Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
GIẢI PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG PHAO THUỶ ÂM<br />
PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO MỤC TIÊU<br />
THEO NGUYÊN LÝ SONAR THỤ ĐỘNG<br />
Lê Kỳ Biên1, Phan Hồng Minh1*,Trần Hiếu Thảo2, Phan Trọng Hanh3<br />
Tóm tắt: Bài báo đề xuất và xây dựng một giải pháp mới kết hợp tiền xử lý ICA<br />
(phân tích phần tử độc lập) phân tách các tín hiệu hỗ hợp của nhiều mục tiêu với kỹ<br />
thuật tạo búp sóng mảng thẳng đứng để ứng dụng xử lý tín hiệu trong hệ thống<br />
phao thuỷ âm nhằm nâng cao khả năng phát hiện và phân loại mục tiêu. Trong điều<br />
kiện hoạt động bình thường hệ thống phao thuỷ âm bố trí thẳng hàng với nhau kiểu<br />
mảng thẳng sẽ rà quét búp sóng chính đến các hướng khác nhau trong mặt phẳng<br />
ngang để phát hiện mục tiêu. Khi có nhiều mục tiêu suất hiện đồng thời việc phát<br />
hiện và phân loại trở nên khó khăn, lúcđó hệ thống sẽ thiết lập lại giải pháp và đưa<br />
ra thuật toán ICA vào để xử lý đa mục tiêu.<br />
Từ khóa: Phao thuỷ âm – sonar thụ động; Phân tích phần tử độc lập (ICA); Tách tín hiệu mù (BSS); Tạo búp<br />
sóng mảng cảm biến (Beamforming); Tạo búp sóng thích nghi.<br />
<br />
1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br />
Hệ thống phao thuỷ âm được sử dụng trong hệ thống quan sát, cảnh giới bờ biển,<br />
phòng thủ bảo vệ lãnh hải, trinh sát phát hiện, theo dõi, giám sát mục tiêu dưới nước góp<br />
phần nâng cao khả năng sẵn sàng chiến đấu bảo vệ chủ quyền và các nguồn lợi từ biển.<br />
Phao thuỷ âm hoạt động trên nguyên lý sonar thụ động dùng để thu các loại tín hiệu dưới<br />
nước, tín hiệu từ mục tiêu hoặc phát xạ chủ động do mục tiêu gây ra trên nền nhiễu. Lợi<br />
thế lớn nhất của loại sonar thụ động này là khả năng giữ bí mật cao do không phát xạ sóng<br />
âm. Tín hiệu thu được từ phao thuỷ âm ngoài phát hiện và định vị mục tiêu còn có thể<br />
phân loại theo phương pháp so sánh đặc tính tín hiệu thu được với cơ sở dữ liệu các “tín<br />
hiệu sóng âm chuẩn” do từng loại mục tiêu gây ra.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 1. Mạng phao thuỷ âm cảnh giới bờ biển.<br />
Trên thế giới việc nghiên cứu ứng dụng hệ thống phao thuỷ âm phục vụ cho nhiều mục<br />
đích như: Cảnh giới bờ biển, hệ thống chuyển tiếp thông tin, tự động hóa khảo sát, giao<br />
tiếp và định vị dưới biển, hệ thống hỗ trợ dẫn đường, bảo vệ các công trình biển... Các hệ<br />
thống chống ngầm, phát hiện và cảnh giới mục tiêu dưới nước đã và đang được thương<br />
mại hóa ở nhiều quốc gia với các hệ thống tiêu biểu như Kongberg của Na Uy [9], hệ<br />
thống EA-SDA14 của RTsys Pháp [10], hệ thống chống ngầm DSIT Israel [11], chất<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 95<br />
Kỹỹ thuật Điện tử – Thông tin<br />
lượng<br />
ợng các hệ thống phụ thuộc nhiều vvàoào kkỹ<br />
ỹ thuật và<br />
và giải<br />
giải pháp xử lý tín hiệu khác nhau, tuy<br />
nhiên các hãng luôn gi<br />
giữ<br />
ữ bí mật công nghệ của ri riêng<br />
êng mình.<br />
Với<br />
ới mục đích nnâng<br />
âng cao kh<br />
khảả năng phát hihiện<br />
ện và<br />
và phân lo<br />
loại,<br />
ại, ccác<br />
ác giải<br />
giải pháp tạo búp sóng<br />
mảng<br />
ảng cảm biến [2][3]<br />
[2][3][4]<br />
[4] và kỹ<br />
kỹ thuật tiền xử lý ICA [1][5]<br />
[1][5][6]<br />
[6][7]<br />
[7][8]<br />
[8] được<br />
được áp dụng cho phao<br />
thuỷ âm để tăng tỷ số SNR vvàà xử<br />
thuỷ xử lý phân tách tín hiệu khi xuất hiện đa mục ti tiêu.<br />
êu.<br />
2. CƠ S<br />
SỞ TÍNH TOÁN THI<br />
THIẾT<br />
ẾT KẾ HỆ THỐNG PHAO THUỶ<br />
THUỶ ÂM<br />
2.1. Mô hình h<br />
hệệ thống<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 2. Sơ đồ<br />
đồ tổng quan cấu trúc mạng phao thuỷ âm<br />
âm.<br />
Hệệ thống phao thuỷ âm vô tuyến hoạt động độc lập theo sự điều khiển của Trạm Điều<br />
khiển trung tâm. Các phao thuỷ âm đư<br />
khiển được<br />
ợc khởi tạo vvàà thiết<br />
thiết lập tần số hoạt động. Khi llàm<br />
àm<br />
việc<br />
ệc phao sẽ thu các tín hiệu thuỷ âm từ môi trtrư<br />
ường<br />
ờng dưới<br />
d ới nư<br />
nước<br />
ớc hoặc từ các thiết bị phát xạ<br />
sóng âm bi<br />
biến<br />
ến đổi thành<br />
thành các tín hi<br />
hiệu<br />
ệu điện khuếch đại llên<br />
ên nhi<br />
nhiều<br />
ều lần, lọc, trộn tần, điều chế<br />
FM … và phát vô hưhướng<br />
ớng vvào<br />
ào không gian vvềề trung tâm qua kkênh<br />
ênh vô tuyến RF(hình 3 - a).<br />
tuyến RF(hình<br />
Sơ đđồ<br />
ồ mô hình<br />
hình hhệệ thống phao thuỷ âm đđượcợc trình<br />
trình bày ở hình 22. Ở phía thu tín hiệu<br />
được<br />
đư ợc thu qua máy thu FM, giải điều chế ra âm tần, đđư ược<br />
ợc chuyển đổi ADC, vvàà truy<br />
truyền<br />
ền to<br />
toàn<br />
àn<br />
bộ<br />
ộ tín hiệu về máy tính qua giao didiện<br />
ện USB. Hệ thống máy tính trung tâm sẽ xử lý to toàn<br />
àn bbộ<br />
ộ<br />
cơ ssở<br />
ở dữ liệu thủy âm để phát hiện vvàà phân lo<br />
loại<br />
ại mục tiêu.<br />
tiêu.<br />
2.2 Lưu đ<br />
2.2. đồồ thuật toán vvà<br />
à giải<br />
giải pháp xử lý tín hiệu<br />
Giải<br />
Gi ải pháp xử lý đđược<br />
ợc sử dụng ở đây llàà sau khi bibiến<br />
ến đổi ADC, tín hiệu đđư ợc xử lý tạ<br />
ược tạo<br />
o<br />
búp sóng m mảng<br />
ảng thẳng [2] điểuểu khiển quay búp sóng chính theo ph phương<br />
ương pháp bù pha trên<br />
nguyên lý “Delay and Time” để để rà<br />
rà quét mmục<br />
ục tiêu<br />
tiêu theo phương ngang, sau đó tín hi hiệu<br />
ệu<br />
được phân tích phổ để tính toán mật độ phổ năng llư<br />
được ượng.<br />
ợng. Khi xuất hiện mức năng llượng ợng<br />
lớn<br />
ớn hhơn<br />
ơn ngưỡng<br />
ngưỡng phát hiện, hệ thống sẽ cảnh báo xuất hiện mục ti tiêu<br />
êu và căn ccứ<br />
ứ vvào<br />
ào m<br />
mật<br />
ật độ<br />
phổ, tần số vvàà âm sắc<br />
phổ, sắc cũng nhnhưư so sánh vvới<br />
ới các ccơ<br />
ơ sở<br />
sở dữ liệu âm thanh chuẩn hệ thống<br />
sẽẽ phân loại đđược<br />
ợc mục titiêu<br />
êu (hình<br />
(hình 4).<br />
4). Vi<br />
Việc<br />
ệc tạo búp sóng gi<br />
giống<br />
ống nh<br />
nhưư kỹ<br />
kỹ thuật lọc không<br />
gian tín hihiệu,<br />
ệu, nó tăng ccư ờng tín hiệu từ hhướng<br />
ường ớng mong muốn vvàà triệt<br />
triệt giảm tín hiệu vvàà<br />
nhiễu từ các hhướng<br />
nhiễu ớng ccòn<br />
òn llại.<br />
ại.<br />
<br />
<br />
<br />
96 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Gi<br />
“Giải<br />
ải pháp xử lý tín hiệu … theo nguy<br />
nguyên<br />
ên lý sonar thụ<br />
thụ động.”<br />
Nghiên ccứu<br />
ứu khoa học công nghệ<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 3. Lưu đđồ<br />
ồ thuật toán hoạt động; a) tại phao, b) tại Trung tâm<br />
tâm.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 4. Lưu đđồ ồ xử lý tín hiệu<br />
hiệu..<br />
Khi phát hi<br />
hiện<br />
ện có nhiều mục ti<br />
tiêu<br />
êu xuất<br />
xuất hiện, tín hiệu thu đđư<br />
ược<br />
ợc bị trộn lẫn vvàà giao thoa vvới<br />
ới<br />
nhau, việc<br />
việc xác định nguồn âm độc lập trở llên<br />
ên khó khăn, hhệệ thống sẽẽ chuyển sang chế độ<br />
<br />
<br />
Tạp<br />
ạp chí Nghi<br />
Nghiên<br />
ên cứu<br />
cứu KH&CN quân<br />
uân sự,<br />
sự, Số Đặc<br />
ặc san FEE, 08 - 2018<br />
2018 97<br />
Kỹ thuật Điện tử – Thông tin<br />
tiền xử lý ICA[1] để phân tách hỗn hợp tín hiệu thu được thành các nguồn âm độc lập<br />
trước khi xử lý phát hiện và phân loại (hình 3-b).<br />
2.3. Tạo búp sóng mảng cảm biến<br />
Theo [4], xét mảng cảm biến có N cảm biến đặt dọc theo trục z (hoặc nằm ngang theo<br />
trục x) có khoảng cách đều nhau và bằng d (ULA - Uniform Linear Arrays, mảng thẳng<br />
cách đều) (hình 5). Đặt trung tâm mảng vào giữa hệ trục tọa độ; các vị trí cảm biến p<br />
trong không gian 2 chiều được cho bởi:<br />
−1<br />
= − , = = 0. = 0, 1, 2, … , − 1 (1)<br />
2<br />
Theo [4] véc tơ đa tạp vk(k) của mảng được tính như sau:<br />
<br />
( )= ⋮ ⋮⋯⋮ ⋮ (2)<br />
Ở đây<br />
2<br />
=− cos = − cos (3)<br />
là độ lớn của búp sóng, λ là bước sóng cho bởi tần số ω. Lưu ý rằng mảng thẳng<br />
không có khả năng phân giải ở hướng ϕ.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 5. Mảng thẳng bố trí theo trục z(dọc) trục x(ngang).<br />
Và như vậy phương trình tạo búp sóng cho bởi:<br />
<br />
( , )= ( )= ∗ (4)<br />
<br />
Để đơn giản trong hiển thị và hữu ích trong tính toán đặt<br />
2 2<br />
=− = cos . = (5)<br />
ở đây uz là cosin hướng của đối với trục z<br />
uz = cosθ (6)<br />
Thay (4) vào (5)<br />
<br />
<br />
<br />
98 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu … theo nguyên lý sonar thụ động.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
<br />
( )= ∗ (7)<br />
<br />
Ở đây, ϒ ( ) được đề cập đến như một hàm của tần số sóng trong không gian ψ. Cả<br />
hai hàm ϒ ( ) và ϒ( , ) được xác định từ -∞ đến ∞ nhưng chúng chỉ đại diện cho tín<br />
hiệu lan truyền ở khu vực 0 ≤ θ ≤ π (-1 ≤ uz ≤ 1) điều kiện ràng buộc này tương đương với<br />
− ≤ ≤ hoặc − ≤ ≤ và coi đây là khu vực có thể quan sát được (khẩu<br />
độ của mảng) [4].<br />
Như vậy, phương trình tạo búp sóng cho mảng phẳng đồng nhất<br />
<br />
∗<br />
2 2<br />
( )= ( )= , − ≤ ≤ (8)<br />
<br />
Tương tự như vậy, véc tơ đa tạp trong không gian ψ như sau:<br />
( ) = , = 0, … , −1 (9)<br />
và<br />
( )= , … , (10)<br />
<br />
Trường hợp đặc biệt của mảng thẳng là mảng có véc tơ trọng số đồng nhất được cho bởi<br />
1<br />
= , = 0, 1, … , − 1 (11)<br />
Có thể viết lại (11) theo dạng véc tơ như sau:<br />
1<br />
= (12)<br />
Ở đây, 1 là véc tơ đơn vị Nx1, bởi vậy hàm đáp ứng đầu ra tạo búp sóng trong không<br />
gian ψ là <br />
1 1<br />
( )= = e<br />
(13)<br />
1 1−<br />
= e<br />
1−<br />
Hoặc<br />
<br />
1 2 , 1−<br />
ϒ ( )= −∞ ≤ ≤ +∞ với = (14)<br />
1−<br />
2<br />
Ở đây, chúng ta thấy rằng ϒ ( )là hàm tuần hoàn với chu kỳ 2π đối với N lẻ. Nếu N<br />
chẵn búp sóng tại ±2π, ±6π là âm và chu kỳ là 4π. Chu kỳ của |ϒ ( )| là 2π với tất cả các<br />
giá trị của N. ϒ ( ) búp sóng mảng phẳng được vẽ ở hình 6-a với ψ = . , =<br />
11. Trong hình 6-c vẽ |ϒ ( )| ở dạng dB trong đó:<br />
( ) = 10 | ( )| (15)<br />
Hình 6-d Búp sóng mảng thẳng |ϒ(ψ)| tính theo hàm loga (dB) và hình 6-b Búp sóng mảng<br />
thẳng ϒ(ψ) vẽ trong tọa độ cực (dB).<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 99<br />
Kỹỹ thuật Điện tử – Thông tin<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 6. Tạo<br />
ạo búp sóng với mảng cảm biến N = 11 và λ = d/2. d/2<br />
2.4 K<br />
2.4. Kỹỹ thuật tiền xử lý ICA<br />
Giả sử rằng có một véc ttơ<br />
Giả ơ M chiều ), s2(t)) ... sM(tt)]T sao cho các thành ph<br />
chiều s((t)) =[s1(t), phần<br />
ần<br />
trong không gian tín hi<br />
hiệu<br />
ệu không phụ thuộc lẫn nhau. Các véc ttơ ơ này tương ứng với M các<br />
tín hi<br />
hiệu<br />
ệu nguồn vô hhư ớng độc lập nhau si(tt).<br />
ướng ). Hàm m mậtật độ phân bố xác suất p.d.f của véc ttơ ơ<br />
được viết lại th<br />
được thành<br />
ành phép nhân ch<br />
chập<br />
ập của các phân bố độc lập nh nhưư sau:<br />
<br />
((s)<br />
(s) = ( ) ((16))<br />
<br />
Gọi<br />
ọi A là dữ ơ x(tt)) =[x1(t),<br />
dữ liệu véc ttơ )]T thu được<br />
( ), x2((t)) ... xN(t)] được ở thời điểm t sao cho<br />
x(t)) = As((t) ((17))<br />
trong đó, trận có hạng NxM<br />
đó A là ma trận N M.. Vì các thành ph phầnần của các vect<br />
vectơ<br />
ơ quan sát đư<br />
đượcợc không<br />
còn đđộc<br />
ộc lập, nên<br />
nên hàm p.d.f ssẽẽ không thỏa m mãnãn (16<br />
(16).<br />
). Nếu<br />
Nếu các th<br />
thành<br />
ành phần<br />
phần của ss(t)) có nhi<br />
nhiều<br />
ều<br />
nhất một nguồn tín hiệu có phân bố chuẩn th<br />
nhất thìì có thể<br />
thể trích xuất các nguồn s(tt) từừ các hỗn<br />
hợp<br />
ợp thu đđược<br />
ợc x(t)<br />
x )[5]<br />
[5].<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 7.. Mô hình ICA tr<br />
trộn<br />
ộn và<br />
và giải<br />
giải trộn tức thời<br />
thời..<br />
<br />
<br />
<br />
100 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Gi<br />
“Giải<br />
ải pháp xử lý tín hiệu … theo nguy<br />
nguyên<br />
ên lý sonar thụ<br />
thụ động.”<br />
Nghiên ccứu<br />
ứu khoa học công nghệ<br />
Ở hình 7, Các ngu<br />
nguồn<br />
ồn s đđộc<br />
ộc lập đư<br />
được<br />
ợc trộn lẫn bởi A.<br />
A. Các ngu<br />
nguồn<br />
ồn quan sát đđư ợc là<br />
ược l xx.. M<br />
Mục<br />
ục<br />
đích là xác đđịnh<br />
ịnh W (ma tr<br />
trận<br />
ận đảo của ma trận trộn A) vvà u là ưước<br />
ớc lư<br />
lượng<br />
ợng của các nguồn khôi<br />
phục đđư<br />
phục ược.<br />
ợc. Giải pháp infomax là một một cách để ttìm<br />
ìm ma trận<br />
trận giải trộn W.<br />
W. Nó đđòiòi hỏi<br />
hỏi một<br />
hàm truy<br />
truyền<br />
ền phi tuyến g(<br />
g(u).).<br />
Theo [5] thông tin tương hhỗ ỗ của vector quan sát đđư<br />
ược<br />
ợc đưa<br />
đưa ra bbởi<br />
ởi Kullback-Leibler:<br />
Kullback Leibler:<br />
( , ,…. )<br />
( , ,…, ) (18<br />
18)<br />
= ⋯ ( , ,…, ) ⋯<br />
∏ ( )<br />
( )<br />
hay ở dạạng<br />
hay ở ng đơ giản<br />
ơn gi n ( ) = ( ) (19<br />
19)<br />
∏ ( )<br />
Thông tin tương hhỗ ỗ sẽ luôn ddương<br />
ương và chchỉỉ bằng không khi các th thành<br />
ành phần<br />
ph ần llàà độc<br />
độc lập.<br />
Mục ti<br />
Mục tiêu<br />
êu của<br />
của ICA là là tìm ma trtrận<br />
ận chuyển vị W của của tín hiệu thu đđược<br />
ợc từ cảm biến phụ thuộc<br />
x làm cho đđầu ầu ra llàà đđộc<br />
ộc lập nhất có thể.<br />
u ) = Wx(<br />
u(t) Wx(t)) = WAs(t)<br />
WAs ) (20<br />
20)<br />
Đểể áp dụng thuật toán ICA th thì hệệ thống phải đáp ứng đđượcợc các yyêu<br />
êu cầu<br />
cầu sau:<br />
-S Sốố lượng<br />
l ợng cảm biến lớn hhơn ơn hoặc<br />
hoặc bằng số lượng<br />
lượng nguồn N ≥ M.<br />
- Các ngunguồn<br />
ồn s((t)) ttức<br />
ức thời sẽ ngay lập tức loại trừ lẫn nhau.<br />
- Ít nh<br />
nhất<br />
ất phải có một nguồn có phân bố chuẩn.<br />
- Tín hi hiệu<br />
ệu ở cảm biến không có tiếng ồn hoặc có độ ồn thấp.<br />
Một thuật toán ICA khác được<br />
Một được Aapo Hyvärinen và Erkki Oja Oja[6]<br />
[6] phát triển<br />
triển th<br />
thành<br />
ành thu<br />
thuật<br />
ật<br />
toán áp ddụng ụng cho ma trận gọi llàà FastICA - ước ớc lư<br />
lượng<br />
ợng hợp lý cực đại (FastICA and<br />
maximum likelihood). Đ Đểể thuật toán nhanh hhộiội tụ và<br />
và hiệu<br />
hiệu quả các phép tính tr ớc khi đđưa<br />
trước ưa<br />
vào tính toán FastICA có th thểể thêm<br />
thêm bước<br />
bước xử lý quy tâm vvàà tr<br />
trắng<br />
ắng hoá tín hiệu, chi tiết xem<br />
tài li<br />
liệu<br />
ệu [1][6]<br />
[1][6].<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
8 Thuật<br />
Hình 8. Thuật toán ICA pphânhân tách 3 ngu<br />
nguồn<br />
ồn âm hỗn hợp th<br />
thành<br />
ành các ngu<br />
nguồn<br />
ồn độc lập<br />
lập.<br />
Hình 8 mô phphỏng<br />
ỏng quá tr ình tách 3 ngu<br />
trình nguồn<br />
ồn âm độc lập đến cảm biến từ các hhư ướng<br />
ớng khác<br />
nhau, hình a,b,c là các tín hi ệu ban đầu, sau khi truyền qua môi tr<br />
hiệu trường<br />
ờng 3 nguồn âm sẽ đến<br />
cảm<br />
ảm biến với các hệ số su suyy giảm<br />
giảm khác nhau vvàà đư<br />
được<br />
ợc thu th<br />
thành<br />
ành 1 hhỗn<br />
ỗn hợp trộn của 3 tín<br />
hiệu<br />
ệu ban đầu (h<br />
(hình<br />
ình d, e, f). Tín hihiệu<br />
ệu từ 3 cảm biến nnày<br />
ày đư<br />
được<br />
ợc xử lý ICA theo thuật toán<br />
<br />
<br />
Tạp<br />
ạp chí Nghi<br />
Nghiên<br />
ên cứu<br />
cứu KH&CN quân<br />
uân sự,<br />
sự, Số Đặc<br />
ặc san FEE, 08 - 2018<br />
2018 101<br />
Kỹ thuật Điện tử – Thông tin<br />
FastICA để phân tách thành 3 nguồn âm ban đầu, trong đó nguồn 3 bị đảo pha 180 độ,<br />
nguồn 1 và nguồn 2 đồng pha.<br />
3. MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN<br />
Mục này sẽ tiến hành mô phỏng đánh giá độ lợi của mảng khi hệ thống gồm 4 phao<br />
thủy âm (N = 4) bố trí thẳng hàng (mảng thẳng – linear arrays), cảm biến đặt tại độ sâu<br />
50m, tạo búp sóng quét theo mặt phẳng ngang với độ lớn của búp sóng chính tại góc mở<br />
3dB (the half-power beamwidth, HPBW- Độ rộng nửa công suất) được tính như sau[4]:<br />
0.891<br />
= = ( ) ≈ 50 ( ) (21)<br />
Với mảng thẳng được cấu thành từ 4 phao cách nhau 50m (d = 50m), λ = 100m, giả sử<br />
vận tốc âm trong nước c = 1500 m/s. Từ (21) ta có HPBW ≈ 250.<br />
Mô phỏng tạo búp sóng với 3 nguồn âm độ dài 10s đến hệ phao từ 3 hướng khác nhau<br />
với tần số lấy mẫu Fs = 8Khz; một là tiếng ping của tàu ngầm hướng (θ1, ϕ1) = [-30; 10],<br />
hai là tiếng động cơ diezen của tàu mặt nước hướng (θ2, ϕ2) = [-10; 0], ba là âm thanh cá<br />
heo hướng (θ3, ϕ3) = [20; 0] (hình 9).<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 9. Nguồn âm độc lập ban đầu.<br />
Theo [4] độ lợi của mảng Aw phản ánh sự cải thiện tỷ số SNR thu được khi sử dụng<br />
mảng thay vì dùng cảm biến đơn. Nó được định nghĩa là tỷ số SNR tại đầu ra của mảng với<br />
SNR ở đầu vào. Chữ viết tắt “w” biểu thị không gian nhiễu đầu vào không tương quan. Độ<br />
lợi được tính như sau:<br />
( ) 1<br />
= = (22)<br />
( ) ∑ | |<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
102 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu … theo nguyên lý sonar thụ động.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
<br />
hoặc = | | =‖ ‖ (23)<br />
<br />
Tiến hành tạo búp sóng Delay and Time và tạo búp sóng Frost cho hệ phao với góc<br />
quay của mảng theo hướng 0o và theo hướng của 3 tín hiệu đến (hình 10). Tính độ lợi của<br />
mảng theo công thức (22), lập bảng để đánh giá kết quả ta có:<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 10. Tín hiệu thu được tại phao.<br />
Các nguồn âm đều được thu ở 4 phao với pha và biên độ của tín hiệu là khác nhau.<br />
Hình 10 là tín hiệu thu được ở phao số 3, dễ thấy tín hiệu ở đây là tín hiệu hỗn hợp của 3<br />
nguồn âm cộng với nhiễu tạp từ môi trường làm cho tỷ số SNR của hệ thống đạt thấp. Để<br />
cải thiện chất lượng đầu thu, giải pháp tạo búp sóng và tạo búp sóng thích nghi được đưa<br />
vào xử lý để giảm tạp nhiễu, đồng làm tăng tỷ số SNR của mảng lên (hình 11), hình vẽ<br />
cũng cho thấy khi tạo búp sóng cho mảng thì nhiễu tạp đã được giảm đi nhiều và tín hiệu<br />
cũng đã được cải thiện hơn.<br />
Để đánh giá sự cải thiện này, số liệu mô phỏng từ bảng 1 cho thấy độ lợi của mảng đã<br />
tăng lên, đặc biệt là khi áp dụng tạo búp sóng thích nghi Frost. Khi không tạo búp sóng thì<br />
độ lợi của hệ thống gần như bằng 0 ở tất cả các phao, tiến hành mô phỏng tạo búp sóng với<br />
một số hướng nhất định ta được kết quả cho ở bảng 1. Với hướng 0o (mảng thẳng không<br />
quay với góc ngẩng ϕ) độ lợi của mảng là lớn nhất, với hướng 20o độ lợi mảng là nhỏ nhất.<br />
Như vậy, để mảng thu với sự ảnh hưởng của nhiễu và tạp ồn là ít nhất chúng ta hoàn toàn<br />
xác định góc quay tối ưu.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 11. Tín hiệu sau khi tạo búp sóng với góc quay θ1, ϕ1.<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 103<br />
Kỹ thuật Điện tử – Thông tin<br />
Bảng 1. Tính Độ lợi mảng Aw khi tạo búp sóng ở các góc khác nhau.<br />
(Góc quay búp sóng Độ lợi tính tại phao Tạo búp sóng Delay Tạo búp<br />
chính) (không tạo búp sóng) and Time sóng Frost<br />
(θ0, ϕ0) = [0; 0] 0.1341 7.0776 8.6570<br />
(θ1, ϕ1) = [-30; 10] 0.0480 6.3021 7.4729<br />
(θ2, ϕ2) = [-10; 0] 0.0588 3.5277 4.7874<br />
(θ3, ϕ3) = [20; 0] 0.0932 1.9923 2.7479<br />
4. KẾT LUẬN<br />
Bài báo đã đưa ra cơ sở tính toán, thiết kế hệ thống phao thủy âm phát hiện và phân<br />
loại mục tiêu theo nguyên lý thụ động, giải pháp xử lý tín hiệu khi quan sát nhiều mục<br />
tiêu, giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu dựa trên kỹ thuật ICA và kỹ thuật tạo búp<br />
sóng mảng thẳng, tính toán được độ lợi thu của mảng tại các hướng quét và đưa ra phương<br />
án phát hiện tối ưu. Hướng nghiên cứu tiếp theo của bài báo là phát triển và áp dụng các<br />
thuật toán tạo búp sóng thích nghi vào xử lý tín hiệu của mảng và xây dựng được mạng<br />
phao thủy âm thích hợp với vùng biển nước nông của Việt Nam.<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1]. Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Lương Thị Ngọc Tú, Cấu hình mạng cảm biến<br />
thủy âm trên cơ sở tiền xử lý ICA nhằm nâng cao độ chính xác định vị đa mục tiêu,<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 48, 04-2017.<br />
[2]. Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, Nguyễn Công Đại, Một giải pháp<br />
cấu hình mạng cảm biến thủy âm hai chiều trên cơ sở tạo búp sóng tùy biến, Tạp chí<br />
KH&CN Quân sự, số 54, 04-2018.<br />
[3]. Yong Chen, Fang Wang, Jianwei Wan, Gang Li, “Convex Optimization Based<br />
Robust Adaptive Beamforming for Underwater Sensor Array”. Signal Processing<br />
(ICSP), 2016 IEEE 13th International Conference.<br />
[4]. Harry L. Van Trees, “Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part IV -<br />
Optimum Array Processing”, John Wiley & Sons, Inc., New York, 2002.<br />
[5]. Te-Won Lee, “Independent component analysis - theory and applications”, Springer<br />
Science+Business Media Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, USA, 1998.<br />
[6]. Aapo Hyvärinen, Juha Karhunen, Erkki Oja, “Independent Component Analysis”,<br />
John Wiley & Sons, Inc., 2001.<br />
[7]. N.N.de Moura, J. M. de Seixas, Ricardo Ramos, “Passive Sonarr Signal Detection<br />
and Classification Based on Independent Component Analysis”, Federal<br />
University of Rio de Janeiro - Signal, Processing Laboratory/ COPPE - Poli, Brazil,<br />
2009.<br />
[8]. Eduardo F.de S.F., N.N. de Moura, J.M. de Seixas, “Neural passive sonarr signal<br />
classification using Independent Component Analysis”, X Congresso Brasileiro de<br />
Inteligencia Computacional (CBIC’2011).<br />
[9]. https://www.km.kongsberg.com/ks/web/nokbg0397.nsf/AllWeb/467ED1BF4A5A73<br />
2FC125758A0032BD79?OpenDocument&Count=-1&Cat=Sales<br />
[10]. https://rtsys.eu/en/sonarr-systems/<br />
[11]. https://dsit.co.il/products/underwater-security/<br />
<br />
<br />
104 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu … theo nguyên lý sonar thụ động.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
ABSTRACT<br />
THE SOLUTION OF SIGNAL PROCESSING FOR SONOBOUY SYSTEMS<br />
DETECTION AND IDENTIFICATION BASED ON PASSIVE SONAR<br />
Abstract: The paper proposes and develops a new solution combining ICA<br />
preprocessor (independent element analysis) that separates the multiple-target<br />
associative signals with linear array technique for Signal processing to improve<br />
detection and classification of targets. Nomally, the sonobouy operating is aligned<br />
the same linear array, the main beam is steered in the horizontal plane to detect the<br />
target. When multiple targets are present simultaneously, detection and<br />
classification becomes difficult, at which point the system re-establishes the solution<br />
and the ICA algorithm for multi-target processing.<br />
Keywords: Underwater sensor arrays; Beamformming sensor arrays; Beam pattern; Adaptive beamforming.<br />
<br />
Nhận bài ngày 26 tháng 6 năm 2018<br />
Hoàn thiện ngày 30 tháng 8 năm 2018<br />
Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 9 năm 2018<br />
<br />
<br />
Địa chỉ: 1 Viện Điện Tử - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự;<br />
2<br />
CH KTĐT_29A(NC) - Khoa Vô tuyến Điện tử - Học Viện Kỹ thuật quân sự;<br />
3<br />
Khoa Vô tuyến Điện tử - Học Viện Kỹ thuật quân sự.<br />
*<br />
Email: phanhongminh1979@gmail.com.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 105<br />