Vistas:0 Autor:Editor del sitio Hora de publicación: 2021-07-08 Origen:Sitio
Análisis del rendimiento de detección de objetivos para unAlgoritmo de histograma deHidrófono de un solo vector
El algoritmo de histograma de un solo vector de hidrófono tiene una buena robustez y un rendimiento de estimación de azim autor objetivo. Este documento analiza y resume el rendimiento de detección de destino del algoritmo de histograma y un algoritmo de detección y seguimiento autónomos paraTransductor acústico subacuáticoBasado en el azimut estimado del objetivo se propuso. La simulación por computadora y los resultados de la prueba de tanquen anecos muestran que la relación señal-ruido requerida por el algoritmo de histograma de ventana para el seguimiento autónomo debe ser mayor que 7 dB. Bajo esta condición, el error de azimut estimado y el ancho de 3 dB de haz son aproximadamente 8◦y 20◦, respectivamente. Los resultados del ensayo del mar muestran que bajo buenas condiciones hidrológicas en el mar profundo, el algoritmo de histograma de ventanas puede lograr la detección y el seguimiento de objetivos para una nave de superficie con una velocidad de 8.4 kN dentro de un rango de 13,8 km. El error óptimo de azimut estimado puede alcanzar los 5◦, y el ancho de haz de 3 dB puede alcanzar aproximadamente 10◦A una distancia de 2 km.
El canal del vector de la hidrófona del vector tiene la directividad dipolo independiente de la frecuencia, y tiene la capacidad de resistir la interferencia de ruido isotrópico. Una hidrófona vector puede lograr una orientación libre de desenfoque espacial, que proporciona una solución para la detección de objetivos en una pequeña plataforma submarina equipada. Con sensores acústicos.
La ventaja del espacio. En los últimos años, con la mejora continua deSensor de hidrófono vectorialTecnología, la tecnología de procesamiento de señales de vectores también se está aplicando poderosamente. Diviértete por demanda, se ha desarrollado rápidamente. En comparación con los hidrófonos de presión de sonido convencionales, los hidrófonos vectoriales proporcionan información de campo de sonido más completo. No solo puede medir la cantidad escalar del campo de sonido, sino que también puede obtener las características vectoriales del campo de sonido, que amplía en gran medida el espacio de procesamiento de la señal. Hay muchos algoritmos de estimación de azimut objetivo basados en productos hidrófonos de un solo vector, pero en general, pueden dividirse en dos categorías de acuerdo con el principio de la dirección de la dirección: una es la estimación de acimut basada en el flujo de energía sólida; el otro es considerar cada canal del vector hidrófono, ya que es una matriz de varios elementos, cada elemento piezo se encuentra aproximadamente en el mismo punto en el espacio, y el método de procesamiento de la señal de matriz existente se aplica al hidrofono del solo vector utilizando el Características del patrón de flujo de matriz del solo vector hidrófono. Diversas direcciones objetivo que encuentran algoritmos de hidrófonos vectoriales tienen sus propias ventajas y desventajas. Entre ellos, el algoritmo de histograma tiene una mejor robustez y un rendimiento de estimación de azim autor de objetivo que otros algoritmos, y tiene la capacidad de suprimir la banda estrecha y la interferencia de espectro de línea fuerte. Es especialmente adecuado para la aplicación de ingeniería. Este documento analiza y resume la dirección del histograma que encuentra algoritmo basado en un solo vector hidrófono, y propone un algoritmo de detección y seguimiento autónomos para objetivos submarinos basados en azimut objetivo.
HIGO. 6 es la curva de la bandera de seguimiento autónomo de destino con la relación de señal a ruido de acuerdo con el algoritmo de detección y seguimiento autónomos de destino propuesto en la Sección 1. El indicador de seguimiento de destino representa que el algoritmo logra el seguimiento objetivo, y significa que el seguimiento objetivo no se logra. En la Figura 6 se puede ver en la Figura 6, cuando la relación señal-ruido es mayor que 7 dB, el algoritmo de histograma puede lograr un seguimiento de destino autónomo.
2.2 Análisis de prueba de tanques
Para dominar el rendimiento de detección de destino del algoritmo de histograma de hidrófono de un solo vector, se realizó el rendimiento de detección de destino del hidrofono del vector único en la piscina anequioica.
En la prueba de verificación, UW350 se utilizó como objetivo de fuente de sonido durante la prueba, y la profundidad fue de 3 m bajo el agua. La señal utilizada en la prueba es el ancho de la salida de la fuente de la señal. Con el ruido blanco gaussiano, el valor de pico a pico de salida se establece en 10 MV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V, y 10 v respectivamente.
El tiempo de transmisión de señal es de 60 s, y el nivel de fuente de sonido de emisión de la señal pequeña se calcula mediante la fórmula 20 LG (A1 / A2), donde A1 y A2 son el valor pico a pico de la salida de configuración de la fuente de señal. El nivel de fuente de sonido emisor de señal se puede calcular de acuerdo con la distancia entre el vector hidrófono y la fuente de sonido para obtener la relación de señal a ruido de cada canal del vector hidrófono. La Tabla 1 muestra los resultados de la relación promedio de señal a ruido promedio de banda ancha de la señal de la fuente de sonido recibida por cada canal del vector hidrófono, y proporciona el valor promedio de la relación señal-ruido de cada canal en diferentes emisiones de fuente de sonido Intensidades. Se puede ver que el valor de pico a pico de la salida de la fuente de señal es de 10 mV, 20 mv, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V y 10 V, la relación de señal a ruido promedio de banda ancha de la La señal de fuente de sonido recibida por el vector hidrófono es de 13 dB, 7 dB, 5 dB, respectivamente, 1 dB, 7 dB, 27 dB y 47 dB. Las siete señales de relación de señal a ruido se procesan por separado utilizando el algoritmo de histograma. Los resultados calculados de la estimación de azim autor cambian con el tiempo como se muestra en la Figura 7. La figura también marca el valor de pico a pico de la salida de la señal y el vector hidrófono en cada período de tiempo. Relación de señal a ruido del receptor. En la Figura 7 se puede ver en la Figura 7 que el acimut estimado del objetivo de la fuente de sonido se estabiliza gradualmente a medida que aumenta la relación de señal a ruido recibida y básicamente coincide con el verdadero azimut. La Figura 8 y la Figura 9 muestran respectivamente el error de estimación de azim autor y el ancho de espectro de azimut de 3 dB de las señales de la relación señal-ruido emitidas por las siete fuentes de sonido por el algoritmo de histograma. La proporción aumenta y disminuye gradualmente. El error de búsqueda de dirección aumenta cuando la fuente de sonido emite una señal de ruido pico a pico de 10 V en comparación con 1 V Peak-To-Peak. Esto se debe a la fuente de sonido que emite una señal de nivel de fuente de sonido alta.
La piscina acústica está incompletamente atenuada en la banda de baja frecuencia y hay una fuerte reflexión de la interfaz; Cuando la relación señal-ruido es de 7 dB, el error de búsqueda de dirección es de aproximadamente 8 ◦, 3 dB cuadrado
El ancho espectro de bits es aproximadamente 23◦; cuando la relación señal-ruido es mayor que 1 dB, el error de la búsqueda de dirección y el espectro de acimut 3 dB la anchura son menos de 4◦ y 19◦, respectively.Figure 10 es la curva de la marca de seguimiento de objetivo calculada de acuerdo con la orientar la detección autónoma y algoritmo de seguimiento con la intensidad de la señal de emisión de la fuente de sonido, que puede ser seen.When la relación señal-ruido es 7 dB, el algoritmo histograma puede realizar el seguimiento autónoma del objetivo fuente de sonido.
2.3 Análisis de pruebas marinas
Utilizando los datos de laSensor acústico subacuáticodatos de boyas de prueba de verificación del desempeño detección de blancos llevan a cabo en las aguas del norte del Mar del Sur de China en agosto de 2019, se utilizó el algorithmv histograma de los hidrófonos-único vector para analizar el rendimiento de la detección de blancos marítimos. La profundidad del área del mar de prueba es de unos 1500 m. Durante la prueba, las condiciones meteorológicas son buenas y la velocidad del viento es aproximadamente el nivel 2. Los resultados de la medición de la nave-Borne abandono termo-sal metros mostrar la profundidad que el perfil de la velocidad del sonido es una capa uniforme dentro de una profundidad de 40 m y una profundidad de 40 200 m. En el interior es la capa de transición principal de la velocidad del sonido, y el eje tracto vocal está a una profundidad cerca de 1,000 m. Durante el día de la prueba de 12: 33-14: 02, un buque de superficie con una longitud de 42 m, una anchura de 6 m, y una velocidad de 8,4 kN pasado cerca de la boya acústica bajo el agua en un rumbo de 301 °. Durante el periodo, el buque de superficie y la acústica submarina. La distancia de la boya es de unos 2 km en el tiempo más corto y el 13,8 kilómetros en el tiempo más lejano. El diagrama de situación se muestra en la Figura 11. La Figura 12 muestra la comparación entre los resultados de azimut estimado de azimut de blanco de la nave superficial calculada por el algoritmo de histograma y el acimut real. Se puede observar que el algoritmo histograma puede lograr el objetivo de la nave de superficie durante la totalidad de las 12: 33-14: 02 periodo de tiempo.
La Figura 13 y la Figura 14 muestran, respectivamente, el algoritmo de histograma para el error hallazgo buque de superficie dirección de destino y el ancho espectro de 3 dB azimut frente a la curva de tiempo en el período de tiempo de 12: 33-14: 02. Se puede observar que el error de la dirección hallazgo es el mejor que puede llegar dentro de 5 ◦, y la anchura dB 3 espectro de acimut puede alcanzar aproximadamente 10 ◦ cerca del cierre punto de localización; Además, debido a la desviación de la posición bajo el agua de la boya acústica bajo el agua, la distancia entre el buque de superficie y la plataforma boya está relativamente cerca. El error de la búsqueda de dirección en el tiempo aumenta. La Figura 15 es la curva de la marca de seguimiento de destino con el tiempo calculado por el algoritmo de detección y seguimiento de destino Autónomo. Se puede ver que el algoritmo puede lograr un seguimiento de destino autónomo durante todo el rango para un recipiente de superficie con una velocidad de 8.4 kN a una distancia de 13.8 km.
3 conclusión
Apuntar a los requisitos de la aplicación de ingeniería de hidrófonos de un solo vector en plataformas no tripuladas submarinas, este documento propone un método para la detección y seguimiento autónomos deSensor ultrasónico submarino, y utiliza cálculos de simulación, pruebas de tanquen anecos y análisis de prueba marina para resumir en función de agua de un solo vector. El algoritmo de histograma del oyente tenía un rendimiento de detección estándar. Los resultados de la simulación por computadora y los datos de la prueba de la piscina anecos muestran que la relación señal-to-ruido requerida por el algoritmo de histograma para lograr un seguimiento autónomo debe ser mayor a 7 dB, en este momento, el error de búsqueda de la dirección es de aproximadamente 8◦, y el 3 DB Azimuth Spectrum Ancho es de aproximadamente 20◦. Los datos de prueba marina muestran que bajo buenas condiciones hidrológicas en el mar profundo, el algoritmo de histograma puede lograr la detección y el seguimiento de objetivos completos dentro de una distancia de 13.8 km para un recipiente de superficie con una velocidad de 8.4 kN, y el mejor error de búsqueda de la dirección puede alcanzar 5◦. El ancho del espectro de 3 dB Azimuth puede alcanzar aproximadamente 10◦ cerca del punto de posición cercana.
