автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Алгоритмы и средства цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота

Миронов Андрей Сергеевич

АЛГОРИТМЫ И СРЕДСТВА ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ ПОДВОДНОГО РОБОТА

05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы (техника и технология)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

5 ДЕК 2013

Хабаровск-2013 005542468

005542468

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Тихоокеанский государственный университет»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, член-корреспондент РАН, Наумов Леонид Анатольевич

Луговой Владимир Александрович, доктор физико-математических наук, доцент, Дальневосточный филиал Федерального государственного унитарного предприятия «Всероссийский НИИ физико-технических и радиотехнических измерений», г. Хабаровск, заведующий лабораторией оптико-акустических измерений

Левенец Алексей Викторович, кандидат технических наук, доцент, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тихоокеанский государственный университет», г. Хабаровск, доцент кафедры «Автоматика и системотехника»

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева» Дальневосточного отделения Российской академии наук, лаборатория акустической томографии

Защита состоится «25» декабря 2013 г. в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.294.05 при ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет» по адресу: 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, д. 136, ауд. 315л.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет»

Автореферат разослан «15» ноября 2013 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета ___- бурдинский Игорь Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Океанологические исследования и выполнение обзорно-поисковых работ на различных глубинах сопряжены с повышенным риском для человека. Применение автономных необитаемых подводных аппаратов (подводных роботов) позволяет существенно снизить опасность для человека и повысить эффективность проводимых работ. Гидроакустические средства и системы, входящие в состав информационно-управляющей системы подводного робота, обеспечивают надежность эксплуатации аппарата, качество и эффективность при выполнении миссии. В основе работы любой гидроакустической системы информационно-управляющей системы подводного робота лежит передача, детектирование и обнаружение гидроакустического сигнала. Качественными показателями гидроакустической системы являются:

- минимальное соотношение сигнал/шум (помехоустойчивость), при котором достоверное обнаружение сигнала с требуемой точностью оценки времени запаздывания сигнала происходит с заданной вероятностью;

- точность определения оценки времени запаздывания сигнала при достоверном обнаружении, которая при известной скорости звука и характере распространения акустической волны определяет ошибку вычисления наклонной дальности до объекта, что особенно важно при работе гидроакустических навигационных и локационных систем.

Определение оценки времени запаздывания сигнала при достоверном обнаружении является первым этапом обработки гидроакустического сигнала. В дальнейшем происходит получение информации для решения целевых высокоуровневых задач навигации, связи, локации и т.д. с помощью вычислительных методов и средств информационно-управляющей системы подводного робота. Таким образом, можно говорить о том, что при эксплуатации аппарата имеет место обработка гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота.

Наибольший опыт в частичной и комплексной разработке и практическом использовании гидроакустических систем ИУС ПР в России имеется в Институте проблем морских технологий ДВО РАН, Институте Океанологии РАН, НИИ СМ им. Н. Э. Баумана. За рубежом можно выделить: Sonardyne (Великобритания), Desert Star System, Nautronix (США), IXSEA (Бельгия), EvoLogics (Германия).

Для существующих гидроакустических навигационных систем и систем связи точность оценки времени запаздывания гидроакустических сигналов при достоверном детектировании в благоприятных условиях (при соотношении сигнал/шум на входе приемника более 10 дБ) не превышает 1,3 мс. Как правило, производители не указывают вероятность достоверного обнаружения сигнала. Экспедиции с использованием подводных аппаратов, проведенные в экстремальных условиях эксплуатации, показали, что ошибка определения наклонной дальности при использовании навигационных гидроакустических систем и, как следствие, ошибка позиционирования современных аппаратов превышает несколько десятков метров. Повышение качественных показателей гидроакустических систем является основным направлением, на которое должны быть нацелены усилия разработчиков при создании новых и совершенствовании существующих подводных роботов. Задачи по повышению качественных показателей гидроакустических систем и средств определяются, как: 1) минимизация соотношения сигнал/шум при достоверном обнаружении сигналов во время эксплуатации; 2) повышение точности оценки времени запаздывания гидроакустических сигналов при достоверном обнаружении; 3) создание системы цифровой обработки гидроакустических сигналов «реального времени». Проводимое в рамках диссертационной работы исследование направлено на решение поставленных задач.

Цель работы состоит в разработке и исследовании алгоритмов и средств, направленных на повышение точности, достоверности и помехоустойчивости детектирования и обнаружения гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота.

Область исследования. Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических и эксплуатационных характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений (п. 6 паспорта специальности 05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы).

Объект исследования. Алгоритмы и средства цифровой обработки гидроакустических сигналов.

Для достижения цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработка имитационной модели для определения оценочных параметров и граничных условий эффективности применения простого гармонического (ПГ) и сложного сигнала, фазоманипулированного псевдослучайной последовательностью (ФМ-ШПС) в качестве базовых гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота.

2. Оптимизация существующих и разработка новых алгоритмов цифровой обработки сигналов, улучшающих качественные показатели: точность, достоверность, помехоустойчивость при детектировании гидроакустических ПГ и ФМ-ШПС информационно-управляющей системы подводного робота.

3. Разработка структуры модуля цифровой обработки сигналов блока детектирования гидроакустических ПГ и ФМ-ШПС информационно-управляющей системы подводного робота для реализации предложенных алгоритмов на основе перепрограммируемой матричной логики (ПЛИС).

4. Проведение натурного исследования, направленного на проверку эффективности предложенных алгоритмов и средств цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы цифровой обработки сигналов, методы теории вероятностей и математической статистики, методы имитационного моделирования, вычислительной математики, натурного экспериментального исследования.

Научная новизна

1. Разработан алгоритм с использованием метода периодограмм, позволяющий повысить точность оценки времени запаздывания гидроакустического сигнала информационно-управляющей системы подводного робота.

2. Разработан способ, основанный на алгоритме «посимвольная корреляция», для обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота, позволяющий реализовать квазиоптимальный детектор по отношению к классическому корреляционному детектору.

3. Разработана методика определения порогового значения достоверного обнаружения сложного фазоманипулированного гидроакустического сигнала информационно-управляющей системы подводного робота при детектировании способом, основанным на алгоритме «посимвольная корреляция».

4. Предложена унифицированная структура модуля цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота для импле-ментации корреляционных алгоритмов на основе ПЛИС типа БРСА.

Практическая ценность результатов работы. Разработанные алгоритмы и структура модуля цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота при их использовании в блоке детектора позволяют повысить точность детектирования, достоверность обнаружения и качество оценивания параметров сигнала. Использование разработанной имитационной модели позволяет получить предварительные параметры и характеристики создаваемых гидроакустических систем на этапе проектирования. Разработанный аппаратно-программный комплекс используется при проведении научно-исследовательских работ, направленных на изучение качества детектирования и обнаружения различных гидроакустических сигналов в реальных условиях эксплуатации гидроакустических систем подводного робота.

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается корректным использованием теоретических и экспериментальных методов обоснования полученных результатов, выводов и рекомендаций, а также высокой сходимостью результатов имитационного моделирования и результатов натурного исследования.

Реализация результатов работы. Основные результаты работы использованы при выполнении НИОКР и ОКР по созданию роботизированных систем ИПМТ ДВО РАН, г. Владивосток. Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе ТОГУ при подготовке бакалавров, инженеров и магистров направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» и 210700 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» в разделах программ следующих дисциплин: «Системы цифровой обработки сигналов», «Системы передачи данных», «Многоканальные навигационные системы», а также в рамках курсового, дипломного проектирования и при подготовке аспирантов по специальности 05.11.16 - «Информационно-измерительные и управляющие системы».

Связь темы исследования с научными программами. Исследования проводились при поддержке грантов в рамках следующих научно-исследовательских работ: НИР АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы», проект «Высокоскоростная система гидроакустической связи (ГАСС) для осуществления телекоммуникационного взаимодействия между подводными аппаратами» (Номер гос. per. 2.1.2/2620); НИР тематического плана ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет», проект «Разработка учебно-лабораторного стенда для исследования систем подводных телеуправляемых роботов» (№ 4.07 ТОГУ), НИР «Интеллектуальная система управления автономного подводного робота» в рамках государственных заданий высшим учебным заведениям на плановый период 2012 и 2013 гг. в части проведения научно-исследовательских работ, НИР тематического плана ИПМТ ДВО РАН "Исследование и разработка принципов создания многофункциональных и специализированных автономных необитаемых подводных аппаратов на основе прогрессивных технологий и роботизированных систем. 2009 - 2011 гг., номер гос. регистрации 01200955364, НИР тематического плана ИПМТ ДВО РАН «Исследование приоритетных направлений создания "интеллектуальных" подводных робототехнических комплексов для автоматизированного обследования водной среды и рельефа дна, морских инфраструктур, физических полей океана», 2012 г., номер гос. регистрации 01201256731.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Применение процедуры оценки фазы сигнала совместно с разработанным алгоритмом, использующим метод периодограмм, позволяет обеспечить точность оценки времени запаздывания гидроакустического сигнала информационно-управляющей системы подводного робота не хуже, чем один отсчет частоты дискретизации при предварительной оценке времени запаздывания, не превышающей одного периода несущей.

2. Применение порогового детектора, реализующего разработанный способ, основанный на алгоритме посимвольной корреляции, для определения момента прихода сложного фазоманипулированного гидроакустического сигнала информационно-управляющей системы подводного робота, обеспечивает помехоустойчивость не хуже, чем 2 дБ по отношению к детектору, реализующему метод классической корреляции, но при этом обеспечивается возможность оценки вероятности достоверного обнаружения сигнала для заданной величины оценки времени запаздывания.

3. Предложенная реализация унифицированной структуры модуля цифровой обработки сигналов блока детектирования, основанная на параллельно-конвейерных принципах, при использовании ПЛИС типа FPGA позволяет повысить точность оценки времени запаздывания сигнала за счет исполнения в «реальном времени» корреляционных алгоритмов цифровой обработки сигналов с возможностью получения значений целевой функции с заданным временным разрешением.

4. Результаты численного эксперимента по определению граничных условий применения гидроакустических сигналов при использовании имитационной модели, реализующей разработанные алгоритмы и способ, могут использоваться для достоверной оценки рабочих параметров и характеристик при проектировании и создании гидроакустических систем информационно-управляющей системы подводного робота.

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: IV и VIH Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (г. Улан-Удэ, 2005, 2007 гг.); VIII Международном Российско-китайском симпозиуме (г. Хабаровск, 2007 г.); II, IV и V Всероссийской научно-технической конференции «Технические проблемы освоения Мирового океана» (г. Владивосток, 2007, 2011 и 2013 гг.); 12-ой, 13-ой и 14-ой международной конференции и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA» (г. Москва, 2010, 2011, 2012 гг.); XVIII Санкт-Петербургской Международной конференции по интегрированным навигационным системам (г. Санкт-Петербург, 2011 г.); Международной конференции OCEANS'11 IEEE (г. Сантандер, Испания, 2011 г.); XVII, XVIII Санкт-Петербургской Международной выставке «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции» (Hi-Tech'2011 Hi-Tech'2012) (г. Санкт-Петербург, 2011 и 2012 гг.).

Работа обсуждалась на научных семинарах: кафедры «Вычислительная техника», ТОГУ, г. Хабаровск; Лаборатории интеллектуальных технологий и систем, ТОГУ г. Хабаровск; Института проблем морских технологий ДВО РАН, г. Владивосток.

Публикации и личный вклад автора. Основные результаты исследований отражены в 51 печатной работе, среди которых 7 публикаций в изданиях, входящих в Перечень российских рецензируемых научных журналов, 2 патента на изобретение, 1 приоритет на изобретение, 21 публикация в сборниках международных и всероссийских конференций, 16 свидетельств о регистрации программы для ЭВМ.

Вклад автора при выполнении работ в соавторстве заключался в разработке алгоритмов, способов, а также структур и схем модулей цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота, и их реализации на микропроцессорных системах типа FPGA.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 125 страниц основного текста, 30 рисунков, 24 таблицы, 210 наименований библиографических источников.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложена актуальность исследования, сформулированы цель и основные задачи, научная новизна и практическая ценность диссертационной работы.

В первой главе рассматриваются принципы и раскрывается проблематика функционирования гидроакустических систем. Предлагается направление для решения задач повышения качественных показателей гидроакустических систем ИУС ПР. Решение задач повышения качественных показателей гидроакустических систем ИУС ПР может бьггь выполнено за счет следующего комплекса мероприятий: применения различных типов гидроакустических сигналов при создании систем; разработки и применения более совершенных алгоритмов детектирования и обнаружения сигналов различного типа и структуры; применения оптимальных аппаратных средств для реализации алгоритмов детектирования и обнаружения сигналов.

Предложено рассматривать все гидроакустические системы ИУС ПР в качестве единой гидроакустической системы, отличительным признаком которой должно стать использование в работе гидроакустических сигналов ИУС ПР (ГАС ИУС ПР). В качестве ГАС ИУС ПР рассматриваются простые узкополосные и сложные сигналы. Показывается необходимость создания унифицированных программно-аппаратных модулей цифровой обработки гидроакустических сигналов. В основу унифицированных программно-аппаратных модулей цифровой обработки сигналов должны лечь эффективные разработанные и усовершенствованные алгоритмы и аппаратные средства обработки ГАС ИУС ПР. Унифицированные модули должны стать основными инструментами при решении задачи повышения качественных показателей единой гидроакустической системы ИУС ПР.

В существующих гидроакустических системах основное внимание уделяется задаче обнаружения сигналов, которая решается преимущественно методами математической статистической теории. Практический интерес вызывает не только задача обнаружения сигнала, но и задача детектирования и последующей оценки параметров полезного сигнала. Указываются недостатки широко применяемых методов априорного определения оценки времени запаздывания сигнала: с помощью формулы Крамера-Рао и измерения интервала временной корреляции. Эти методы не позволяют получить достоверные оценки для реальных условий эксплуатации гидроакустических систем так, как: в качестве модели шума используют аддитивный белый гауссовский шум и не учитывают параметры среды передачи; оценка эффективности детектирования сигнала проводится для потенциально возможной точности; не учитывают свойства и особенности алгоритмов, используемых при детектировании; не рассматривают вопросы определения степени вероятности достоверного обнаружения сигнала при использовании различных алгоритмов; не учитываются вопросы неоднозначности применения теоремы Котельникова при цифровой обработке ГАС ИУС ПР. Таким образом, актуальным является решение задачи разработки эффективной имитационной модельной системы, позволяющей для заданного типа сигнала и алгоритма провести оценку анализируемого параметра, которая будет максимально близка к результатам, получаемым при использовании реальной гидроакустической системы ИУС ПР.

Во второй главе оценивается эффективность разработанного алгоритма с использованием метода периодограмм, для оценки времени запаздывания простых ГАС ИУС ПР. Для детектирования простых гармонических сигналов в современных ИУС ПР преимущественно используется теория спектрального анализа, предложенная Ж. Фурье. В

этом случае задача оценивания времени запаздывания простого сигнала решается только при отношении сигнал/шум, много большем 0 дБ. Для детектирования и обнаружения сигнала используется способ оценки значения спектральной плотности мощности на временном интервале (зависит от длины сигнала и вычислительной мощности детектора) и последующей статистической обработки. Недостатками применения указанного способа при решении задачи оценки времени запаздывания сигнала является, то что точность оценки времени запаздывания простого сигнала не может быть лучшей, чем длительность анализируемого интервала.

Для увеличения точности оценки времени запаздывания сигнала предлагается использовать алгоритм, использующий метод периодограмм. Метод периодограмм заключается в оценке спектра мощности сигнала. Пусть центрированный эргодический случайный процесс х= x(t) задан конечным набором вещественных значений хи = x(tk) на равномерной временной сетке h = А t-k, где к = 0,1,..., L- l;At- постоянная величина, являющаяся шагом выборки, тогда оценка спектра мощности сигнала -усредненная периодограмма — определяется как

где fs — представление частоты сигнала, связанное с круговой частотой соотношением со = 2nfs. Разработанный алгоритм для оценки времени запаздывания простого ГАС ИУС ПР реализует «принцип скользящего окна» при вычислении усредненной периодограммы. «Окном» называется временной интервал длительностью N дискретных отсчетов входного сигнала, на котором производится вычисление значения целевой функции.

Описание разработанного алгоритма с использованием метода периодограмм: Шаг 1. Для текущего положения «окна» определяются коэффициенты Фурье Ак и Вк для искомой частоты сигнала.

Лк = In=i х(п) cos(2tTfs0n), Вк = £n=i x(n)sm(2nfs0n), (1) где п - номер отсчета внутри анализируемого «окна»; к - номер дискретного отсчета входного сигнала, соответствующего первому отсчету в анализируемом «окне», fs0 -искомая несущая частота сигнала; N- длина окна в дискретных отсчетах. Шаг 2. Вычисляется значение усреднённой огибающей Shk на основе коэффициентов Ак и Вк

Shk=A2k+Bl (2)

Шаг 3. Полученное значение Shk сравнивается с максимальным Shmax, полученным за предыдущие вычисления. Если Shk > Shmax, TO Shmax = Shk, в памяти сохраняются значение к, коэффициенты Ак и Вк.

Шаг 4. Окно сдвигается на заданное смещение dS, которое определяется требуемой разрешаемой способностью, вдоль рассматриваемого временного отрезка. Минимальное значение смещения равняется одному дискретному отсчету.

Шаг 5. Если достигнут конец анализируемого отрезка, то к— номер дискретного отсчета входного сигнала, при котором было определено последнее значение Shmax, соответствует моменту обнаружения сигнала. Иначе переходим к Шагу 1.

Когда длина «окна» будет равна длительности гармонического сигнала с заданной частотой, то будет иметь место только один максимум функции Sh в момент полного совпадения по длительности "окна" и искомого сигнала. Обнаружение сигнала будет запаздывать относительно момента его появления на величину, равную длине сигнала. В идеальном случае разработанный алгоритм позволяет проводить оценку времени прихода сигнала с точностью, не хуже (при dS= 1), чем один отсчёт частоты дискретизации.

В случае зашумленного канала передачи точность обнаружения может быть хуже. В таком случае, если точность определения момента прихода искомого сигнала не превышает периода несущей частоты сигнала, время обнаружения сигнала можно уточнить, если вычислить значение фазы принятого сигнала. Принимая во внимание, что сигнал должен приходить на приемник с фазой, равной начальной, и пусть начальная фаза излучаемого сигнала равна нулю, тогда, чтобы определить отличие фазы сигнала, в момент обнаружения от нуля, достаточно использовать формулу

Д<р = atan2(Ak, Bk) + <р", (3)

где <р' — поправочное значение фазы сигнала. Данное значение зависит от величины atan2(Ak, Bfc) и fd/fs0. При /d//s0 = 4 составляет: 0 при atan2(Ak, Bfc)<360/s0//d;

-360и и при (^)<atan2(Afc,Bfc)<2(^); -2 при atan2(Ak, Bk)>

2 (36Q/s°); fd - частота дискретизации. fd

При расчете фазы сигнала следует принимать во внимание, что корректный результат будет иметь место только при начальной точности оценки времени запаздывания сигнала, не хуже, чем один период частоты несущей опорного гармонического колебания. На рис. 1 показан общий принцип уточне- pUc. 1

ния момента прихода сигнала за счет вычисления фазы сигнала. Для определения оценочных граничных условий, при которых разработанный алгоритм может применяться для детектирования и обнаружения простых сигналов в реальных гидроакустических системах, была создана имитационная модель и проведены численные испытания. Оцениваемые граничные условия: соотношение сигнал/шум в канале, при котором разработанный алгоритм позволит проводить определение оценки времени запаздывания сигнала с заданной точностью; значение частоты дискретизации и ее влияние на качество оценки сигнала в канале с шумом; значения мощности и энергии сигнала. При проведении модельного эксперимента использовались три шумовые модели: модель шума, представленная аддитивным белым гауссовым шумом (ШМ1); модель шума в ограниченной полосе частот. Ширина полосы равняется 5000 Гц, от 9200 Гц до 14200 Гц (полоса определялась по техническим характеристикам гидроакустических преобразователей ПИ1-ЛУ3.814) (ШМ2); шум реального гидроакустического канала (использовались усредненные реализации шума, измеренные гидроакустическими преобразователями) (ШМЗ). Несущая частота сигнала fso=l 1,7кГц (совпадает с резонансной частотой преобразователя). Моделирование проводилось для диапазона значений SNR=101og(/yP„) на входе детектора от -20 до 20 дБ, где Ps - мощность сигнала; Р„ - мощность шума. Для каждого значения сигнал/шум на входе приемника при фиксированных прочих параметрах проводилось не менее 273 измерений, что позволяет, используя формулу Бернулли, провести оценку вероятности достоверного обнаружения сигнала для доверительной вероятности Q = 0,9 при доверительном интервале е = 0,05. В качестве точечной оценки вероятности достоверного обнаружения сигнала использовалась частость Р, как отношение числа успешных событий (достоверное обнаружение) к общему числу событий. В случае успешного детектирования фиксировалась временная ошибка детектирования как разница между детектируемым и действительным значениями момента прихода сиг-

нала в пределах допустимой границы оценки запаздывания сигнала. Вычислялась максимальная, средняя и среднеквадратичная ошибка детектирования для каждого значения 5Л7?. Представленные ниже граничные значения искомых характеристик и оценок получены для значения частости Р=1. В табл. 1 и 3 приведены результаты по определению помехоустойчивости системы, в децибелах, для_Л=4 и/*=8 (/* - отношение частоты дискретизации к несущей частоте сигнала) при заданной оценке времени запаздывания сигнала равной го,=0,6 мс. В табл. 2 и 4 приведены результаты по определению помехоустойчивости системы, в децибелах, и максимальной ошибки определения фазы сигнала, в градусах, для/*=4 и/*=8 при заданной оценке времени запаздывания сигнала, равной гог(=80 мкс.

Таблица 1 __Таблица 2

№ п/п Длительность сигналов, мс

Модель 0,6 10 20 40 80

SNR, дБ

1 ШМ1 2 -5 -2 1 -3

2 ШМ2 10 6 6 7 5

3 ШМЗ 14 8 7 10 9

Таблица 3

№ п/п Модель Длительность сигналов, мс

0,6 110 120 ¡40 j 80

SNR, дБ

1 ШМ1 -2 -5 -7 1-3 -6

2 ШМ2 11 6 7 5 7

3 ШМЗ 14 ¡8 7 19 10

№ Модель Длительность сигналов, мс

п/п 0,6 10 20 40 80

SNR Ф SNR Ф SNR Ф SNR Ф SNR Ф

1 ШМ1 5 5 5 3 5 2 5 1 6 2

2 ШМ2 13 6 13 2 12 3 14 1 13 2

3 ШМЗ 14 5 16 2 16 3 14 2 14 2

Таблица

№ Модель Длительность сигналов, мс

п/п 0,6 10 20 40 80

SNR Ф SNR Ф SNR Ф SNR Ф SNR Ф

1 ШМ1 4 7 6 2 6 1 4 1 4 1

2 ШМ2 14 10 14 3 13 3 13 1 13 2

3 ШМЗ 14 9 16 2 16 2 16 1 16 1

Увеличение/* с 4 до 8 не привело к улучшению помехоустойчивости системы при начальном детектировании сигнала (для ШМ2 и ШМЗ). Точность определения фазы сигнала также сопоставима с реализацией для f, равной 4.

В третьей главе рассматриваются вопросы оценки эффективности применения алгоритмов детектирования и обнаружения сложных гидроакустических сигналов ИУС ПР. Приведена классификация сложных сигналов. Для решения задачи обнаружения сигнала как при положительном, так и при отрицательных значениях соотношения вЫЯ, в децибелах, предлагается использовать ФМ-ШПС в качестве базовых гидроакустических сигналов ИУС ПР. Основным механизмом для детектирования полезного сигнала в системах обработки ФМ-ШПС является корреляция. В работе рассматриваются следующие способы детектирования сложных сигналов: способ, использующий алгоритм вычисления корреляции, оперирующий с представлением сигналов в частотной области (КЧО); способ, использующий алгоритм «классическая корреляция»; разработанный способ с применением предложенного впервые алгоритма корреляции с посимвольной обработкой.

1. Способ на основе алгоритма «корреляция в частотной области»

При использовании метода КЧО корреляционная функция Я для входного сигнала и опорного сигнала (маска), представленных в цифровом виде, вычисляется как обратное преобразование Фурье от произведения представлений анализируемого сигнала и маски рассматриваемых в частотной области:

Д = (4)

где - обратное дискретное преобразование Фурье (ДПФ), Х^ - комплексно-сопряженное ДПФ для маски; Х2 - ДПФ для входных данных (входного анализируемого сигнала); Ь - размер интервала обработки. Данный подход требует выполнение двух дис-

и

кретных преобразований Фурье и одного обратного ДПФ (БПФ). Вычисление корреляционной функции в частотной области сводится к поэлементному умножению Фурье-образов входной последовательности и маски искомого сигнала. Сложность алгоритма для определения корреляционного максимума при использовании БПФ равна о(4Ыо82(1)).

2. Способ на основе алгоритма «классическая корреляция»

При использовании алгоритма «классическая корреляция» значение корреляционной функции Дк для к дискретного отсчета входного сигнала, представленного в цифровом виде, вычисляется как взаимная корреляция принимаемого сигнала с опорным сигналом-маской

Пк = Т1]^ик+ГтП1, ^ (5)

где ш- последовательность отсчетов входного сигнала; тп} - сформированный массив отсчетов маски (портрета) искомого сигнала; Ы- размер обрабатываемого окна; к - номер дискретного отсчета входного сигнала.

Сложность алгоритма для определения корреляционного максимума равна о(2ЬЩ. Общая последовательность действий для детектирования сигнала при реализации рассматриваемого способа представляется в виде следующего алгоритма: Шаг 1. Производится вычисление значения корреляционной функции Як для текущего отсчета с применением метода скользящего окна в реальном времени. Шаг 2. Полученное значение Як сравнивается с максимальным Лпахза предыдущие вычисления. Если Як > Лшах, то Лтах = Як, в памяти сохраняется значение к. ШагЗ. Окно сдвигается на заданное смещение которое определяется требуемой разрешаемой способностью, вдоль рассматриваемого временного отрезка. Минимальное значение смещения равняется одному дискретному отсчету.

Шаг 4. Если достигнут конец анализируемого отрезка, то к - номер дискретного отсчета входного сигнала, при котором было определено последнее значение Яшах соответствует моменту обнаружения сигнала. Иначе переходим к Шагу 1.

3. Способ на основе алгоритма «посимвольная корреляция»

При использовании алгоритма «посимвольная корреляция» вычисление значения корреляционной функции для сложного сигнала вида ФМ-ШПС, представленного в цифровом виде, и детектирование сигнала проводится по следующей схеме: Шаг 1. Для текущего положения окна проводится последовательное перемножение значений векторов тия для одного символа искомого сигнала и суммирование полученных произведений:

В1=1,%1т]5к+1.Тз+), (6)

где/ = 1... Тя; Тб - длина одного символа в отсчетах частоты дискретизации; тп,- - значение одного отсчета маски символа; sk+^.Ts+j - значение одного отсчета входного сигнала рассматриваемого как часть очередного символа искомой последовательности; I = 1...С5-номер символа ФМ-ШПС; А:-номер отсчета входного сигнала. Шаг 2. Определение бинарных символов. Если Л/<0, то значение бинарного символа принимается как ад= -1. А если 5/>0, то щ=1.

ШагЗ. Расчет корреляционной функции для к отсчета входного сигнала:

Р^щ, (7)

где Р№- /-ый символ псевдослучайной последовательности РЫ (маски)-, к - номер отсчета входного сигнала.

Шаг 4. Полученное значение Язк сравнивается с максимальным Ляшах за предыдущие вычисления. Если Ля к > Л?тах, то Длпах = &к, в памяти сохраняется значение к.

Шаг 5. Окно сдвигается на заданное смещение (К, которое определяется требуемой разрешаемой способностью, вдоль рассматриваемого временного отрезка. Минимальное значение смещения равняется одному дискретному отсчету.

Шаг 6. Если достигнут конец анализируемого отрезка, то к- номер дискретного отсчета входного сигнала, при котором было определено последнее значение Л$Шах, соответствует моменту обнаружения сигнала. Иначе переходим к Шагу 1.

Цель создания алгоритма «посимвольной корреляции» и способа детектирования на его основе состояла в решении задачи достоверного обнаружения сложного сигнала модулируемого псевдослучайной последовательностью в реальном времени (с задержкой, равной длине искомого сигнала) с заданной оценкой времени запаздывания и оценкой вероятности детектирования, что не обеспечивается алгоритмом «классической корреляции». При использовании способа детектирования и обнаружения ФМ-ШПС на базе алгоритма «посимвольной корреляции» заранее известно максимальное значение корреляционной функции, которое равно числу символов в модулирующей последовательности; имеется возможность определения порогового значения «бинарной корреляционной функции», при котором будет осуществляться достоверное обнаружение искомого сигнала при заданном соотношении сигнал/шум, оценке вероятности достоверного обнаружения и оценке времени запаздывания сигнала. С помощью разработанной имитационной модели были определены граничные условия эффективности применения рассмотренных корреляционных алгоритмов для оценки времени запаздывания сигнала. Условия проведения имитационного моделирования совпадают с условиями моделирования при оценке эффективности применения разработанного алгоритма с использованием метода периодограмм для оценки времени запаздывания простого сигнала. В табл. 5 приведены результаты по сравнению помехоустойчивости, в децибелах, гидроакустической системы при использовании алгоритмов «классической» и «посимвольной» корреляции (для ФМ-ШПС) и алгоритма с использованием метода периодограмм (для ПГ), при (¿3 =1, го„=0,6 мс,/*=4, Р=1, для равной мощности излучения.

Таблица 5

№ Модель Тип сигнала, (длительность сигнала)

ПГ, (20 мс) ФМ - ШПС 31, (20 мс) ПГ, (40 мс) ФМ - ШПС 63, (40 мс) ПГ, (80 мс) ФМ - ШПС 127, (84 мс)

К* С* К С К С

ШМ1 -3 -13 -И -3 -16 -14 -4 -19 -17

2 ШМ2 6 -5 -3 5 -8 -б 5 -10 -8

3 ШМЗ 12 -2 0 12 -7 -6 9 -9 -9

Примечание: К - классическая корреляция, С - посимвольная корреляция

Применение ФМ-ШПС позволяет улучшить помехоустойчивость гидроакустической системы ИУС ПР для всех трех шумовых моделей по сравнению с использованием простых сигналов. Анализ данных численного экспериментального исследования эффективности алгоритма «посимвольная корреляция» показал, что детектор сигналов, построенный с использованием данного метода может называться квазиоптимальным по отношению к детектору, реализующему алгоритм «классическая корреляция». Помехоустойчивость гидроакустической системы при реализации в качестве основного алгоритма обработки ФМ-ШПС сигналов алгоритма «посимвольная корреляция» понижается не более чем на 2 дБ, по сравнению с использованием алгоритма «классическая корреляция». В результате проведения численного эксперимента были эмпирически определены пороговые значения посимвольной корреляционной функции для достовер-

ного обнаружения при использовании алгоритма «посимвольная корреляция». Пороговое значение зависит от заданной точности оценки времени запаздывания сигнала и вида (длины) модулирующей последовательности.

Методика определения порогового значения для достоверного обнаружения при заданных параметрах и условиях: типе шумовой модели, символьной длины ФМ-ШПС, f* и т0ц - описывается следующей последовательностью действий: Шаг 1. Строится график функции частости P(SNR) для заданных параметров. Шаг 2. Строится график минимальных значений посимвольной корреляционной функции Rs(SNR), полученных в результате проведении численного эксперимента для соответствующих значений SNR при достоверном обнаружении.

Шаг 3. Определяется максимальное значение Ег посимвольной корреляционной функции, при котором имело место ложное обнаружение сигнала (Р <1) для всего проведенного численного эксперимента. Ложным является обнаружение сигнала, при котором его положение на временной оси определяется с худшей точностью, чем заданная оценка времени запаздывания тоц.

Шаг 4. Определяется максимальное значение Lp посимвольной корреляционной функции, находящееся вне интервала заданной точности оценки времени запаздывания, при достоверном обнаружении сигнала (Я = 1) для всего проведенного численного эксперимента.

Шаг 5. Определяется минимальное значение посимвольной корреляционной функции Rs(SNR) при частости Р = 1, для которого выполняется неравенство

Tr>EL (8)

где ЕЬ=макс(Ег, Lp). Полученное пороговое значение Тг соответствует минимальному отношению сигнал/шум MSNR, для которого возможно достоверное обнаружение сигнала с применением предложенной методики.

На рис. 2 представлено графическое отображение методики определения порогового значения для ФМ-ШПС - 127, ШМЗ, J*=4, т0,=0,6 мс. В табл. 6 приведены значения порога в процентах от максимального значения посимвольной корреляционной функции и в относительных единицах для исследуемых последовательностей различной символьной длины. Максимальное значение посимвольной корреляционной функции ФМ-ШПС в относительных единицах равно количеству символов модулирующей последовательности.

_Таблица б

№ п/п Модель шума Структура ФМ-ШПС

ФМ-ШПС-31 ФМ-ШПС-63 ФМ-ШПС-127

% отн. ед. % отн. ед. % отн. ед.

1 ШМ1 80,6 25 55,6 36 48,7 62

2 ШМ2 80,6 25 58,76 38 56,5 72

3 ШМЗ 80,6 25 52,4 34 55,9 71

В четвертой главе рассматриваются вопросы разработки унифицированного блока цифровой обработки (БЦО) детекторов гидроакустических сигналов ИУС ПР с

Рис. 2

применением современных микропроцессорных средств. Показано, что использование ПЛИС FPGA в качестве БЦО при необходимости реализации процесса цифровой обработки с большим числом независимых каналов является предпочтительным по сравнению с «цифровыми сигнальными процессорами».

Получение значения корреляционной функции «во временной области» для каждого отсчета входного сигнала за время, меньшее чем период частоты дискретизации, является осуществимой задачей при реализации детектора сигнала на FPGA. Таким образом, полностью нивелируется преимущество КЧО, связанное с использованием меньшего числа операций при получении корреляционной функции. При использовании КЧО существенным недостатком является невозможность получения значений корреляционной функции до того, как приняты все отсчеты наблюдаемого интервала, т.е. нельзя проводить анализ сигнала в реальном времени. Таким образом, применение алгоритмов КВО является более предпочтительным по сравнению с КЧО для обработки ФМ-ПШС при реализации детектора ГАС ИУС ПР. Анализ предложенных алгоритмов обработки сигналов при детектировании позволяет говорить о том, что в основе каждого алгоритма лежит базовая операция - вычисление корреляционного интеграла каждый такт частоты дискретизации fd с использованием принципа скользящего окна. Поэтому, необходимым является создание эффективной структуры, реализующей базовую операцию. Эта структура должна быть основной в унифицированном модуле обработки гидроакустических сигналов ИУС ПР, при исполнении разработанных алгоритмов обработки сигналов на выбранной элементной базе. В соответствии с описанным выше алгоритмом, использующим метод периодограмм, детектор простого сигнала ИУС ПР можно представить в виде схемы, приведённой на рис. 3. Компаратор в приведенной схеме используется при определении максимального значения усредненной огибающей сигнала на наблюдаемом интервале. В случае появления большего, чем предыдущее значение усредненной огибающей, происходит формирование специального признака,

по которому фиксируется не только само значения огибающей, но и такие данные, как номер отсчёта, на котором определен максимум, и значения A¡¡ и B¡¡ для вычисления фазы. В соответствии с описанным выше способом классической корреляционной обработки сигналов обнаружитель сложного сигнала ИУС ПР будет состоять из схемы, реализующей «базовую операцию» (рис. 3), блок «Таблица Sin» при этом заменяется на «Блок маски сигнала», и компаратора, который используется для определения максимального значения корреляционной функции на наблюдаемом интервале. В случае появления большего (по модулю), чем предыдущее значение корреляционной функции сигнала, происходит формирование компаратором специального признака, по которому происходит сохранение определенного значения корреляционной функции и номера отсчёта, на котором зафиксирован максимум.

Унифицированный модуль обработки сигналов ИУС ПР должен удовлетворять критерию работы в реальном времени. В таком случае может иметь место повышение тактовой системной частоты модуля обработки, что не всегда возможно для конкретной микросхемы FPGA и приводит к увеличению энергопотребления системы. Альтернативой повышения частоты является разработка схемы, которая позволяла бы проводить

Рис. 3

вычисление корреляционного интеграла и нахождение значений корреляционной функции в режиме реального времени с точностью до одного дискретного отсчета для широкого диапазона изменения параметров fd - частоты дискретизации и N - размера окна обработки. На рис. 4 представлена функциональная схема модуля, в которой реализована 4-уровневая горизонтальная конвейерная и и-уровневая (и > 2) вертикальная каскадная параллельная структура канала обработки. При использовании данной схемы можно добиться за счет увеличения уровней каскада получения значений корреляционной функции каждый такт частоты дискретизации. Каждая горизонтальная конвейерная структура, входящая в вертикальный каскад, отвечает за расчет корреляционного интеграла на своем заданном отсчете. Горизонтальный конвейер состоит из следующих стадий: I. Выборка очередного значения из многоэлементного регистра D - массива памяти, который содержит обрабатываемые значения входного сигнала, и регистра М - массива памяти, который содержит значения маски искомого сигнала; II. Передача извлеченных значений на вход умножителя и проведение операции умножения; III. Передача полученного результата на первый вход сумматора, извлечение предыдущего результата накопительной суммы и передача его на второй вход сумматора, проведение операции сложения этих значений и сохранение полученного в итоге операции результата во временный регистр накопительной суммы. IV. Выборка необходимого значения корреляционной функции для анализа. Время выполнения каждой из стадий 1-3 составляет один такт системной частоты f р ПЛИС FPGA. Стадия 4 выполняется с частотой, равной частоте дискретизации сигнала. Время выполнения 4-й стадии равно п тактов системной частоты. Особенность данной функциональной схемы заключается в наличии двух опорных рабочих частот. С частотой fd загружаются во входной регистр D (организованный как FIFO-очередь) дискретные отсчеты ад и считываются значения корреляционной функции для каждого канала обработки. Остальные функциональные блоки тактируются системной частотой fp (причем fF»fd). Представленная схема на рис. 4 определяется выражением

Rk+j=ll-o1uk+j-mh (9)

где Rk+j, 0'е[/,/'+и-1)) - итоговое значение расчета корреляционной функции для к -отсчета; uktj - значение анализируемого входного сигнала; т, - значение маски сигнала;

п - количество уровней конвейера.

При применении модуля вычисления «базовой операции» в состав схемы детектора простого сигнала на базе алгоритма, использующего метод периодограмм, входят: два модуля вычисления базовой операции, массив регистров для сохранения значений Ап и Вп,блок возведения в квадрат и сумматор мнимой и действительных частей (создается из специализированных блоков DSP), массив регистров для сохранения значений огибающей сигнала, полученных на и-уровне каскада (опционально), блок компаратора для определения значения максимума огибающей сигнала между текущим значением и полученным ранее (на предыдущем отсчете); в состав схемы детектора сложного сиг-

нала на базе способа, использующего алгоритм «классическая корреляция», входят: модуль вычисления базовой операции, компаратор - используется для определения текущего максимального значения корреляционной функции Лтах, которое сохраняется (фиксируется) в регистре, в дополнительном регистре также фиксируется номер отсчета, соответствующего текущему Лшах; в состав схемы детектора сложного сигнала на базе способа, использующего алгоритм «посимвольная корреляция», входят: модуль вычисления «базовой операции», компаратор, блок для перевода последовательности отсчетов (массива входного сигнала) в битовую последовательность символов, схема для вычисления логического исключающего ИЛИ и инвертора. При реализации посимвольного детектора нет необходимости в хранении всей маски для сигнала, следует, хранить маску для одного символа - общую для всех последовательностей и уникальную бинарную маску для каждой из искомых последовательностей. Полученное значение корреляционной функции для одного символа отправляется на блок определения знака символа, после чего определенный знак помещается в битовый массив на место соответствующее текущему символу. После обработки всех символов производится операция бинарной корреляции полученного битового массива и каждой из уникальных бинарных последовательностей, хранящихся в памяти. Если значение бинарной корреляционной функции превышает заданный порог, то имеет место детектирование сигнала, в таком случае фиксируется момент обнаружения (отсчет входного сигнала). Особенностью схемы является то, что при увеличении числа распознаваемых сигналов не увеличивается количество используемых сумматоров-умножителей. Блок вычисления корреляционной функции один и является общим для всех каналов обработки. Увеличивается пропорционально числу каналов только объем используемой под бинарные маски памяти. Верификация предложенных алгоритмов и схем для их реализации проводилась с помощью созданного лабораторного аппаратно-программного комплекса на базе FPGA фирмы Xilinx Virtex4 LX25.

В пятой главе приведены результаты экспериментальных исследований разработанных алгоритмов и средств цифровой обработки гидроакустических сигналов ИУС ПР. Для определения эффективности работы предложенных алгоритмов и средств детектирования и обнаружения сигналов ИУС ПР в реальных условиях был использован мобильный информационно-измерительный комплекс (МИК). В состав комплекса входят два унифицированных блока приемо-передачи гидроакустического сигнала (БПП ГАС), работающих в общей синхронной временной сетке, которая обеспечивается системой единого времени на базе приемников GPS (СЕВ) и двух блоков сбора, обработки и отображения информации (БСО). В качестве микропроцессорного блока цифровой обработки информации для исследования разработанных алгоритмов и средств применялась ПЛИС технологии FPGA, что позволило провести их полнофункциональную проверку.

Экспериментальные исследования проводились в период 2007-2012 гг. в акватории Японского моря, преимущественно в мелком море. Место проведения: б. Рында, б. Патрокл, б. Витязь. Для выполнения работ разворачивались пункты излучения и приема сигналов. Пункт излучения располагался стационарно (пирс), пункт приема мог быть как относительно стационарным - заякоренное судно, так и мобильным - лодка перемещающаяся с заданной скоростью по акватории. Прием данных осуществлялся в нескольких точках при одинаковых значениях мощности излучения. Эксперимент проводился с использованием гидроакустических преобразователей: ПИ1-ЛУ3.814. Для оценки качества детектирования простых сигналов с помощью разработанных алгоритмов и средств дополнительно в акватории располагались три маяка - ответчика. Каждый маяк-

ответчик при получении тонального сигнала заданной частоты излучал тональный сигнал длительностью 10 мс, на своей собственной частоте. В пункте излучения устанавливались: БСО, БПП ГАС, GPS приемник СЕВ. Излучающий гидроакустический преобразователь вывешивался в воду на глубину 1-5 метров. На пункте приема проводилась многоканальная обработка принимаемого гидроакустического сигнала. Приемный гидроакустический преобразователь вывешивался в воду на глубину до 20 метров. Для обработки сложных сигналов применялись: алгоритмы «классическая корреляция» и «посимвольная корреляция», для простых сигналов - алгоритм с использованием метода

периодограмм.

В ходе эксперимента исследовались следующие сигналы:

1. Сложные гидроакустические сигналы ИУС ПР с фазовой модуляцией со следующими параметрами: несущая частота fs0 =11,700 кГц; длительность излучаемого сигнала tc= 84 мс; длительность защитного интервала /зя=50 мс; частота дискретизации /¿=48 кГц. Каждый сигнал модулировался уникальной 127-битной фазоманипулирован-ной псевдослучайной последовательностью: 127 символов, 32 отсчета частоты дискретизации на символ. Мощность излучения изменялась от 70 до 4 500 Па. За время проведения натурного исследования было излучено и проанализировано около 20 000 сложных сигналов. Сигналы излучались пакетами по 7,10,17 шт. Временной интервал между сигналами в пакете равнялся /да.

2. Простые гидроакустические сигналы ИУС ПР со следующими параметрами: длительность излучаемого сигнала íc=10 мс; частота дискретизации/г48кГц. Несущая частота: fio =11,700 кГц;/,/ = 10,500 кГц;/2 = 11,000 кГщ/j = 12,500 кГц. С пункта излучения каждые 10 секунд в нулевой момент времени излучался один сигнал частоты fo =11,700 кГц. На пункте приема производился прием излученного сигнала с частотой fo и сигналов от маяков-ответчиков. Мощность излучения сигналов 4 000-6 000 Па. В ходе натурного исследования было излучено и обработано около 4 200 простых тональных сигналов.

Максимальная дистанция между приемником и излучателем при проверке эффективности детектирования сложных сигналов составляла 2 000 м. Расстояние между приемником и излучателем при проверке эффективности детектирования простого сигнала изменялась от 263 до 815 метров. Отношение сигнал/шум на входе приемника при успешном детектировании простых сигналов превышало значение 3 дБ, при этом Р=1 наблюдалась только при значении сигнал/шум на входе приемника, большем чем 6 дБ. В табл. 7 представлены сводные результаты численного и натурного эксперимента по

определению граничных условий помехоустойчивости при Р= 1.

_ Таблица 7

№ п/п Условия эксперимента Тип сигнала

ПГ ФМ-ШПС

Алгоритм с использ периодог ованием метода рамм Классическая корреляция Посимвольная корреляция

SNR, дБ Тоц, МС SNR, дБ т„ч, мс SNR, дБ Тоц, МС

1 ШМ1 -5 0,6 -19 дБ 0,6 -17 дБ 0,6

?, ШМ2 6 -10 дБ -8 дБ

Ч ШМЗ 8 -9 дБ -9 дБ

4 Натурный эксперимент 7 1.5 -12 дБ 0.5 -12 дБ 0.8

В ходе проведения натурного исследования, при использовании детектора ФМ-ШПС с использованием алгоритма «посимвольная корреляция» пороговое значение для достоверного приема выбиралось исходя из результатов моделирования для модели ШМЗ и равнялось 71 ед. В ходе проведения экспериментального исследования не было

зафиксированного ни одного случая, при котором имело место ложное определение сигнала с использованием заданного порогового значения. Соотношение сигнал/шум на входе приемника изменялось в диапазоне от -28 до 14 дБ. Максимальное значение посимвольной корреляционной функции при ложном обнаружении сигнала составило 70 ед.

Анализ экспериментальных данных показал, что применение ШМ1 (модели с аддитивным белым гауссовским шумом) с целью определения граничных условий работы реальной гидроакустической системы ИУС ПР при использовании выбранных сигналов и разработанных алгоритмов, и средств не является оптимальным. Применение моделей ШМ2 и ШМЗ дает практически одинаковые результаты, которые близки к данным реального эксперимента. Более высокие результаты по помехоустойчивости, показанные при проведении натурного эксперимента (выигрыш 2-4 дБ для ФМ-ШПС), по сравнению с имитационным моделированием при использовании ШМЗ, объясняются более высокой спектральной плотностью мощности усредненной реализации шума гидроакустического канала, использованного при проведении численного эксперимента, что соответствовало имитации более жестких условий.

Расхождение значения оценки времени запаздывания для простого сигнала при проведении модельного эксперимента от данных натурного эксперимента можно объяснить нескомпенсированным при вычислении среднего значения оценки времени запаздывания перемещением корреспондирующих элементов между смежными интервалами излучения сигналов. Таким образом, разработанную имитационную модель при использовании ШМ2 и ШМЗ можно считать эффективным механизмом для определения граничных условий эксплуатации реальной гидроакустической системы ИУС ПР при использовании разработанных алгоритмов и средств.

Основные результаты работы

1. Разработан алгоритм, использующий модифицированный метод периодограмм, позволяющий повысить точность оценки времени запаздывания сигнала и обеспечить ее определение не хуже, чем один отсчет частоты дискретизации при применении процедуры оценивания фазы гидроакустического сигнала информационно-управляющей системы подводного робота.

2. Предложен способ, основанный на разработанном алгоритме «посимвольная корреляция», для обработки гидроакустических ФМ-ШПС информационно-управляющей системы подводного робота, позволяющий реализовать квазиоптимальный детектор по отношению к классическому корреляционному детектору, но при этом обеспечивающий возможность оценки вероятности достоверного обнаружения сигнала.

3. Разработана методика, на основе которой были определены пороговые значения достоверного обнаружения гидроакустического ФМ-ШПС ИУС ПР в реальных условиях эксплуатации при детектировании способом, основанным на алгоритме «посимвольная корреляция».

4. Использование результатов численного эксперимента с применением разработанной имитационной модели позволяет проводить достоверную оценку рабочих параметров и характеристик модулей цифровой обработки гидроакустических сигналов ИУС ПР на этапе проектирования и создания.

5. Разработана унифицированная структура модуля цифровой обработки сигналов для реализации корреляционных алгоритмов на основе ПЛИС технологии БРвА, позволяющая проводить обработку гидроакустических сигналов ИУС ПР в реальном времени.

6. Натурное экспериментальное исследование показало, что разработанные алгоритмы и средства повышают точность, достоверность и помехоустойчивость модулей цифровой обработки гидроакустических сигналов ИУС ПР.

7. Разработанные алгоритмы и средства цифровой обработки гидроакустических сигналов использовались в ИПМТ ДВО РАН, г. Владивосток, при разработке ИУС для автономных необитаемых подводных аппаратов серии «ММТ».

Основные публикации по теме диссертации

1. Миронов, А. С. О применении сложных сигналов в гидроакустических системах навигации и управления подводными роботами [Текст] / И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов, Ю. В. Матвиенко, Р. Н. Рылов // Подводные исследования и робототехника. - 2008. -№ 1(5). - С. 39-46.

2. Миронов, А. С. Применение встраиваемых GPS-модулей для временной синхронизации информационно-измерительных и управляющих систем [Текст] / И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов, Ф. В. Безручко // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2011. - № 1. - С. 36-40.

3. Миронов, А. С. Методы и средства обработки гидроакустических навигационных сигналов на базе технологии FPGA [Текст] / И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2007. - № 9. - С. 28-34.

4. Миронов, А. С. Гидроакустическая система связи для осуществления телекоммуникационного взаимодействия меэду подводными роботами [Текст] / М.А. Линник, И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов // Цифровая обработка сигналов. - 2010. - № 2. - С. 53-56.

5. Миронов, А. С. Мобильный измерительный комплекс для проведения гидроакустических исследований [Текст] / И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов, М. А. Линник и др. // Информатика и системы управления. - 2012. - № 2(32). - С. 82-91.

6. Миронов, А. С. Модель распространения сложного фазоманипулированного сигнала в гидроакустическом канале [Текст] / И. В. Карабанов, И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов, М. А. Линник // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2013. - № 3(140). - С. 103112.

7. Пат. 2426142 Российская Федерация, МПК G01S 1/72 Маяк-ответчик гидроакустической навигационной системы / Миронов А. С., Карабанов И. В., Бурдинский И. Н., Линник М. А., Безручко Ф.В., Чемерис Д. С.; заявитель и патентообладатель Тихоокеанский государственный университет. - - № 2010104816/28; заявл. 11.02.2010 ; опубл. 10.08.2011, Бюл. №22. - 5 е.: ил.

8. Пат. 2452976 Российская Федерация, МПК G01S 15/00, G08C 23/02 Способ передачи телеметрической информации для гидроакустической навигационной системы / Миронов А. С., Карабанов И. В., Бурдинский И. Н., Линник М. А., Безручко Ф.В., Чемерис Д. С.; заявитель и патентообладатель Тихоокеанский государственный университет. - № 2010142029/28; заявл. 13.10.2010 ; опубл. 10.06.2012, Бюл. №6. - 6 е.: ил.

9. Mironov, A. S. Estimation of different acoustic signals usage efficiency for navigation systems of underwater autonomous vehicles [Текст] /1. N. Burdinskiy, A. S. Mironov, I. V. Karabanov, M. A. Linnik И Proceedings of OCEANS 2011 IEEE Santander Conference and Exhibition. - Santander, 2011.

10. Mironov, A. S. Underwater acoustic telecommunication system [Текст] /1. N. Burdinskiy, A. S. Mironov, I. V. Karabanov, M. A. Linnik //18th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System: Proceedings. - Saint Petersburg, 2011. - P. 298-305.

11. Миронов, А. С. Цифровая система обработки гидроакустических навигационных сигналов [Текст] / И. Н. Бурдинский, А. С. Миронов // Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития: Доклады Международной научно-практической конференции. - Томск: Изд. Спектр, 2007. В 2 ч. 4.1. - С.296-299.

Миронов Андрей Сергеевич

АЛГОРИТМЫ И СРЕДСТВА ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ ПОДВОДНОГО РОБОТА

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 11.11.2013 г. Формат 60x84 1/16. Бумага писчая. Гарнитура «Тайме». Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 120 экз. Заказ № 264-

Отдел оперативной полиграфии издательства Тихоокеанского государственного университета. 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136.

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Тихоокеанский государственный университет»

04201455291

На права>

Миронов Андрей Сергеевич

АЛГОРИТМЫ И СРЕДСТВА ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ

СИСТЕМЫ ПОДВОДНОГО РОБОТА

05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы

(техника и технология)

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель: д.т.н., чл.-корр., Наумов Л.А.

Хабаровск-2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ...............................................................................................................................................2

ВВЕДЕНИЕ....................................................................................................................................................4

1 Гидроакустические системы подводных необитаемых аппаратов..................................................15

1.1 Виды подводных необитаемых аппаратов..................................................................................15

1.2 Информационно-управляющая система подводного робота....................................................17

1.3 Гидроакустические системы подводного робота........................................................................20

1.4 Детектирование и обнаружение гидроакустических сигналов ИУС ПР.....................................29

Выводы..................................................................................................................................................47

2 Оценка простых сигналов в гидроакустическом канале....................................................................49

2.1 Спектральные методы оценивания времени запаздывания простого гидроакустического сигнала...................................................................................................................................................49

2.2 Метод периодограмм А. Шустера.................................................................................................51

2.3 Применение метода периодограмм для оценки параметров простого сигнала конечной длительности и заданной частоты......................................................................................................52

2.4 Моделирование..............................................................................................................................58

Выводы..................................................................................................................................................64

3 Оценка сложных сигналов модулируемых псевдослучайными последовательностями в гидроакустическом канале......................................................................................................................65

3.1 Классификация сложных сигналов................................................................................................66

3.2 Корреляционная обработка сигналов с распределенным спектром........................................69

3.3 Оценка фазы сложного сигнала вида ФМ-ШПС...........................................................................78

3.4 Моделирование..............................................................................................................................79

3.5 Методика определения порогового значения при использовании порогового критерия для обеспечения достоверного обнаружения гидроакустических ФМ-ШПС ИУС ПР...........................86

Выводы..................................................................................................................................................89

4 Разработка детектора гидроакустических сигналов ИУС ПР.............................................................91

4.1 Требования предъявляемые к детектору ГАС ИУС ПР................................................................91

4.2 Аппаратные средства цифровой обработки сигналов................................................................92

4.3 Синтез структуры детектора сигналов ИУС ПР.............................................................................97

4.4 Синтез детектора сигналов ИУС ПР с использованием разработанной схемы модуля вычисления корреляционного интеграла........................................................................................103

4.5 Верификация разработанных аппаратных средств в лабораторных условиях.......................106

Выводы................................................................................................................................................112

5 Проведение натурного экспериментального исследования...........................................................113

5.1 Определение цели проведения натурного исследования.......................................................113

5.2 Описание мобильного измерительного комплекса для проведения натурного экспериментального исследования..................................................................................................114

5.3 Схема проведения натурного экспериментального исследования.........................................117

5.4 Анализ результатов экспериментального исследования.........................................................120

Выводы................................................................................................................................................128

ЗАКЛЮЧЕНИЕ..........................................................................................................................................129

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ............................................................................................................................132

ПРИЛОЖЕНИЕ А......................................................................................................................................157

ПРИЛОЖЕНИЕ Б.......................................................................................................................................159

ПРИЛОЖЕНИЕ В.......................................................................................................................................163

ПРИЛОЖЕНИЕ Г.......................................................................................................................................168

ПРИЛОЖЕНИЕ Д......................................................................................................................................177

ПРИЛОЖЕНИЕ Е.......................................................................................................................................195

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж.....................................................................................................................................201

ПРИЛОЖЕНИЕ 3.......................................................................................................................................204

ПРИЛОЖЕНИЕ И......................................................................................................................................208

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Океанологические исследования и выполнение обзорно - поисковых работ на различных глубинах сопряжены с повышенным риском для человека. Применение автономных необитаемых подводных аппаратов (подводных роботов - ПР) позволяет существенно снизить опасность для человека, при этом повышается эффективность проводимых работ. ПР широко используются как при долговременном исследовании океана, так и при решении оперативных задач в сложных условиях работы под водой [1, 2]. Гидроакустические средства и системы, входящие в состав информационно-управляющей системы (ИУС) ПР обеспечивают надежность эксплуатации аппарата, и эффективность при выполнении миссии. Гидроакустические средства применяются при создании систем подводной навигации, связи, телеметрии и управления подводным аппаратом (гидроакустическая телекоммуникационная система), систем обнаружения и, измерения глубин и сейсмопрофилирования дна океана, систем гидролокационного наблюдения. При использовании гидроакустических средств и систем, подводный робот становится участником Океанологической сети наблюдения и передачи информации. Таким образом, совершенствование элементов гидроакустических систем способствует повышению качества проведения работ под водой при использовании ПР.

В основе работы любой гидроакустической системы ИУС ПР лежит передача, детектирование и обнаружение гидроакустического сигнала. Отличительными признаками гидроакустических систем, входящих в состав ИУС ПР, являются: тип и структура используемого гидроакустического сигнала, максимальная дальность работы и рабочая частота (диапазон частот). Качественными показателями являются:

- минимальное соотношение сигнал/шум (помехоустойчивость), при котором достоверное обнаружение гидроакустического сигнала с требуемой точностью оценки времени запаздывания сигнала, происходит с заданной вероятностью. Уменьшение мощности гидроакустического сигнала способствует «скрытности» применения ПР, что является обязательным техническим требованием при разработке аппаратов для военных целей. В последнее время ужесточились

требования к экологической безопасности при использовании гидроакустических средств и систем, что так же накладывает ограничения на мощность излучаемого гидроакустического сигнала.

- точность определения оценки времени запаздывания сигнала при достоверном обнаружении. Данный показатель при известной скорости звука, и характере распространения акустической волны, определяет ошибку вычисления наклонной дальности до объекта, что особенно важно при работе гидроакустических навигационных и локационных систем. Экспедиции с использованием ПР проведенные в экстремальных условиях эксплуатации [3, 4] показали, что ошибка позиционирования современных аппаратов превышает несколько десятков метров. Необходимо отметить следующее: точность определения оценки времени запаздывания сигнала в процессе работы гидроакустической системы, есть функция, которая при выбранном алгоритме детектирования, зависит от соотношения сигнал/шум на входе приемника и целостности искомого сигнала [5].

Определение оценки времени запаздывания сигнала при достоверном обнаружении является первым этапом обработки гидроакустического сигнала. Целью дальнейшей обработки является получения информации для решения задач навигации, связи, локации и т.д. Это задачи верхнего уровня, которые решаются с помощью вычислительных мощностей информационно-управляющей системы подводного робота. Таким образом можно говорить о том, что при эксплуатации аппарата имеет место обработка гидроакустических сигналов ИУС ПР.

Наибольший опыт в частичной и комплексной разработке, и практическом использовании гидроакустических систем ИУС ПР в России имеется в Институте проблем морских технологий ДВО РАН, Институте Океанологии РАН, НИИ СМ им. Н. Э. Баумана. За рубежом можно выделить следующие компании разработчики: Sonardyne (Великобритания), Desert Star System, Nautronix (США), IXSEA (Бельгия), EvoLogics (Германия).

В таблице 1 приведена величина оценки времени запаздывания сигналов для современных гидроакустических систем, [6]. Классификация гидроакустических систем приведена в соответствии с диапазоном рабочих частот: LF системы -рабочие частоты находятся в диапазоне до 12 кГц; MF системы - рабочие частоты находятся в диапазоне от 12 до 22 кГц; HF системы - рабочие частоты находятся в

диапазоне от 22 до 96 кГц; ЕБ системы - рабочие частоты находятся в диапазоне свыше 96 кГц.

В таблице 2 приведены характеристики современных гидроакустических навигационных систем. Гидроакустическая навигационная система была выбрана, как наиболее важная в ПР, от качества и эффективности функционирования которой в большинстве случаев зависит успешное выполнение миссии аппаратом.

Таблица 1 - Точность определения момента прихода гидроакустических

сигналов ИУС ПР

№ Системы Точность оценки времени запаздывания сигнала, мс

п/п Все гидроакустические системы за исключением навигационных Для гидроакустических навигационных систем

1 LF >±3 >±1,3

2 MF >±2 >±1,1

3 HF <±1 <±1,0

4 EF <±1 <±1,0

Таблица 2 - Эксплуатационные характеристики различных навигационных

гидроакустических систем

Aqua Map [7] ГАНС-УКБ ОКБ Океанологиче ской техники [81 ГАНС-УКБ из импт ДВО РАН [9] ГАНС-ДБ из ИМПТ ДВО РАН [10] РОБЮОШ А [11] 7710 DORT [12] Системы Evologics [13] НРЯ410 [14]

Частота запроса, кГц 8-16 5.5; 6.5 12.5 11-14 14-18 9-12 7-17 20-32

Частота ответа, кГц 8-16 9.5-14.5 12.5 11-14 8-14 9-12 7-17 20-32

Наклонная дальность (макс), м 22000 10000 1000 10000 10000 10000 10000 10000

Погрешность измерения наклонной дальности/оц енки времени прихода сигнала, м / мс 1/0.67 10/6.7 Менее 0.5% от дальности /<3,3 30/20,1 0.3 % от дальности/ 20 0.3 % от дальнос ти /20 <1/ <0.67 <1% от дальности /<60

Точность определения угловых координат Не измеря ется - Менее 0.5 Не измеряется Менее 0.5 Не измеряе тся - Не измеряете я

Угловое разрешение, градусов Не измеря ется - 0.5 Не измеряется Менее 1 Не измеряе тся - Не измеряете я

Соотношение сигнал/шум, дБ - - - - 19 >10 >20

Следует учитывать, что данные характеристики, приводимые разработчиками гидроакустических систем определяют максимально возможное значение точности оценки времени запаздывания при обнаружении сигнала в благоприятных условиях, для соотношения сигнал/шум на входе приемника 10-20дБ. Вопросы касающиеся эффективности работы систем при отрицательных соотношениях сигнал/шум, дБ, остаются открытыми. Таким величина оценки времени запаздывания для существующих гидроакустических систем при работе в реальных условиях может быть хуже, чем указанные в таблице 1.

Также производителями гидроакустических систем не указывается вероятность достоверного обнаружения сигнала в различных условиях не указывается. Анализ работ содержащих отчеты о проведении испытаний реальных систем [15, 16] позволяют говорить о том, что «допустимой» производителями считается вероятность достоверного определения одиночного сигнала более 80%. Повышение вероятности достоверного обнаружения сигнала (до 100%), и как следствие повышение надежности систем достигается за счет процедуры повторного излучения/приема сигнала. Данная процедура является допустимой при реализации гидроакустических систем связи работающих в асинхронном режиме. Для реализации гидроакустических систем «реального времени» указанная минимальная вероятность в 80% не является достаточной, а требование работы «в реальном времени» является обязательным условием для всех автономных систем работающих в под воздействием быстроменяющихся условий внешней среды.

Повышение качественных показателей гидроакустических систем ИУС ПР является основным направлением, на которое должны быть нацелены усилия разработчиков при создании новых и совершенствовании существующих ПР.

Задачи по повышению качественных показателей и совершенствования гидроакустических систем ИУС ПР, могут быть сформулированы, как:

- минимизация соотношение сигнал/шум при достоверном обнаружении сигналов во время эксплуатации;

- повышение точности оценки времени запаздывания гидроакустических сигналов при достоверном обнаружении;

- создание системы цифровой обработки гидроакустических сигналов «реального времени».

Решение поставленных задач может быть выполнено за счет следующего комплекса мероприятий:

- применение различных типов гидроакустических сигналов при создании систем;

- разработка и применение более совершенных алгоритмов детектирования и обнаружения сигналов различного типа и структуры;

- применение оптимальных аппаратных средств для реализации алгоритмов детектирования и обнаружения сигналов.

Решение задач повышения качественных показателей гидроакустических систем позволит улучшить параметры существующих ПР, расширить их область применения, обеспечить надежное более эффективное использование при выполнении обзорно-поисковых, исследовательских и специальных работ в Океане.

Цель работы состоит в разработке и исследовании алгоритмов и средств, направленных на повышение точности, достоверности и помехоустойчивости детектирования и обнаружения гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота.

Область исследования. Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических и эксплуатационных характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений (п. 6 паспорта специальности 05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы).

Объект исследования. Алгоритмы и средства цифровой обработки гидроакустических сигналов.

Для достижения цели в работе были поставлены и решены следующие задачи: 1. Разработка имитационной модели для определения оценочных параметров и граничных условий эффективности применения простого гармонического (ПГ) и сложного сигнала фазоманипулированного псевдослучайной последовательностью (ФМ-ШПС) в качестве базовых гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота при решении широкого круга задач.

2. Оптимизация существующих и разработка новых алгоритмов цифровой обработки сигналов, улучшающие качественные показатели: точность, достоверность, помехоустойчивость при детектировании гидроакустических ПГ и ФМ-ШПС информационно-управляющей системы подводного робота.

3. Разработка структуры модуля цифровой обработки сигналов блока детектирования гидроакустических ПГ и ФМ-ШПС информационно-управляющей системы подводного робота для реализации предложенных алгоритмов на основе перепрограммируемой матричной логики (ПЛИС).

4. Проведение натурного исследования направленного на проверку эффективности предложенных алгоритмов и средств цифровой обработки гидроакустических сигналов информационно-управляющей системы подводного робота.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы цифровой обработки сигналов, методы теории вероятности и математической статистики, методы имитационного моделирования, вычислительной математики. Натурные исследования проводились в акватории Приморского края, Россия, в условиях мелкого моря, при помощи разработанного в лаборатории интеллектуальных технологий и систем (ЛИТиС ТОГУ), программно-аппаратного мобильного информационно-измерительного комплекса.

Научная новизна.

1. Разработан алгоритм с использованием метода периодограмм, позволяющий повысить точность оценки времени запаздывания гидроакустического сигнала инфо�