружения, но и для классификации наблюдаемых источников.
Предметом исследования являются результаты натурного эксперимента гидроакустического шумопеленгования, приведённые ранее и подробно описанные в [1], [4]. Для эксперимента использовалась антенна из L = 56 вертикальных гирлянд (из 10 элементов каждая), эквидистантно разнесённых по горизонтали. Антенна установлена на глубине 200 метров в прибрежной морской зоне берегового клина вблизи судоходных трасс. На элементы плоской антенны воздействовали сигналы надводных судов, неконтролируемо перемещающиеся в зоне наблюдения и один подводный источник.
Для построения адаптивных алгоритмов использовалось сингулярное разложение выборочных данных элементов антенны. Модификация исходных результатов сингулярного разложения позволяет при построении пеленгационных рельефов создать алгоритмы, обеспечивающие приоритетные условия для выделения отдельных компонентов наблюдаемых (например, самых слабых) сигналов.
В связи с этим, дополнительно к неадаптивному пеленгационному рельефу, предлагается формировать три варианта пеленгационного рельефа, каждый из которых решает часть общей задачи выделения и классификации отдельных разновидностей наблюдаемых сигналов:
– исходный, соответствующий энергии сигналов входной выборки с усиленными компонентами наиболее слабых сигналов (обзорный алгоритм);
– пеленгационный рельеф, использующий алгоритм для обнаружения слабых и рассеянных сигналов;
– пеленгационный рельеф, выделяющий когерентные компоненты сигналов.
Проведён анализ траекторий более 30 источников в эпизоде длительностью два часа сорок минут, что позволило увеличить надёжность обнаружения и точность измерения параметров наблюдаемых объектов. Совместный анализ траекторий источников на основе различных вариантов пеленгационного рельефа позволил улучшить условия обнаружения слабых сигналов и принять классификационные решения с использованием классификационного признака о ширине области флюктуаций траектории надводной цели для сигналов с сильной рассеянной компонентой.

1. Малышкин Г.С., Мельканович В.С. Классические и быстрые проекционные адаптивные алгоритмы в гидроакустике. С.-Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2022. 267 c.

2. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2004. 199 с.

3. 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.

4. Малышкин Г.С. Экспериментальная проверка эффективности быстрых проекционных адаптивных алгоритмов // Акустический журнал. 2019. Т. 65, № 6. С. 828–846. doi:10.1134/S032079191906008X

5. Малышкин Г.С. Сравнительная эффективность классических и быстрых проекционных алгоритмов при разрешении слабых гидроакустических сигналов // Акустический журнал. 2017. Т. 63, № 2. С. 196–208. doi:10.7868/S0320791917020095

6. Машошин А.И., Курышев И.В. Подход к повышению эффективности классификации шумящих целей в условиях интенсивных распределённых и локальных помех // Труды XII всероссийской конференции «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики», ГА-2014. С.-Петербург, 2014. C. 396–399.

7. Лаваль Р., Лабаск И. Влияние неоднородностей и нестабильностей среды на пространственно-временную обработку сигналов // Подводная акустика и обработка сигналов. М.: Мир, 1985. С. 43–68.

8. Малеханов А.И. Некогерентная пространственная фильтрация мод в случайно неоднородном океаническом волноводе // Акустический журнал. 1992. Т. 38, № 5. С. 898–904.

9. Завольский Н.А., Малеханов А.И., Раевский М.А., Смирнов А.В. Влияние ветрового волнения на характеристики горизонтальной антенны в условиях мелкого моря // Акустический журнал. 2017. Т. 63, № 5. С. 501–512. doi:10.7868/S0320791917040165

10. Малышкин Г.С. Оптимальные и адаптивные методы обработки гидроакустических сигналов. Том 2. Адаптивные методы. С.-Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2011. 375 с.

11. Саватеев К.Ф. Исследование факторов, влияющих на акустическую протяженность отметки сигнала в одном частотном диапазоне в интересах классификации // Труды всероссийской конференции «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики». С.-Петербург, 2016. С. 307–308.

12. Саватеев К.Ф. Исследование факторов, влияющих на акустическую протяженность отметки сигнала в одном частотном диапазоне в интересах классификации // Сборник трудов КМУ-ХV111, 2016. ЦНИИ «Электроприбор», С. 575–580.

13. Малышкин Г.С. Об одном методе классификации гидроакустических источников излучения на выходе адаптивной пространственной обработки // Труды всероссийской конференции «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики». СПб.: Издательство «ЛЕМА», 2023. С. 96–100.