Número Browse:0 Autor:editor do site Publicar Time: 2021-07-08 Origem:alimentado
Análise do desempenho de detecção de destino para umAlgoritmo de histograma deHidrofone de vetor único
O algoritmo histograma de hidrofone de vetor único tem boa robustez e desempenho de estimativa do azimute alvo. Este artigo analisa e resume o desempenho de detecção de destino do algoritmo histograma e um algoritmo de detecção e rastreamento autônomo paratransdutor acústico subaquáticoCom base no azimute estimado do alvo. A simulação de computador e os resultados do teste de tanque anecóico mostram que a relação sinal-ruído exigida pelo algoritmo histograma de janela para rastreamento autônomo precisa ser maior que 7 dB. Sob esta condição, o erro estimado de azimute e 3 dB de largura de feixe são cerca de 8◦e 20.◦, respectivamente. Os resultados do mar mostram que sob boas condições hidrológicas no mar profundo, o algoritmo histograma de janelas pode atingir a detecção alvo e rastreamento para um navio de superfície com uma velocidade de 8,4 kN dentro de um intervalo de 13,8 km. O erro estimado ideal do azimute pode atingir 5◦e a largura de 3 dB pode chegar a cerca de 10◦a uma distância de 2 km.
O canal do vetor do hidrofone de vetor tem a diretividade do dipolo independente de frequência, e tem a capacidade de resistir à interferência de ruído isotrópico. A hidrofone de vetor pode atingir a orientação sem borracha de espaço integral, que fornece uma solução para detecção de destino em uma pequena plataforma subaquática equipada com sensores acústicos.
A vantagem do espaço. Nos últimos anos, com a melhoria contínua deSensor de hidrofone de vetorTecnologia, tecnologia de processamento de sinal de vetor também está sendo aplicada poderosamente.Driving por demanda, desenvolveu-se rapidamente. Em comparação com os hidrofones de pressão sonora convencionais, os hidrofones de vetor fornecem informações de campo mais abrangentes. Ele não só pode medir a quantidade escalonada do campo de som, mas também obter as características do vetor do campo de som, o que expande muito o espaço de processamento de sinal. Há muitos algoritmos de estimativa de azimute alvo com base em hidrofones de vetor único, mas em geral, eles podem ser divididos em duas categorias de acordo com o princípio da visão de direção: uma é a estimativa do azimute baseada no fluxo de energia sólida; O outro é considerar cada canal do hidrofone de vetor, como é uma matriz multi-elemento, cada elemento piezo está localizado aproximadamente no mesmo ponto no espaço, e o método de processamento de sinal de matriz existente é aplicado ao hidrofone de vetor único usando o Características do padrão de fluxo de matriz do próprio hidrofone de vetor único. Vários direção do alvo Encontrando algoritmos de hidrofones de vetor têm suas próprias vantagens e desvantagens. Entre eles, o algoritmo histograma tem melhor robustez e alvo de desempenho de estimativa do azimute do que outros algoritmos, e tem a capacidade de suprimir a banda estreita e forte interferência de espectro de linha. É especialmente adequado para aplicação de engenharia. Este artigo analisa e resume a direção do histograma Encontrando algoritmo baseado em um único hidrofone de vetor e propõe um algoritmo de detecção e rastreamento autônomo para alvos subaquáticos com base no azimute alvo
A Fig. 6 é a curva da bandeira de rastreamento autônoma de destino com relação sinal-ruído de acordo com a detecção autônoma de destino e algoritmo de rastreamento proposto na seção 1. A bandeira de rastreamento de destino 1 representa que o algoritmo alcança rastreamento de destino, e significa que o rastreamento de destino não é alcançado. Pode ser visto na Figura 6 que quando a relação sinal-ruído é maior que 7 dB, o algoritmo histograma pode obter rastreamento alvo autônomo.
2.2 Análise do teste do tanque
Para dominar o desempenho de detecção de destino do algoritmo de histograma de hidrofone de vetor único, o desempenho de detecção de destino do hidrofone de vetor único foi realizado na piscina anecóica.
No teste de verificação, o UW350 foi usado como alvo de fonte de som durante o teste, e a profundidade foi 3 m subaquática. O sinal utilizado no teste é a largura da saída da fonte de sinal. Com o ruído branco gaussiano, o valor de pico de pico de saída é definido como 10 mV, 20 mV, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V, e 10 v respectivamente.
O tempo de transmissão de sinal é de 60 s, e o nível de fonte de som de emissão de sinal pequeno é calculado pela fórmula 20 LG (A1 / A2), onde A1 e A2 são o valor de pico para pico da saída da configuração da fonte de sinal. O nível de fonte de som emissor de sinal pode ser calculado de acordo com a distância entre o hidrofone de vetor e a fonte de som para obter a relação sinal-ruído de cada canal do hidrofone de vetor. A Tabela 1 mostra os resultados da taxa de sinal de sinalização média de banda larga do sinal de fonte de som recebido por cada canal do hidrofone de vetor e fornece o valor médio da relação sinal-ruído de cada canal sob uma emissão de fonte de som diferente intensidades. Pode-se ver que o valor de pico para pico da saída da fonte de sinal é a 10 mV, 20mv, 25 mV, 50 mV, 100 mV, 1 V e 10 V, a relação sinal-ruído média de banda larga do O sinal de fonte de som recebido pelo hidrofone de vetor é de 13 dB, 7 dB, 5 dB, respectivamente, 1 dB, 7 dB, 27 dB e 47 dB. Os sete sinais de relação sinal-ruído são processados separadamente usando o algoritmo histograma. Os resultados de estimativa de azimute calculado mudam com o tempo, como mostrado na Figura 7. A figura também marca o valor de pico para pico da saída do sinal e o hidrofone de vetor em cada período de tempo. Relação sinal-ruído do receptor. Pode ser visto na Figura 7 que o azimute estimado da meta fonte de som estabiliza gradualmente à medida que a relação sinal-ruído recebida aumenta e basicamente coincide com o verdadeiro azimute. A Figura 8 e a Figura 9 mostram respectivamente o erro de estimativa do azimute e a largura do espectro do azimute de 3 dB dos sinais de relação sinal-ruído emitidos pelas sete fontes sonoras pelo algoritmo do histograma. A proporção aumenta e diminui gradualmente. A direção de encontrar erro aumenta quando a fonte de som emite um sinal de ruído de pico a pico de 10 V em comparação com 1 v pico a pico. Isso se deve à fonte de som emitindo um alto sinal de nível de fonte de som.
A piscina acústica é incompletamente atenuada na faixa de baixa frequência e há uma forte reflexão de interface; Quando a relação sinal-ruído é de 7 dB, o erro de descoberta de direção é de cerca de 8 ◦, 3 dB quadrado
A largura do espectro de bits é de cerca de 23◦; Quando a relação sinal-ruído é maior que 1 dB, o erro de localização de direção e a largura do espectro de 3 dB Azimuth são inferiores a 4 ◦ e 19◦, respectivamente.Figure 10 é a curva da marca de rastreamento alvo calculada de acordo com o Detecção autônoma alvo e algoritmo de rastreamento com a intensidade do sinal de emissão de fonte de som, que pode ser visto. Quando a relação sinal-ruído é de 7 dB, o algoritmo histograma pode realizar o rastreamento autônomo do alvo de fonte de som.
2.3 Análise de teste marítimo
Usando dados dosensor acústico subaquáticoBóia Detecção de Detecção de Detecção Dados de Teste de Verificação de Desempenho Realizados nas Águas do Norte do Mar do Sul da China em agosto de 2019, o histograma algoritmo de hidrofone de vetor de um único vector foi usado para analisar o desempenho de detecção de metas marítimas. A profundidade da área do mar de teste é de cerca de 1500 m. Durante o teste, as condições meteorológicas são boas e a velocidade do vento é sobre o nível 2. Os resultados da medição do medidor de profundidade termo-sal de abandono transmitido por navios mostram que o perfil de velocidade de som é uma camada uniforme dentro de uma profundidade de 40 m e um profundidade de 40 200 m. Dentro é a principal camada de transição da velocidade de som, e o eixo do trato vocal está a uma profundidade quase 1000 m. Durante o dia do teste a partir de 12: 33-14: 02, um navio de superfície com um comprimento de 42 m, uma largura de 6 m, e uma velocidade de 8,4 kr passou perto da bóia acústica subaquática em um cabeçalho de 301 °. Durante o período, a superfície da superfície e a acústica subaquática. A distância da bóia é de cerca de 2 km no menor mínimo e 13,8 km no momento mais distante. O diagrama de situação é mostrado na Figura 11. A Figura 12 mostra a comparação entre os resultados estimados do azimute do azimute alvo do navio de superfície calculado pelo algoritmo do histograma e do azimute real. Pode-se ver que o algoritmo histograma pode atingir o objetivo do navio de superfície durante todo o período de tempo 12: 33-14: 02.
A Figura 13 e a Figura 14 mostram, respectivamente, o algoritmo histograma para a direção do alvo do navio de superfície Encontrando erro e a largura do espectro do azimute de 3 dB versus curva do tempo no período de tempo de 12: 33-14: 02. Pode ser visto que a direção de encontrar erro é a melhor que pode alcançar dentro de 5 ◦, e a largura do espectro de 3 dB Azimuth pode chegar a cerca de 10 ◦ perto do ponto de local próximo; Além disso, devido ao desvio da posição subaquática da bóia acústica subaquática, a distância entre a superfície da superfície e a plataforma de bóia é relativamente próxima. O erro de descobrir no tempo aumenta. A Figura 15 é a curva da marca de rastreamento alvo ao longo do tempo calculada pela detecção autônoma de destino e algoritmo de rastreamento. Pode-se ver que o algoritmo pode alcançar rastreamento alvo autônomo em todo o intervalo para um recipiente de superfície com uma velocidade de 8,4 kn a uma distância de 13,8 km.
3 Conclusão.
Visando aos requisitos de aplicação de engenharia de hidrofones de vetores único em plataformas não tripuladas subaquáticas, este artigo propõe um método para detecção autônoma e rastreamento desensor ultrassônico subaquáticoe usa cálculos de simulação, testes anecóicos do tanque e análise de teste marítimo para resumir com base na água de um único vetor. O algoritmo histograma do ouvinte tinha desempenho de detecção padrão. Os resultados dos dados de teste de simulação de computador e anecóico mostram que a relação sinal-ruído exigida pelo algoritmo do histograma para alcançar o rastreamento autônomo precisa ser maior que 7 dB, neste momento a direção de encontrar erro é de cerca de 8◦, e 3 DB Azimuth Spectrum Width é de cerca de 20◦. Os dados de teste marítimo mostra que sob boas condições hidrológicas no mar profundo, o algoritmo histograma pode atingir a detecção e rastreamento de alvos completos a uma distância de 13,8 km para uma embarcação de superfície com uma velocidade de 8,4 kN, e a melhor direção, encontrar erro de encontro 5◦. A largura do espectro de 3 dB Azimuth pode chegar a cerca de 10◦ perto do ponto de posição próximo.
