zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Kĩ thuật Viễn thông

Đánh giá hiệu quả và sai số ước lượng tần số bằng thuật toán tích lũy tương can phổ ứng dụng trong các hệ thống Sonar thụ động

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

21
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Đánh giá hiệu quả và sai số ước lượng tần số bằng thuật toán tích lũy tương can phổ ứng dụng trong các hệ thống Sonar thụ động" trình bày cơ chế tạo tiếng ồn của chân vịt các mục tiêu biển và phân tích đặc điểm khi áp dụng thuật toán lũy tương can các thành phần phổ rời rạc (Coherent integration of lines spectrum - CIOLS) của tiếng ồn từ mục tiêu so với phương pháp xử lý truyền thống. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu các đặc tính phổ chân vịt của các mục tiêu, mẫu tín hiệu mô phỏng được xây dựng và sử dụng để phân tích hiệu quả của thuật toán này. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá hiệu quả và sai số ước lượng tần số bằng thuật toán tích lũy tương can phổ ứng dụng trong các hệ thống Sonar thụ động

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Đánh giá hiệu quả và sai số ước lượng tần số bằng thuật toán tích lũy tương can phổ ứng dụng trong các hệ thống sonar thụ động Nguyễn Thanh Chinh1*, Nguyễn Ngọc Đông1, Phạm Khắc Hoan1, Nguyễn Tiến Tài1 1 Khoa vô tuyến điện tử, Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn, Hà Nội, Việt Nam *Email: Thanhchinh.nguyen.navy@lqdtu.edu.vn Tóm tắt - Bài báo trình bày cơ chế tạo tiếng ồn của chân vịt các lượng tần số cơ bản của chân vịt. Khi thực hiện tích lũy thì mục tiêu biển và phân tích đặc điểm khi áp dụng thuật toán lũy SNR được cải thiện đáng kể, mức độ cải thiện SNR phụ thuộc tương can các thành phần phổ rời rạc (Coherent integration of điều kiện tích lũy và dạng tín hiệu tuần hoàn do chân vịt tạo lines spectrum - CIOLS) của tiếng ồn từ mục tiêu so với phương ra. Theo đó, phần II sẽ trình bày về tiếng ồn được tạo ra từ các pháp xử lý truyền thống. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu các đặc mục tiêu biển và phương pháp tích lũy tương can các thành tính phổ chân vịt của các mục tiêu, mẫu tín hiệu mô phỏng được xây dựng và sử dụng để phân tích hiệu quả của thuật toán này. phần phổ rời rạc; phần III trình bày về một số kết quả mô Kết quả mô phỏng cho thấy, tỷ số tín/tạp (Signal-to-noise ratio - phỏng và thảo luận; cuối cùng là phần kết luận. SNR) khi xử lý tín hiệu bằng CIOLS được tăng lên đáng kể, đặc biệt là đối với tín hiệu xung dạng xung kim, đưa ra dự báo đáng II. TIẾNG ỒN TẠO RA TỪ CÁC MỤC TIÊU TRÊN BIỂN tin cậy về thành phần tuần hoàn trong tín hiệu. Đồng thời, sự VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍCH LŨY TƯƠNG CAN CÁC phụ thuộc của sai số trung bình bình phương (Mean square THÀNH PHẦN PHỔ RỜI RẠC error - MSE) vào SNR đầu vào khi xác định tần số cơ bản của tín hiệu cũng được xem xét, làm cơ sở xác định khả năng làm việc A. Những nguồn chính phát ra tiếng ồn của mục tiêu biển của thuật toán. Bất kỳ vật thể biển nào (ví dụ, tàu mặt nước, tàu ngầm, ngư lôi,...) di chuyển trong môi trường nước đều tạo ra trường âm Từ khóa - Sonar, xử lý tín hiệu; tiếng ồn, thụ động; tích lũy (trường tiếng ồn) do có sự bức xạ của các nguồn âm khác tương can, phổ. nhau. Tùy thuộc vào nguồn tạo ra tiếng ồn, phổ tiếng ồn có I. ĐẶT VẤN ĐỀ thể là rời rạc hoặc liên tục, nằm trong một dải tần nhất định, hoặc cũng có thể là phổ hỗn hợp, bao gồm tổng các thành Trong lĩnh vực sonar, nghiên cứu các đặc trưng tiếng ồn phần phổ rời rạc và phổ liên tục. Tiếng ồn của mỗi loại mục của các đối tượng trên biển (các mục tiêu biển) và cách xử lý tiêu có đặc trưng riêng, được thể hiện trong các đặc trưng của các tín hiệu tiếng ồn này có ý nghĩa rất quan trọng trong bài phổ phát xạ, nhưng nhìn chung, phổ phát xạ của một mục tiêu toán phát hiện, đo đạc và nhận dạng mục tiêu. Các kỹ thuật xử biển chiếm một dải tần rộng từ hạ âm đến siêu âm [2-6, 9, 10]. lý tín hiệu sonar thường dựa trên mô hình toán và các đặc Hình. 1 thể hiện phổ điển hình của tiếng ồn do tàu ngầm tạo trưng của trường âm thanh sơ cấp của mục tiêu [1-5]. Dựa vào ra, gồm các thành phần sau: các vạch phổ rời rạc (do cánh các kết quả thống kê về việc phát hiện các tàu ngầm chạy chân vịt và cơ cấu máy móc phụ trợ), phổ liên tục do tác động bằng năng lượng hạt nhân (tàu ngầm hạt nhân) trong quá trình với dòng chất lỏng chuyển động xung quanh,...[10]. tuần tra trên các đại dương, cho thấy: hầu hết (trên 80%) bị phát hiện do phát ra tiếng ồn; khoảng dưới 10% trường hợp bị phát hiện bởi sonar chủ động; dưới 10% trường hợp bị phát hiện bởi từ trường; các trường hợp còn lại bị phát hiện theo vệt nước đuôi tàu và các trường vật lý khác [5]. Một số công trình nghiên cứu đã thực hiện theo hướng tích lũy các thành phần phổ hoặc tính phổ công suất chéo của các tín hiệu thu được [3, 5, 6], từ đó đưa ra quyết định có hay không có mục tiêu. Tuy nhiên, việc xử lý các thành phần phổ công suất chéo của tiếng ồn đã làm tăng đáng kể khối lượng và thời gian tính toán. Hơn nữa, sự ràng buộc về tần số lấy mẫu cũng như số mẫu đầu vào biến đổi Fourier nhanh (FFT) [7, 8] cũng ảnh hưởng nhiều đến độ chính xác của việc xác định thành phần tuần hoàn trong tín hiệu sonar thu được (tần số cơ bản). Bài báo tập trung xem xét tiếng ồn của các mục tiêu biển có Hình. 1 Phổ tiếng ồn của tàu mặt nước phân tích dải hẹp chân vịt (có chứa các thành phần phổ hạ âm tuần hoàn), ước Mô hình toán học của tiếng ồn được xác định [2, 4, 5]: ISBN 978-604-80-7468-5 423
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) S (nTs )  [1  a(nTs )]Gc (nTs )  Gl (nTs ) (1) Phổ rời rạc do chân vịt ra có giá trị lớn hơn các phổ tiếng ồn Trong đó: do máy móc, cơ cấu khác tạo ra. a(nTs ) : Hàm điều chế biên độ. C. Cơ sở vật lý và phương pháp ước lượng tần số cơ bản của chân vịt bằng cách tích lũy tương can các thành phần phổ Gc (nTs ) : Phổ liên tục trong miền thời gian. trong sonar thụ động. Gl (nTs ) : Phổ rời rạc trong miền thời gian. 1) Mô hình sonar thụ động Phân bố phổ do tiếng ồn tạo ra bởi các mục tiêu biển không đồng đều trên toàn bộ dải tần và được xác định bởi nhiều yếu Xem xét phương trình sonar thụ động có cấu trúc như Hình. tố, trong đó các yếu tố chính là: máy chính và các cơ cấu của 2 [1, 4, 9]: máy chính, số lượng và chủng loại cơ cấu phụ trợ, cấu trúc và SL  NL  TL  GS  GT  DT (3) cách thức di chuyển của vật mang, tốc độ quay của động cơ, Trong đó: tốc độ của vật mang, điều kiện lan truyền sóng âm trong khu SL: Mức nguồn tiếng ồn tạo ra bởi mục tiêu (tính ở cự ly 1 vực hoạt động [4]. Vậy rất khó xác định chính xác chân dung m so với nguồn). phổ của một mục tiêu nhất định do các điều kiện thu khác TL: Suy hao trong quá trình lan truyền. nhau. Tuy nhiên, ở đây chúng ta chú ý đến các thành phần phổ NL: Mức tiếng ồn môi trường xung quanh. rời rạc ở dải hạ âm và dải âm do chân vịt gây ra. Các thành GS: Hệ số khuếch đại khi xử lý theo không gian của hệ phần này của tiếng ồn có tần số thấp và có khả năng lan truyền thống sonar. xa trong môi trường biển nên thuận lợi cho việc phát hiện mục GT: Hệ số khuếch đại khi xử lý theo thời gian của hệ thống tiêu. Trong những tình huống tác chiến phức tạp hoặc ở các sonar. điều kiện thủy văn không thuật lợi, việc phát hiện được mục DT: Ngưỡng phát hiện của hệ thống sonar. tiêu ngầm là nhiệm vụ tác chiến được ưu tiên hàng đầu. Dưới dây sẽ xem xét nguồn gốc và đặc tính của các thành phần phổ này và giải pháp để phát hiện chúng. B. Tiếng ồn từ chân vịt của mục tiêu biển Chân vịt là thành phần chính của hầu hết các mục tiêu biển. Cấu tạo của chân vịt bao gồm các cánh quạt giống nhau (có cùng hình dạng và khối lượng), được gắn trên một trục hình trụ hoặc hình nón cách đều nhau. Tiếng ồn luôn được tạo ra khi cánh quạt quay và được truyền đi xa trong môi trường nước. Tiếng ồn do cánh quạt tạo ra khác với tiếng ồn của máy móc và các cơ cấu khác cả về bản chất và cấu trúc. Cánh quạt tác động với nước để tạo thành lực đẩy về phía Hình. 2 Mô hình sonar thụ động sau, làm cho vật thể chuyển động. Do số lượng cánh quạt là SNR đầu vào và đầu ra được xác định tương ứng là: hữu hạn, nên trong một vòng quay của chân vịt, các cánh quạt (SNR)in  SL  TL  NL, dB (4) tạo ra sự phóng và nén tuần hoàn với chất lỏng chảy xung quanh nó (tạo ra các thay đổi áp suất). Những thay đổi về áp (SNR)  SL  TL  NL  GS  GT , dB (5) out suất này dẫn đến sự xuất hiện của sóng âm thanh và do đó, tạo Phương trình này thể hiện cự ly cực đại của sonar thụ động, ra tiếng ồn của chân vịt, phổ của tiếng ồn này chứa một số nghĩa là hệ thống sonar sẽ bắt đầu xử lý với đánh giá là có thành phần rời rạc, tuần hoàn, tần số của các thành phần phổ mục tiêu khi (SNR)out bằng với ngưỡng phát hiện. Trong thực đó là bội số của tần số xuất hiện các cánh chân vịt. Các thành phần phổ rời rạc trong vùng thấp là bội số của tần số quay trục tế, DT trong phương trình sonar là một chỉ số rất khó xác định chính xác. Đối với tuyến phát hiện bằng phương pháp hiển thị, chân vịt fV và tần số tích f L  fV .NL (sau đây gọi là các tần thường chọn DT  6 dB ; đối với tuyến phát hiện âm thanh, số đặc trưng), với NL là số lượng cánh của chân vịt. Các tần DT phụ thuộc rất nhiều vào trình độ và kỹ năng của trắc thủ. số này thường được xác định bằng [4, 5]: Vì vậy, chất lượng của một hệ thống phát hiện được đánh giá f kV  kfV ; f mL  m. f L  m. fV .N L (2) bằng khả năng làm tăng (SNR)out . Nói cách khác, chính là khả Trong đó: năng làm tăng GS hoặc GT hoặc cả hai đối với một hệ thống k- là số thứ tự hài của tần số quay trục; nào đó. Để tăng GS, người ta đã sử dụng các hệ thống ăng ten m - là số thứ tự hài của tần số xuất hiện các cánh chân vịt. mảng với cấu trúc và quy mô khác nhau, nhưng không được Theo các kết quả thực nghiệm [2, 3, 5, 6], cường độ bức xạ đề cập ở bài viết này. Ở đây, chỉ xem xét khả năng cải thiện của năng lượng âm tại các tần số đặc trưng phụ thuộc vào bản GT bằng phương pháp biến đổi và xử lý tín hiệu trong miền chất và tốc độ của dòng chảy xung quanh, tốc độ vật mang, tần số và sẽ đánh giá hiệu quả của phương pháp phát hiện hình dạng và số cánh chân vịt... Tuy nhiên, giá trị tổng năng truyền thống và thuật toán tích lũy tương can các thành lượng các thành phần phổ này luôn phản ánh về sự xuất hiện phần phổ rời rạc. Từ đó cho thấy ưu điểm của thuật toán này. của mục tiêu có chân vịt hoạt động. Phổ tiếng ồn của chân vịt có băng thông rộng, bao gồm cả phổ liên tục và phổ rời rạc. 2) Mô hình tín hiệu ISBN 978-604-80-7468-5 424
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Tiếng ồn của chân vịt có biểu diễn toán học theo (1) có L chứa các thành phần tuần hoàn (như đã phân tích ở trên) nên Do L  N nên 10 log    0 nên việc xử lý FFT đã làm N khi tách sóng biên độ, đường bao của thành phần này sẽ là tăng SNR lên. chuỗi xung thị tần tuần hoàn, có thể biểu diễn như sau:  4) Thuật toán tích lũy tương can phổ tín hiệu us  t   E0 U k  0 t   k  1 Tr  (6) Chuỗi tín hiệu rời rạc x(n) khi thực hiện biến đổi Fourier rời Trong đó: E0 – biên độ của xung thị tần, V; Tr – Chu kỳ rạc sẽ tạo ra được chuỗi G(k) có dạng: N 1 2 G (k )   x(n).e .k .n lặp của chuỗi xung; U 0 (t ) – Quy luật điều chế biên độ đơn N  G (k ) .e j ( k ) (9) n 0 xung. Nếu chuỗi x(n) là chuỗi xung tuần hoàn thì phổ pha  (k ) Nếu xét tín hiệu rời rạc trong khoảng thời gian Tob và tần số sẽ phụ thuộc tuyến tính vào thời gian trễ của xung ban đầu so lấy mẫu là Fs thì độ dài của chuỗi tín hiệu trong miền thời với gốc thời gian. gian là Tob .Fs . Áp dụng FFT đối với tín hiệu, sẽ thu được Trong chuỗi phổ phức G  n  , n  0, N  1 sẽ chọn ra các chuỗi phức biểu diễn tín hiệu trong miền tần số, gọi là phổ thành phần phổ G(h, l ), l  1  L, h  1  H để xử lý. Trong đó, biên độ pha, G(n). H là số lượng các vạch phổ sao cho tần số f h của chúng thỏa 3) Phương pháp xử lý truyền thống mãn f h   f min  f max  , đối với mỗi tần số này, L là giá trị phổ Trong miền thời gian, nhiễu xuất hiện ngẫu nhiên ở tất cả các thời điểm quan sát, cường độ và quy luật phụ thuộc vào nhiều liên quan đến tần số f h , với f  h, l   l. f h , l  1, L (giá trị yếu tố. Trong khi đó, ở một số thời điểm nhất định, tín hiệu xuất hiện trên nền của nhiễu ngẫu nhiên. Việc phân tách và xử lý f h   f min  f max  được chọn là khoảng tần số dự kiến chứa trực tiếp tín hiệu trên miền thời gian gặp phải những khó khăn tần số cơ bản fV của chân vịt). nhất định, nhất là khi (SNR)in nhỏ. Vì thế, các hệ thống sonar Do tín hiệu thu được là ngẫu nhiên nên thời gian giữ chậm thường chuyển đổi tín hiệu sang miền tần số để phân tích các t z cũng là giá trị ngẫu nhiên. Theo tính chất dịch vòng của thành phần phổ của tín hiệu. Sau đó, hệ thống sẽ áp dụng một biến đổi Furier, có thể xem xét bù pha cho các thành phần phổ thuật toán phát hiện cụ thể nào đó để quyết định là có hay quan tâm để khôi phục chúng về giá trị tham chiếu (khi chúng không có mục tiêu. Vấn đề chính ở đây là sau khi chuyển sang chưa bị giữ chậm), t z thuộc khoảng [0  T ] , dẫn đến pha của miền tần số, (SNR)out sẽ được cải thiện đáng kể và thuận tiện hơn cho thực hiện thuật toán phát hiện. Với mô hình tín hiệu đã thành phần phổ G(h, l ), l  1  L, cũng là một giá trị ngẫu nhiên xây dựng theo (6), sau khi thực hiện FFT, số lượng các vạch   2f h tz l , thay đổi trong khoảng [00  3600 ] , chia thành phổ thu được là N  Tob / Ts (N là số điểm FFT), trong đó có m.360o chứa L các vạch phổ của tín hiệu có ích và các vạch còn lại sẽ là M giá trị, lúc đó   . M nhiễu. Các giá trị ( SNR)out được xác định như sau: Cơ sở của thuật toán CIOLS chính là: tìm tổng tương can Ở đầu ra của hydrophone, giá trị SNR được tính (chuyển của các thành phần phổ của tiếng ồn, tính bình phương của đổi tương đương từ miền thời gian sang miền tần số):  L.2  tổng này và tìm giá trị cực đại   _ SN ( h, m ) 2  max , ứng với ( SNR)out _ hyd    10 log  s  , dB (7)  N .2  thành phần phổ thứ G(h, l ), l  1  L trong dải chọn và kênh  0  pha thứ m. Trong đó: SNR đầu ra của CIOLS được tính như sau [5]:   G (l )    L   02 2 s   (h, m) 2   02_ CI   s2  l 1 - công suất trung bình của tín hiệu.   _ SN  ( SNR)CI _ out  10.log  max  L  0 _ CI 2   N L   (10)  G(k )   G (l ) 2 2 s và  02  k 1 l 1 - công suất trung bình của  L. 2  N L  10.log  s  , dB  2  nhiễu.  0  Sau khi FFT, phổ có ích sẽ xuất hiện ở một số giá trị tần số Trong đó, công suất trung bình của nhiễu: mẫu nhất định (L vạch), nên chỉ xét ở các giá trị tần số đó. Do N L  G(k )   G (l ) 2 2 chỉ xem xét L vạch phổ, ở đó có chứa tín hiệu có ích, lúc đó s SNR sau khi xử lý FFT được tính theo biểu thức:  02_ CI   02  k 1 l 1 (11) N L  L. 2    2 L Biểu thức (10) có thể viết thành: ( SNR)out _ FFT  10 log  s   10 log      10 log   s (8)  L. 2   2  N  0   0 ISBN 978-604-80-7468-5 425
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)  L. 2   t2 T0 T0 ( SNR)CI _ out  10.log  s  exp(10 2 ), t z  kTr   t  t z  kTr   2   T0 2 2  0  us (t )   (14) (12) 0, t  kT  T0  t  t  (k  1)T  T0  2   z r z r  10.log  s   10.log( L) 2 2  2   0 B. Phương pháp, công cụ mô phỏng Độ lợi khi sử dụng CIOLS so với phương pháp truyền thống khi chỉ sử dụng FFT: - Tính sai số trung bình bình phương (MSE) của tần số phát (SNR)CI  (SNR)CI _ out  (SNR)out _ FFT  10.log( L) (13) hiện được với 5.000 lần tính toán; - Tính SNR của phương pháp xử lý sử dụng FFT truyền Như vậy, so với phương pháp tích lũy truyền thống, CIOLS thống và SNR của phương pháp tích lũy tương can các thành đã tăng đáng kể SNR của dữ liệu đầu ra sau xử lý, có thể đạt phần phổ rời rạc. đến 10log( L) . Số lượng các thành phần phổ L được chọn tùy - Sử dụng phần mềm Matlab phiên bản R2021a. thuộc vào tỷ số giữa chu kỳ lặp của chuỗi xung và độ rỗng xung ( Tr / T0 ) và hình dạng xung. Trong phần sau, mô phỏng C. Kết quả và thảo luận các dạng tín hiệu khác nhau sẽ minh họa hiệu quả của thuật 1) Mô phỏng dạng tín hiệu và áp dụng thuật toán. toán này. Nhóm nghiên cứu đã xem xét bài toán trên 2 mô hình xung thị tần: xung chữ nhật và xung tam giác. Các thông số đầu vào III. MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN gồm: số điểm FFT, N  217 ; tần số lấy mẫu: Fs  1000 Hz ; A. Số liệu đầu vào biên độ xung: 1V; tần số lặp xung Fr  7,80 Hz ; độ rộng Xung chữ nhật có biên độ bằng 1 V, độ rộng T0 , chu kỳ lặp xung T0  10%.Tr ; độ trễ so với thời điểm đầu tz  0.3Tr ; số Tr , trễ so với thời điểm đầu t z . lượng thành phần phổ tích lũy: L = 8. Các tín hiệu chịu tác Xung tam giác có biên độ 1 V được mô phỏng là dạng xung động của nhiễu cộng tính phân bố Gauss. hẹp có biểu diễn toán học là: Đặc tính của các tín hiệu được khảo sát và áp dụng CIOLS với giá trị SNR  10 dB thể hiện trên Hình 3, kết quả tính SNR đầu ra thể hiện trên bảng I, sự phụ thuộc MSE vào SNR đầu vào thể hiện trên Hình 4. 3a) Xung chữ nhật 3b) Xung tam giác Hình 3. Dạng tín hiệu, phổ tín hiệu ( SNR  10 dB ) và kết quả xử lý (L=8) ISBN 978-604-80-7468-5 426
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) BẢNG I KẾT QUẢ TÍNH TOÁN SNR ĐẦU RA ĐỐI VỚI CÁC DẠNG XUNG (SNR)in -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 (SNR)out _ FFT tam giác chữ nhật 18,1 18,8 21,1 23,4 25,3 27,3 29,5 31,5 33,8 36,0 38,3 40,9 44,8 Xung ( SNR )out _ CI 26,3 28,3 30,0 31,5 33,8 35,8 37,6 39,8 42,1 44,4 46,5 49,2 53,0 SNR 8,2 9,5 9,0 8,1 8,5 8,5 8,2 8,3 8,4 8,4 8,2 8,3 8,3 (SNR)out _ FFT 12,9 15,0 18,2 19,2 21,0 22,5 25,0 26,7 28,5 29,9 31,5 32,7 33,8 Xung ( SNR )out _ CI 22,0 24,1 26,2 27,0 28,5 30,0 32,6 33,8 35,8 37,4 38,7 39,9 40,9 SNR 9,1 9,2 8,0 7,8 7,5 7,6 7,6 7,2 7,2 7,5 7,2 7,2 7,1 Hình. 4 Khảo sát MSE đối với các dạng tín hiệu cơ bản (xung chữ nhật và xung tam giác) Trên hình 3, nửa bên trái (hình 3a) là các kết quả khảo sát thường. Ưu điểm này thể hiện ở: thứ nhất là xác định duy nhất xung chữ nhật và nửa bên phải (hình 3b) là các kết quả khảo một tần số lặp lại (tần số gốc). Thứ hai, đỉnh năng lượng lớn sát xung tam giác. Khi có tác động của nhiễu, rất khó có thể hơn hẳn so với đỉnh cực đại khi sử dụng FFT. Việc tính toán phân biệt tín hiệu và nhiễu nếu ta quan sát trên miền thời gian. (SNR)out cũng đã được thực hiện. Do nhiễu có tính ngẫu nhiên, nên ở nhiều thời điểm, giá trị Trong khi đó, bảng I thể hiện các giá trị của nhiễu lớn hơn rất nhiều so với giá trị của tín hiệu, nhiễu che lấp mất tín hiệu có ích. Khi áp dụng thuật toán FFT cho (SNR)in , (SNR)out và độ chênh lệch (SNR) giữa các giá trị các tín hiệu này và tính mật độ phổ công suất, có thể thấy rõ này. Bảng I chỉ xem xét với các giá trị (SNR)in [20, 4] dB các vạch phổ của tín hiệu có ích tại các tần số bằng số nguyên vì khi (SNR)in  20 dB thì thuật toán CIOLS không cho ra lần tần số lặp lại của tín hiệu (7,80 Hz, 15,60 Hz, 23,40 kết quả chính xác nữa (xem xét kết quả khảo sát MSE ở Hình. Hz,...). Xung chữ nhật xuất hiện 8 vạch phổ (kể cả vạch 0) còn 4), còn với các giá trị (SNR)in  4 dB , việc xử lý tín hiệu có xung tam giác xuất hiện nhiều vạch phổ hơn đáng kể. Việc xuất hiện nhiều vạch phổ hơn ở chuỗi xung tam giác là do thể được thực hiện thuận lợi với các thuật toán thông thường, đỉnh xung nhọn (rất hẹp) làm cho các xung này gần giống với vì thế chúng không được đề cập ở đây. Với xung chữ nhật, xung kim, độ tản mát phổ nhiều hơn. CIOLS làm việc hiệu quả hơn phương pháp thông thường với lượng chênh lệch SNR khoảng trên 8 dB. Còn đối với xung Khi áp dụng CIOLS, hiệu quả với chuỗi xung chữ nhật tam giác, CIOLS làm việc hiệu quả hơn phương pháp thông cũng tốt hơn so với chuỗi xung tam giác (thể hiện biểu đồ dưới cùng của hình 3). Mặc dù có sự khác nhau về hiệu quả, thường với lượng chênh lệch SNR khoảng trên 7 dB. Thêm nhưng cũng thấy rõ ưu điểm của CIOLS so với FFT thông vào đó, CIOLS làm việc tốt hơn với xung chữ nhật, tạo ISBN 978-604-80-7468-5 427
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) ra SNR out _ CI lớn hơn 4 dB so với xung tam giác. Điều đáng TÀI LIỆU THAM KHẢO chú ý ở đây là: CIOLS vẫn làm việc tốt trong điều kiện có [1]. Ainsle, M.A., Principles of Sonar Performance nhiễu mạnh và tỉ lệ năng lượng của tín hiệu có ích nhỏ (hệ số Modeling. 2010: Springer. lấp đầy xung 10%) và đây là đặc tính đáng quan tâm khi thực [2]. Qin, L., Simulation Technique of Radiated Noise from hiện xử lý tín hiệu. Underwater Target and Its Implement of Simulator. 2009, 2nd Ở hình 4, MSE áp dụng CIOLS khi phát hiện tần số cơ bản International Conference on Power Electronics and Intelligent của tiếng ồn đầu vào được thể hiện đối với hai loại tín hiệu Transportation System. như đã khảo sát ở phần trên. Phân tích và đánh giá hiệu quả [3]. Wei Guo, S.P., Junyuan Guo, et al,, Passive Detection CIOLS trong phần tiếp theo. of Ship-Radiated Acoustic Signal Using Coherent Integration of Cross-Power Spectrum with Doppler and Time Delay 2) Đánh giá sai số ước lượng tần số khi sử dụng thuật toán Compensations. Sensors (Basel), 2020. CIOLS. [4]. Болгов, В.М., Акустические шумы и помехи на Việc xem xét sự ảnh hưởng của SNR đầu vào đến CIOLS судах, ed. В. М. Болгов and В.Е.Я.Л. Д. Д. Плахов. 1984: bằng cách thực hiện 5.000 phép thử, tính toán sai số trung Судостроение. 192. bình bình phương (Mean Square Error -MSE) khi ước lượng [5]. Донг, Н.Н., Пассивная гидролокация движущихся tần số đối với mỗi giá trị SNR   30 10 dB , bước thay đổi морских объектов на основе когерентного накопление 1dB. спекральных составляющих сигнала. Диссертация Đối với xung chữ nhật, MSE bằng 0 khi giá trị кандидата технических наук: 01.04.10/Д. Н. Нгуен;науч. рук. С. Р. Гейстер. - Минск:БГУИР, 2018. SNR  21 dB , trong khi đó, đối với xung tam giác, giá trị [6]. Zheng, E., et al., Line spectrum detection algorithm này chỉ đạt bằng 0 khi SNR  10 dB . Như vậy, theo [1], nếu based on the phase feature of target radiated noise. Journal of trong miền thời gian yêu cầu SNR  6 dB để hệ thống có thể Systems Engineering and Electronics, 2016. 27(1): p. 72-80. làm việc hiệu quả thì khi chuyển đổi tín hiệu sang miền tần số, [7]. Cường, D.T., Xử lý tín hiệu số. 2003: Học viện Kỹ CIOLS đã có thể ước lượng tần số tín hiệu tin cậy đến giá trị thuật quân sự. (SNR)in  21dB đối với xung chữ nhật và [8]. Hayes, M.H., Statistical digital signal processing and modeling. 1996: John Wiley & Sons. (SNR)in  10dB đối với xung tam giác. Thêm vào đó, tiếng [9]. Li, Q., Digital Sonar Design in Underwater Acoustics. ồn của chân vịt các mục tiêu trên biển chứa các tín hiệu có chu Principles and Applications. 1995: Springer. kỳ, vì thế, xem xét áp dụng CIOLS vào các hệ thống xử lý tín [10]. Tráng, Đ.C., Nghiên cứu nâng cao độ chính xác định hiệu sonar là một vấn đề quan trọng và nên được quan tâm vị của thiết bị sonar thụ động trên tàu, in Viện KH&CNQS. đúng mức. 2018, Viện KH&CNQS. IV. KẾT LUẬN Trên cơ sở phân tích lý thuyết và minh họa bằng mô phỏng, cho thấy áp dụng CIOLS với tiếng ồn chân vịt của mục tiêu biển là một giải pháp hiệu quả trong xử lý tín hiệu sonar. Bản chất của thuật toán là xử lý tín hiệu dải rộng và không quá phức tạp về mặt tính toán, nên khi áp dụng CIOLS sẽ rút ngắn thời gian đưa ra quyết định về việc có mục tiêu trong khu vực quan sát hay không, thậm chí chỉ cần sử dụng hydrophone đơn, vô hướng. Bên cạnh đó, giải pháp này đã làm tăng SNR lên đáng kể so với các phương pháp xử lý truyền thống và là một hướng nghiên cứu tiềm năng cải thiện chất lượng phát hiện mục tiêu biển, nhất là trong những điều kiện có nhiễu mạnh và thủy văn phức tạp./. ISBN 978-604-80-7468-5 428

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.