Способ определения класса шумящей цели

Изобретение относится к области гидроакустики, а именно к пассивным шумопеленгаторным станциям (ШПС), предназначенным для поиска и обнаружения подводных и надводных объектов (морских шумящих целей).

Как правило, объектами поиска ШПС являются шумящие объекты искусственного происхождения (подводные лодки, подводные аппараты, надводные корабли, торпеды). Назовем шумы, создаваемые этими объектами, шумами искусственного происхождения (далее - ШИП). Однако океан наполнен, в первую очередь, шумами естественного происхождения (далее - ШЕП). Шумами естественного происхождения являются: сигналы связи, издаваемые различными гидробионтами (морские млекопитающие, стаи рыб, моллюсков и др.); шумы торошения льда; шумы русла рек, впадающих в океан, и др. ШЕП могут являться источником ложных тревог при поиске объектов искусственного происхождения.

Методы классификации шумящих объектов приведены, например, в работах [1, 6, 7]. Однако в этих работах классификация ШЕП не рассматривается. Ввиду этого классификация ШЕП осуществляется оператором на слух, что, как показывает практика, недостаточно эффективно.

Решаемая техническая проблема предлагаемого способа - повышение эффективности работы шумопеленгаторной станции.

Технический результат - обеспечение достоверности классификации целей на классы ШЕП и ШИП.

Указанный технический результат достигается тем, что дополнительно к известным классификационным признакам (КП) ШИП измеряются характерные КП ШЕП, с помощью которых осуществляется классификация целей на классы ШЕП и ШИП.

Основными (фундаментальными) отличиями ШЕП от ШИП являются:

- ШЕП, как правило, представляют собой последовательности импульсных сигналов с ограниченным по частоте (относительно рабочего диапазона частот ШПС) и не повторяющимся во времени спектром. В то же время ШИП, как правило, являются широкополосными квазистационарными сигналами с полосой частот, превышающей рабочий диапазон частот ШПС.

- Траектория направления (пеленга) на источник ШЕП, как правило, существенно отличается от траектории объекта, движущегося прямолинейными галсами, что характерно для источников ШИП.

Поэтому для реализации способа сформулированы и измеряются следующие классификационные признаки:

- Z₁ - относительная (относительно рабочего диапазона частот ШПС) ширина спектра сигнала от источника шума, в которой сосредоточено 80-90% мощности сигнала;

- Z₂ - величина среднеквадратических флюктуаций спектра сигнала от источника шума, вычисляемая по формуле

где S_n,p - р-й отсчет энергетического спектра сигнала от источника шума, измеренного на n -м интервале спектрального анализа обнаруженных сигналов;

N_P - количество отсчетов в спектре S_n,p;

N_T - количество спектров, вычисленных на данный момент;

- Z₃ - величина среднеквадратических флюктуаций пеленга источника шума, вычисляемая как среднеквадратическое отклонение оценки пеленга цели от его экстраполированного значения (при гипотезе прямолинейного и равномерного движения цели).

Решение в пользу того, что обнаруженная цель является ШИП, по каждому i-му из перечисленных КП принимается по результату сравнения измеренного значения КП со своим пороговым значением Z_i/por. Пороговые значения Z_i/por определяются статистически на представительном массиве экспериментов по обнаружению ШИП, исходя из заданной вероятности правильной классификации ШИП по каждому КП Р_КР=0,95, т.е. для каждого классификационного признака определяется такой порог Z_i/por, при котором отношение числа правильного распознавания ШИП среди шумов искусственного и естественного происхождения к общему числу экспериментов составляло не менее 0,95.

Решение в пользу того, что обнаруженная цель является ШИП принимается в том случае, если соответствующее решение принято хотя бы по одному из трех КП.

Для проведения экспериментов была использована фонотека, содержащая 51 запись различных ШИП (38 записей) и ШЕП (13 записей). Применение описываемого алгоритма классификации к обработке указанных записей показало, что при заданной вероятности P_KP=0,95 правильного отнесения ШИП к своему классу по каждому из перечисленных выше КП, вероятность правильной классификации источника шума на классы ШИП и ШЕП составила P_Class=0,92. Данная вероятность рассчитывается как отношение числа правильной классификации шумов (47 записей были классифицированы верно) к общему числу экспериментов.

Таким образом, технический результат изобретения можно считать достигнутым.

Источники информации:

1. Телятников В.И. Методы и устройства классификации гидроакустических сигналов // Зарубежная радиоэлектроника, 1979, №9, с. 19-38.

2. Машошин А.И. Особенности синтеза алгоритмов классификации подводных объектов по их гидроакустическому полю // Акустический журнал, 1996, том 42, №3, с. 396-400.

3. Корякин Ю.А., Смирнов С.А., Яковлев Г.В. Корабельная гидроакустическая техника. Состояние и актуальные проблемы. // СПб.: Наука, 2004.

4. Broadhead M.K. Broadband source signature extraction from underwater acoustics data with sparse environment information. // JASA, 1995, v. 97, pp. 1322-1325.

5. Azimi-Sadjadi M.R., Yao D., Jamshidi A.A., Dobeck G.J. Underwater target classification in changing environments using an adaptive feature mapping. // IEEE Transactions on neural networks, 2002, v. 13, N. 5, pp. 1099-1111.

6. Jimenez L.A.T, Mayen H.G., Arteagoitia O.B., Garza D., Torres R. System for acoustic detection and autonomous classification of targets in the sea (SIDACAM). // Proceedings of 3d Underwater Acoustics Conference and Exhibition, 21-26 June 2015, Crete island, Greece, 2015, pp. 137-144.

7. Fischell E.M., Schmidt H. Classification of underwater targets from autonomous underwater vehicle sampled bistatic acoustic scattered fields. // JASA, 2015, vol. 138, p. 3773.