Результат интеллектуальной деятельности: Способ панорамной классификации шумящих объектов

Изобретение относится к области гидроакустики и предназначено для одновременного распознавания всех объектов, наблюдаемых в секторном обзоре шумопеленгования.

Задача одновременного секторного обзора пространства всегда ставилась разработчиками аппаратуры гидроакустического шумопеленгования [1]. При этом важно не только обнаруживать шумящие объекты и оценивать направление на них, но и определять другие параметры, которые характеризовали бы класс для всех одновременно наблюдаемых объектов.

Известен способ классификации шумящих объектов [2], который основан на анализе параметров вально-лопастного звукоряда спектра амплитудной огибающей его сигнала. Известен способ совместной классификации и определения дистанции до шумящих объектов [3], в котором классификация основана на анализе интегрального уровня шумности объекта. Оба способа используют для классификации только по одному признаку, а также не позволяют определять класс одновременно для всех наблюдаемых объектов.

Наиболее близким аналогом по решаемым задачам и используемым физическим закономерностям к предлагаемому изобретению является способ получения информации о шумящем в море объекте в панорамном виде [4], который принят за прототип.

В способе-прототипе выполняются следующие операции:

прием гидроакустического шумового сигнала многоэлементной антенной,

формирование совокупности пространственных каналов в секторе обзора в горизонтальной плоскости,

частотно-временная обработка сигнала в каждом пространственном канале с формированием трех частотных диапазонов и определением отношения сигнал/помеха в каждом из сформированных частотных диапазонов,

кодировка интенсивностей цветовых компонент, выбранных для каждого из трех частотных диапазонов, в соответствии со значениями отношений сигнал/помеха в каждом из частотных диапазонов,

формирование цвета каждого пространственного канала путем смешения интенсивности цветовых компонент,

индикация полученной цветовой информации в каждом пространственном канале в зависимости от времени с образованием цветовых трасс,

определение оператором класса объектов по шумности на основании визуального анализа цвета трасс.

Основным достоинством способа-прототипа является обеспечение одновременной классификации всех наблюдаемых объектов. Однако эффективность этой классификации является низкой в связи с тем, что она основана только на одном классификационном признаке - шумности объекта. Как известно [5], шумность объекта зависит от скорости его движения. Для потенциально малошумных объектов может наблюдаться большая шумность при условии их движения со скоростью, близкой к предельной. И наоборот, для потенциально сильношумящих объектов может наблюдаться низкая шумность при их движении с малой скоростью. При этом контроль скорости движения объектов в способе-прототипе невозможен.

Таким образом, эффективность классификации по способу-прототипу является низкой.

Задачей изобретения является повышение эффективности классификации для всех шумящих объектов, одновременно наблюдаемых в секторе обзора.

Для решения поставленной задачи в способ панорамной классификации шумящих объектов, включающий прием гидроакустического шумового сигнала многоэлементной антенной, формирование совокупности пространственных каналов в секторе обзора в горизонтальной плоскости, частотно-временную обработку сигнала в каждом пространственном канале с формированием не менее двух частотных диапазонов из совокупной полосы частот несущего сигнала и определением отношения сигнал/помеха в каждом из частотных диапазонов, формирование цвета каждого пространственного канала на основании значений отношения сигнал/помеха из цветовых компонент, назначенных для информации каждого частотного диапазона несущего сигнала, индикацию цвета на графическом фрагменте в зависимости от времени с образованием трасс объектов, определение класса до всех наблюдаемых объектов с использованием информации о цвете трасс,

введены новые признаки, а именно:

при проведении частотно-временной обработки в каждом пространственном канале после формирования частотных диапазонов несущего сигнала в каждом из частотных диапазонов дополнительно выделяют амплитудную огибающую в диапазоне низкочастотных флуктуаций сигнала,

формируют спектры амплитудных огибающих, выделенных в каждом из частотных диапазонов несущего сигнала,

производят обнаружение гармоник спектров, превышающих сплошную часть,

измеряют суммарную мощность обнаруженных гармоник в каждом из спектров амплитудных огибающих, выделенных из частотных диапазонов несущего сигнала,

формируют второй цвет каждого пространственного канала на основании значений суммарной мощности гармоник спектров амплитудных огибающих, используя цветовые компоненты, назначенные ранее для частотных диапазонов несущего сигнала,

производят индикацию второго цвета на втором графическом фрагменте в те же моменты времени в системе координат, общей с первым графическим фрагментом,

а определение класса до всех наблюдаемых объектов производят по цвету их трасс на обоих графических фрагментах.

При этом способ может быть расширен путем дополнительного выделения амплитудных огибающих в более низких диапазонах частот флуктуаций сигнала для каждого из частотных диапазонов несущего сигнала. Тогда при идентичной последующей обработке могут быть сформированы дополнительно третий и последующие графические фрагменты.

Техническим результатом изобретения является возможность одновременной классификации всех объектов, наблюдаемых в секторе обзора шумопеленгования, с использованием совокупности классификационных признаков.

Покажем возможность достижения указанного технического результата предложенным способом.

Известными классификационными признаками объектов, шумящих в море, являются: шумность цели [3], параметры флуктуаций сигнала в диапазоне частот вально-лопастной модуляции [2], параметры флуктуаций сигнала в диапазоне частот качки объекта на волне [2] и параметры сверхнизкочастотных флуктуаций сигнала [6]. Каждый из этих признаков отдельно обладает довольно низкой эффективностью классификации в связи с большой зоной пересечения их плотностей распределения. Однако при увеличении количества некоррелированных признаков, каждый из которых характеризует свою особенность класса, эффективность классификации будет увеличиваться [7]. В предложенном способе заложена возможность одновременного учета всех указанных признаков путем их одновременного отображения на совокупности графических фрагментов с общей системой координат. Шумность цели кодируется цветом отношения сигнал/помеха на первом фрагменте. Параметры флуктуаций кодируются цветом суммарной мощности гармоник спектра амплитудных огибающих сигнала в различных диапазонах флуктуаций сигнала на втором и последующих фрагментах, каждый из которых отвечает за конкретный частотный диапазон огибающей. При этом известно [6], что для амплитудных огибающих сигнала основную информацию о классе несут не конкретные значения частот гармоник спектра, превышающих сплошную часть, а само наличие или отсутствие гармоник, которое в предлагаемом способе кодируется их суммарной мощностью. При этом известно также [2], что вально-лопастная модуляция сигнала проявляется тем больше, чем выше скорость движения объекта. На малых скоростях, характеризующихся отсутствием кавитации на гребном винте, вально-лопастная модуляция не проявляется. Следовательно, отображение на одном из графических фрагментов суммарной мощности гармоник спектра амплитудной огибающей сигнала в диапазоне частот вально-лопастной модуляции, позволит на качественном уровне контролировать скорость движения объектов, что важно при анализе информации первого графического фрагмента, на котором закодирована шумность цели. При этом известно также [8], что для объектов, находящихся на разных расстояниях от средства обнаружения, существует разная оптимальная частота шумопеленгования. Тогда анализ сигнала и его огибающих одновременно в нескольких частотных диапазонах несущей сигнала позволяет обнаруживать и определять параметры сигнала от объектов, находящихся на принципиально разных расстояниях. Следовательно, кодирование цветом нескольких частотных диапазонов сигнала с последующим отображением результирующего цвета на всех графических фрагментах по общему правилу позволяет отобразить больший объем информации на меньшем количестве фрагментов, что дополнительно повышает эффективность классификации путем наглядного представления информации оператору.

Таким образом, предложенный способ позволяет на нескольких графических фрагментах одного индикатора наглядно отобразить информацию о совокупности классификационных признаков, что повышает эффективность классификации относительно способа-прототипа для всех объектов, одновременно наблюдаемых в секторном обзоре, что делает классификацию панорамной.

Сущность изобретения поясняется фиг. 1, на которой изображена блок-схема устройства, реализующего предлагаемый способ панорамной классификации шумящих объектов.

Предлагаемый способ технически реализуется аппаратно-программными средствами по структурной схеме, приведенной на фиг. 1, на основе обобщенной структурной схемы типовой гидроакустической системы шумопеленгования [1]. Структурную схему можно условно разделить на две ветки. Первая ветка включает последовательно соединенные блоки: антенна 1, блок 2 формирования диаграммы направленности, полосовой диапазонный фильтр 3, детектор ОСП 4, накопитель ОСП 5, блок 6 цветового кодирования ОСП, индикатор 7. Вторая ветка включает последовательно соединенные блоки: блок 8 выделения АО, детектор АО 9, накопитель АО 10, блок 11 цветового кодирования АО. Второй выход блока 3 первой ветки соединен с входом блока 8 второй ветки. Выход блока 11 второй ветки соединен со вторым входом блока 7 первой ветки.

С помощью аппаратуры (фиг. 1) заявленный способ реализуется следующим образом. Шумовой сигнал объектов, принятый антенной 1, поступает в блок 2, в котором формируется веер характеристик направленности (пространственные каналы сектора обзора) в горизонтальной плоскости. Далее сигналы всех пространственных каналов независимо поступают в блок 3 полосовой фильтрации, в котором осуществляется полосовая фильтрация с формированием не менее двух частотных диапазонов в каждом канале. Из блока 3 сигналы сформированных частотных диапазонов одновременно поступают в блок 4 (для последующего формирования первого графического фрагмента) и в блок 8 (для последующего формирования второго графического фрагмента).

В блоках 4 и 5 производится квадратичное детектирование, накопление сигнала во времени и расчет отношения сигнал/помеха (ОСП) для каждого частотного диапазона независимо в каждом пространственном канале наблюдения. Далее отношения сигнал/помеха в сформированных частотных диапазонах поступают в блок 6 для цветового кодирования ОСП. В блоке 6 формируют цвет каждого пространственного канала на основании значений отношения сигнал/помеха из цветовых компонент, назначенных для информации каждого частотного диапазона. Из блока 6 в индикатор 7 поступает значение первого результирующего цвета для первого графического фрагмента.

В блоке 8 производится выделение амплитудных огибающих (АО) сигнала для каждого частотного диапазона независимо в каждом пространственном канале наблюдения. Для выделения огибающих используются стандартные процедуры [9] квадратичного детектирования, низкочастотной фильтрации и прореживания. В блоке 9 производится формирование спектров амплитудных огибающих [9] и обнаружение гармоник спектров, превышающих сплошную часть [10]. В блоке 10 производится измерение суммарной мощности обнаруженных гармоник в каждом из частотных диапазонов. Далее суммарные мощности гармоник спектров в сформированных частотных диапазонах поступают в блок 11 для цветового кодирования АО. Здесь формируют второй цвет каждого пространственного канала на основании значений суммарной мощности гармоник спектра амплитудной огибающей, используя цветовые компоненты, назначенные для информации каждого частотного диапазона ранее. Из блока 11 в индикатор 7 поступает значение второго результирующего цвета для второго графического фрагмента.

Обработка сигнала аналогично совокупности блоков 8-11, при необходимости, может быть повторена несколько раз для выделения амплитудных огибающих в более низких диапазонах частот флуктуаций сигнала и формирования третьего и последующих результирующих цветов для третьего и последующих графических фрагментов. Например, для второго фрагмента выделяется амплитудная огибающая в диапазоне частот вально-лопастной модуляции, для третьего фрагмента - амплитудная огибающая в диапазоне частот качки объекта на волне, для четвертого фрагмента - амплитудная огибающая в диапазоне частот сверхнизкочастотных флуктуаций сигнала.

Цветовая палитра, общая для блоков 6 и 11, может быть сформирована при практическом проектировании способа на основании анализа частотных диапазонов несущего сигнала и выбранных для них цветовых компонент. Наиболее удачным представляется выбор трех смежных частотных диапазонов. Это позволит, с одной стороны, разделить полный диапазон широкополосного шумопеленгования на полосы октавной ширины, для которых обеспечивается хорошая помехоустойчивость. С другой стороны - использовать стандартные цветовые компоненты R (red), G (green), В (blue), применяемые в индикаторах с электронно-лучевыми трубками.

Процедуры, реализуемые в блоках 2-6 и 8-11, выполняются параллельно для всех пространственных каналов сектора обзора. В индикаторе 7 формируются два или более графических фрагмента с одинаковыми системами координат. По оси абсцисс - направление в горизонтальной плоскости в диапазоне сектора обзора шумопеленгования, по оси ординат - время. На первом фрагменте осуществляется отображение первого цвета, характеризующего отношение сигнал/помеха. На втором и последующих фрагментах осуществляется отображение второго и последующих цветов, характеризующих амплитудные огибающие сигнала в различных диапазонах частот флуктуаций сигнала. На всех фрагментах формируются цветовые трассы объектов. При этом трассы, принадлежащие одному объекту, имеют во всех фрагментах одинаковые координаты. Это позволяет визуально идентифицировать трассы одного объекта на всех фрагментах. Цвет трасс будет зависеть от выбранных цветовых компонент, от выбранных диапазонов частот несущего сигнала и от выбранных диапазонов частот флуктуаций сигнала. Описание цвета трасс для различных классов объектов должно быть приведено в инструкции по эксплуатации конкретной реализации способа. Анализ цвета трасс объектов позволяет оператору определять класс до всех одновременно наблюдаемых объектов по совокупности классификационных параметров.

Все изложенное позволяет считать задачу изобретения решенной. Предложен способ панорамной классификации шумящих объектов, который может быть использован для судовых гидроакустических средств подводного наблюдения с целью классификации совокупности шумящих объектов, одновременно наблюдаемых в секторном обзоре.

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ

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

2. Машошин А.И. Оптимизация устройства обнаружения и измерения параметров амплитудной модуляции подводного шумоизлучения морских судов // Акустический журнал. 2013. Том 59, №3. С. 347-353.

3. Зеленкова И.Д., Волкова А.А., Никулин М.Н. Патент РФ №2548400 от 20.03.2014. Способ совместной оценки дистанции до шумящего в море объекта и его шумности. МПК G01S 3/80.

4. Величкин С.М., Миронов Д.Д., Антипов В.А., Зеленкова И.Д., Перельмутер Ю.С. Патент РФ №2156984 от 27.09.2000. Способ получения информации о шумящем в море объекте и способ получения цветовых шкал для него. МПК G01S 3/84.

5. Кобылянский В.В. Разработка алгоритмов классификации шумовых гидроакустических сигналов на основе использования акустико-конструктивных характеристик объектов излучения и моделей среды. Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. Л.: ЦНИИ «Морфизприбор». 1982.

6. Волкова А.А., Консон А.Д. Натурные исследования сверхмедленных флуктуаций шумового сигнала надводного корабля / Гидроакустика. 2017. Вып. 30 (2). Стр. 52-59.

7. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с англ. М.: Мир. 1978.

8. Евтютов А.П., Митько В.Б. Примеры инженерных расчетов в гидроакустике. Л.: Судостроение. 1981.

9. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход / Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс». 2017.

10. Тюрин A.M. Введение в теорию статистических методов в гидроакустике. Л., 1963.