RU2711406C1

RU2711406C1 - Method of classification of hydro acoustic signals of marine objects noise emission

Info

Publication number: RU2711406C1
Application number: RU2018132662A
Authority: RU
Inventors: Сергей Максимович Величкин; Ирина Дмитриевна Зеленкова; Максим Николаевич Никулин; Валерий Григорьевич Тимошенков
Original assignee: Акционерное Общество "Концерн "Океанприбор"
Priority date: 2018-09-12
Filing date: 2018-09-12
Publication date: 2020-01-17

Abstract

FIELD: physics.

SUBSTANCE: present invention relates to hydroacoustics and is intended for classification of noise emission signals of detected objects, including noise emission signals caused by bioacoustics sources. Method of classification of hydroacoustic signals of marine objects noise emission comprises receiving noise signal of target by two halves of directivity characteristic of one antenna in wide operating band of frequencies, from output of each half of antenna signal is converted into digital form, successively in time by sets are transmitted for processing, spectral analysis of each time realization is carried out, based on Fourier transform, energy spectrum of the noise emission signal is determined, at the output of each half of the antenna the spectrum of the noise emission signal is determined, determining frequency ranges of the noise emission spectrum, determining the interference spectrum, in the same frequency bands, determining the signal/interference ratio in each frequency range, repeated determination of the signal-to-interference ratio over time-series sets of N input realizations, determining the average signal-to-interference ratio over each frequency band M_SIi, mean-square deviation from average value is determined for each MSD_Mi frequency range, decision in favor of absence of noise signal of real target is made: if MSDm1 < P1 in the first frequency range is less than the threshold, the root-mean-square deviation of the signal-to-noise ratio in the second frequency range is greater than the MSDm2 > P2 threshold, the root-mean-square deviation of the signal-to-noise ratio in the third frequency band is greater than the MSDm3 > P3 and difference of average Men values of second and third frequency range is less than threshold P4.

EFFECT: technical result is expansion of functional capabilities.

1 cl, 1 dwg

Description

Настоящее изобретение относится к области гидроакустики и предназначено для распознавания объектов по их шумоизлучению в системах классификации.The present invention relates to the field of hydroacoustics and is intended to recognize objects by their noise emission in classification systems.

Известны методы обнаружения и классификации целей по анализу особенностей их шумоизлучения, где используют признаки, основанные на особенностях спектрального состава сигнала, так называемого "портрета". (В.С. Бурдик "Анализ гидроакустических систем" Ленинград Судостроение 1988 г. стр. 322). Более подробно акустические "портреты" рассмотрены в работе Л.Л. Мясников, Е.Н. Мясникова "Автоматическое распознавание звуковых образов". Ленинград. Энергия, стр. 50. 1970 г. Классификация с использованием портретов основана на том, что сравнивается эталонный частотный спектр, принадлежащий известному источнику шумоизлучения со спектром обнаруженного источника. Недостатком такого способа является необходимость иметь эталонные спектры всех источников шумоизлучения, что практически невозможно. Кроме того, спектральные портреты зависят от скорости движения объекта шумоизлучения.Known methods for detecting and classifying targets for the analysis of the characteristics of their noise, where they use signs based on the characteristics of the spectral composition of the signal, the so-called "portrait". (V.S. Burdik "Analysis of hydroacoustic systems" Leningrad Shipbuilding 1988, p. 322). Acoustic "portraits" are considered in more detail in the work of L.L. Myasnikov, E.N. Myasnikov "Automatic recognition of sound images." Leningrad. Energy, p. 50. 1970. Classification using portraits is based on comparing the reference frequency spectrum belonging to a known noise source with the spectrum of the detected source. The disadvantage of this method is the need to have reference spectra of all sources of noise, which is almost impossible. In addition, spectral portraits depend on the speed of movement of the noise emission object.

Известен способ классификации, описанный в работе (В.В. Деев и др. "Анализ информации оператором - гидроакустиком", Ленинград Судостроение 1989 г. стр. 111), который содержит прием сигналов шумоизлучения шумящего объекта приемной антенной, вычисление оценки комплексного спектра принятых сигналов шумоизлучения, анализ спектрального состава, выделение дискретных составляющих, построение звукорядов, принятие решения о классе шумящего объекта по особенностям спектрального состава принятых сигналов шумоизлучения.A known classification method described in the work (VV Deev et al. "Information analysis by the operator - hydroacoustic", Leningrad Shipbuilding 1989, p. 111), which contains the reception of noise signals of a noisy object by a receiving antenna, calculation of the estimated complex spectrum of received signals noise emission, analysis of spectral composition, separation of discrete components, construction of sound levels, decision-making on the class of a noisy object according to the characteristics of the spectral composition of received noise emission signals.

Однако для современных объектов характерно уменьшение числа дискретных составляющих, в результате чего дискретные структуры спектров становятся малоинформативными, что делает классификацию по дискретным составляющим неэффективной.However, modern objects are characterized by a decrease in the number of discrete components, as a result of which the discrete structures of the spectra become uninformative, which makes the classification by discrete components ineffective.

Известен способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морских объектов по патенту РФ №2546851, при котором прием сигнала шумоизлучения цели производят двумя половинами характеристики направленности одной антенны (двумя полуантеннами), определяют сигнал суммы и сигнал разности этих полуантенн, определяют спектра сигнала и выделение дискретных составляющих по суммарному сигналу, с выхода каждой полуантенны, сигнал преобразуют в цифровой вид и последовательными во времени наборами передают на обработку, проводят спектральный анализ каждой временной реализации на выходе каждой полуантенны на основе преобразования Фурье, определяют энергетический спектр сигнала шумоизлучения каждой временной реализации каждой полуантенны, суммируют спектры обеих полуантенн, накапливают и сглаживают суммарные спектры последовательности временных реализаций, определяют спектр разности спектров двух полуантенн, накапливают спектры разности спектров от двух полуантенн последовательности временных реализаций, определяют спектр сигнала как разность накопленной суммы спектров и накопленной разности спектров от двух полуантенн, определяют порог обнаружения, проводят анализ полученного спектра сигналов, а о наличии дискретных составляющих судят по превышению порога обнаружения отдельными частотами спектра мощности шумоизлучения морского объекта.A known method for classifying hydro-acoustic noise signals of marine objects according to RF patent No. 2546851, in which the target noise emission signal is produced by two halves of the directivity of one antenna (two half-antennas), the sum signal and the difference signal of these half-antennas are determined, the signal spectrum is determined and the discrete components are determined by the total the signal from the output of each semi-antenna, the signal is converted to digital form and transmitted in sequence with time sets for processing, the spectrum is carried out An analysis of each temporal realization at the output of each semi-antenna based on the Fourier transform determines the energy spectrum of the noise signal of each semi-antenna of each semi-antenna, summarizes the spectra of both semi-antennas, accumulates and smoothes the total spectra of the sequence of temporal implementations, determines the spectrum difference of the spectra of two semi-antennas, and accumulates the spectra of the difference of spectra from two semi-antennas of a sequence of time realizations, determine the signal spectrum as the difference of the accumulated sums The spectra and the accumulated spectral difference from two semi-antennas determine the detection threshold, analyze the resulting spectrum of signals, and the presence of discrete components is judged by exceeding the detection threshold by individual frequencies of the noise spectrum of the marine object.

Недостатком данного способа является то, что при классификации используются оценки дискретных составляющих в спектре, которые наблюдаются у реальных источников шумоизлучения таких как, например НК и ПЛ, но этот способ не позволяет классифицировать сигналы шумоизлучения источников биоакустики, которые не содержат дискретные составляющие в спектре своего шумоизлучения.The disadvantage of this method is that the classification uses estimates of discrete components in the spectrum that are observed for real noise sources such as NK and PL, but this method does not allow classification of noise signals of bioacoustic sources that do not contain discrete components in their noise spectrum .

Задачей изобретения является обеспечение возможности классификации сигналов шумоизлучения источников биоакустики.The objective of the invention is the ability to classify noise signals from bioacoustic sources.

Технический результат изобретения состоит в обеспечении возможности классификации источников шумоизлучения не имеющих дискретных составляющих в своем составе, спектр которых случаен.The technical result of the invention is to enable the classification of noise sources that do not have discrete components in their composition, the spectrum of which is random.

Заявленный технический результат достигается тем, что в способ классификации шумоизлучения морских объектов, при котором прием сигнала шумоизлучения цели производят двумя половинами характеристики направленности одной антенны (двумя полуантеннами), преобразуют сигналы с выхода каждой полуантенны в цифровой вид, последовательными во времени наборами передают на обработку, проводят на основе преобразования Фурье спектральный анализ каждой временной реализации, определяют энергетический спектр сигнала шумоизлучения по суммарному сигналу полуантенн, а помеху по разностному сигналу полуантенн, определяют отношения сигнал/помеха во всем частотном диапазоне введены новые признаки а именно: определяют энергетический спектр сигнала и помехи в частотном диапазоне шумопеленгаторной гидроакустической станции, подразделяют этот частотный диапазон на три, первый из которых включает частоты ниже частот, излучаемых биологическими подводными объектами, в каждом частотном диапазоне определяют спектр сигнала и спектр помехи, и производят определение отношения сигнал/помеха, повторяют определение отношения сигнал/помеха по последовательным во времени наборам N входной реализации, определяют среднее значение отношения сигнал/помеха M_СПi по каждому частотному диапазону, где i - номер частотного диапазона, по каждому частотному диапазону определяют среднеквадратическое отклонение CКО_Mi от среднего значения M_СПi, а решения в пользу отсутствия сигнала шумоизлучения реальной цели принимают: если СКОм1<П1, где П1 порог в первом частотном диапазоне для реальных объектов, среднеквадратическое отклонение отношения сигнал/помеха во втором частотном диапазоне СКОм2>П2, где П2 порог во втором частотном диапазоне для реальных объектов, среднеквадратическое отклонение отношения сигнал/помеха в третьем частотном диапазоне СКОм3>П3, где П3 порог в третьем частотном диапазоне для реальных объектов, и разность средних значений отношения сигнал/помеха второго и третьего частотного диапазона (Мсп2 - Мсп3)<П4, где П4 порог, определяемый разностью средних значений отношений сигнал/помеха второго и третьего частотного диапазона для реальных объектов, при этом пороги П1, П2, П3, П4 измеряются заранее при обнаружении реальных сигналов шумоизлучения известных реальных объектов по вышеизложенной процедуре в выбранных частотных диапазонах.The claimed technical result is achieved by the fact that in the method of classifying the noise emission of marine objects, in which the noise signal of the target is received by two halves of the directivity characteristics of one antenna (two half-antennas), the signals from the output of each half-antenna are converted into digital form, they are transmitted for processing by consecutive sets of time, based on the Fourier transform, a spectral analysis of each temporal realization is carried out, the energy spectrum of the noise signal is determined from the total the signal is semi-antenna, and the interference by the difference signal is semi-antenna, signal-to-noise ratios are determined in the entire frequency range, new features are introduced, namely: the signal energy spectrum and noise are determined in the frequency range of the sonar direction finder, the frequency range is divided into three, the first of which includes frequencies below the frequencies emitted by biological underwater objects, in each frequency range determine the signal spectrum and the interference spectrum, and determine the signal-to-noise ratio, repeat the determination of the signal-to-noise ratio by the time-successive sets N of the input implementation, determine the average value of the signal-to-noise ratio M _SPi for each frequency range, where i is the number of the frequency range, the standard deviation of the RMSC _Mi from the average value of M _{SPi is} determined for each frequency range , and decisions in favor of the absence of a noise signal from a real target are made: if RMS1 <P1, where P1 is the threshold in the first frequency range for real objects, the standard deviation of the ratio with drove / interference in the second frequency range SKOM2> P2, where P2 is the threshold in the second frequency range for real objects, the standard deviation of the signal-to-noise ratio in the third frequency range SKOM3> P3, where P3 is the threshold in the third frequency range for real objects, and the difference is average the signal-to-noise ratio values of the second and third frequency range (Мsp2 - Мsp3) <П4, where П4 is the threshold determined by the difference in the average signal-to-noise ratio of the second and third frequency range for real objects, while the thresholds 1, P2, P3, P4 are measured in advance when detecting the actual signal to noise emissions known real objects by the above procedure to selected frequency ranges.

Поясним сущность предлагаемого технического решения.Let us explain the essence of the proposed technical solution.

При работе системы шумопеленгования в реальных условиях возникают ситуации, когда одновременно с приемом сигнала шумоизлучения реальных объектов на вход антенны обнаружения поступают сигналы неизвестного происхождения, которые являются звуковыми сигналами различных обитателей морских глубин. В работе В.Н Таволга «Морская биоакустика». Судостроение. Л. 1969 г. представлен большой объем исследований по характеру сигналов шумоизлучения, принадлежащих морской биоакустике. Как правило, частотные спектры шумоизлучения морской биоакустики совпадают с диапазоном частот работы станций шумопеленгования, что приводит к искажению достоверности обнаружения сигналов шумоизлучения реальных объектов. Поэтому при работе в таких условиях возникает задача автоматического определения сигналов шумоизлучения, которые не принадлежат реальным объектам. Предлагаемая процедура классификации относится, прежде всего, к сигналам шумоизлучения морской биоакустики. Основная особенность этих сигналов состоит в том, что сигналы возникают случайно, в случайном направлении, имеют случайную продолжительность, иногда даже большой длительности и так же случайно пропадают. Поэтому исходными параметрами для классификации таких источников шумоизлучения можно выбрать определенные свойства сигналов шумоизлучения, которые принадлежат известным реальным объектам. К таким параметрам относится, прежде всего, частотные диапазоны, в которых производится обработка сигнала шумоизлучения известных реальных объектов. К таким реальным объектам (Евтютов А.П., Митько В.Б. Примеры инженерных расчетов в гидроакустике. - Л.: Судостроение. 1981.) относятся шумоизлучения надводного корабля, подводной лодки, торпеды, полученные при статистической обработки реальных спектров шумоизлучения в районе действия источников биоакустики. Источники сигналов морской биоакустики не имеют возможности излучать звуки на низкой частоте и поэтому частотный диапазон их излучения существенно выше и спектр излучаемого сигнала не равномерный. К примеру спектр шумоизлучения реальных объектов в диапазоне частот работы станций шумопеленгования имеет спадающий характер с законом спада 6 дБ на октаву (Евтютов А.П., Митько В.Б. Примеры инженерных расчетов в гидроакустике. - Л.: Судостроение. 1981. 265 с). Следовательно, разность средних значений уровней сигналов шумоизлучения морской биоакустики и шумоизлучения реальных объектов в соседних частотных диапазонах отличаются, поскольку для сигнала шумоизлучения биоакустики спектр случайный, а для реальных объектов детерминированный. Кроме того, к особенностям шумоизлучения морской биоакустики относится изменчивость во времени по уровню принимаемого суммарного сигнала, что связано, прежде всего, с различным положением по дистанции и по направлению исходных источников. Как правило, достаточный мешающий принимаемый уровень может быть создан при одновременном излучении большого числа излучателей источников морской биоакустики, которые имеют некоторое случайное компактное положение и одновременное излучение, что является событием случайным. Поэтому принимаемый уровень шумоизлучения этих сигналов имеет большой разброс по пространству, по дальности, по уровню и по частоте, что сказывается на их статистических характеристиках. Сигнал шумоизлучения реальных объектов более стабилен в конкретных частотных диапазонах, что объясняется стабильной работой механизмов и равномерным прямолинейным движением этих объектов с постоянной скоростью. В качестве таких статистических характеристик можно выбрать среднее значение отношения сигнал/помеха в частотных диапазонах. Измерение отношения сигнал/помеха в прототипе производится применительно ко всему частотному диапазону, что не позволяет выделить классификационные признаки шумов биоакустики. Поэтому предлагается измерять отношение сигнал/помеха в разных частотных диапазонах одновременно, в каждом частотном диапазоне определять среднее значение отношения сигнал/помеха по последовательным временным наборам одновременно в нескольких частотных диапазонах. В этих же частотных диапазонах определять среднеквадратическое отклонение отношения сигнал/помеха от среднего значения по выборке определения среднего значения. Частотные диапазоны для реальных сигналов известны, и поэтому измерить отношение сигнал/помеха не представляет технических трудностей, но проводить измерение необходимо одновременно во всех частотных диапазонах. Объем выборки, который определяет количество измерений для определения среднего значения, должен быть связан со временем накопления, выбранным для задач обнаружения. Это объясняется тем, что все пороги устанавливаются при работе по реальным сигналам. По этой выборке определяется среднеквадратическое отклонение полученных измерений отношения сигнал/помеха относительно среднего значения, что отражает изменчивость структуры исходного шумоизлучения. Результатом классификации является принятие решения при сравнении измеренных значений с порогами, которые известны и вводятся при работе в этих же частотных диапазонах по шумоизлучению реальных объектов. Разность средних значений второго и третьего частотного диапазона (Мсп2 - Мсп3)<П4 говорит о том, что средние уровни источников шумоизлучения биоакустики в этих диапазонах мало изменяются по сравнению с изменениями средних уровней шумоизлучения реальных источников. С другой стороны изменчивость среднего значения второго частотного СКОм2>П2 и изменчивость среднего значения третьего частотного СКОм3>П3 существенно отличаются от изменчивости средних значений шумоизлучения реальных объектов. Особо стоит остановиться на первом частотном диапазоне, в котором СКОм1<П1. В низкочастотном диапазоне источники шумоизлучения биоакустики практически отсутствуют, поскольку для создания сигналов в низкочастотном диапазоне у них нет физической возможности. В этом диапазоне, как правило, принимаются сигналы шумоизлучения дальних объектов, которые имеют стабильные статистические характеристики, либо собственный уровень шумоизлучения, который также стабилен, хотя среднее значение уровня шумоизлучения в первом частотном диапазоне может принимать различное значения в зависимости от окружающей обстановки.When the noise detection system operates in real conditions, situations arise when, simultaneously with the reception of the noise signal of real objects, signals of unknown origin arrive at the input of the detection antenna, which are sound signals of various inhabitants of the sea depths. In the work of V.N. Tavolga "Marine bioacoustics." Shipbuilding. L. 1969 presented a large amount of research on the nature of noise signals belonging to marine bioacoustics. As a rule, the frequency spectra of noise emission from marine bioacoustics coincide with the frequency range of operation of noise detection stations, which leads to a distortion in the reliability of detection of noise signals from real objects. Therefore, when working in such conditions, the problem arises of automatically detecting noise signals that do not belong to real objects. The proposed classification procedure relates primarily to noise emission signals of marine bioacoustics. The main feature of these signals is that the signals occur randomly, in a random direction, have a random duration, sometimes even of a long duration, and also randomly disappear. Therefore, the initial parameters for the classification of such noise sources can be selected certain properties of noise signals that belong to known real objects. These parameters include, first of all, the frequency ranges in which the processing of the noise signal of known real objects is performed. Such real objects (Evtutov A.P., Mitko VB. Examples of engineering calculations in hydroacoustics. - L .: Sudostroenie. 1981.) include noise emissions from a surface ship, submarine, torpedoes obtained by statistical processing of real noise emission spectra in the area actions of bioacoustic sources. Sources of marine bioacoustic signals are not able to emit sounds at a low frequency and therefore the frequency range of their radiation is much higher and the spectrum of the emitted signal is not uniform. For example, the noise spectrum of real objects in the frequency range of noise-detecting stations has a decaying character with a decay law of 6 dB per octave (Evtyutov A.P., Mitko V.B. Examples of engineering calculations in hydroacoustics. - L .: Sudostroenie. 1981. 265 p. ) Therefore, the difference between the average levels of noise signals of marine bioacoustics and noise of real objects in adjacent frequency ranges is different, since the spectrum for the noise signal of bioacoustic is random, and for real objects it is deterministic. In addition, the variability in time in terms of the level of the received total signal is related to the features of noise emission from marine bioacoustics, which is associated primarily with different position in distance and in the direction of the source sources. As a rule, a sufficient interfering received level can be created by simultaneously emitting a large number of emitters of marine bioacoustic sources, which have some random compact position and simultaneous radiation, which is a random event. Therefore, the received noise level of these signals has a large spread in space, in range, in level and frequency, which affects their statistical characteristics. The noise signal of real objects is more stable in specific frequency ranges, which is explained by the stable operation of the mechanisms and the uniform rectilinear movement of these objects at a constant speed. As such statistical characteristics, you can choose the average signal-to-noise ratio in the frequency ranges. The measurement of the signal-to-noise ratio in the prototype is applied to the entire frequency range, which does not allow to distinguish the classification signs of bioacoustic noise. Therefore, it is proposed to measure the signal-to-noise ratio in different frequency ranges at the same time, in each frequency range to determine the average value of the signal-to-noise ratio by successive time sets simultaneously in several frequency ranges. In the same frequency ranges, determine the standard deviation of the signal-to-noise ratio from the average value from the sample for determining the average value. The frequency ranges for real signals are known, and therefore measuring the signal-to-noise ratio does not present technical difficulties, but it is necessary to measure simultaneously in all frequency ranges. The sample size, which determines the number of measurements to determine the average value, should be related to the accumulation time selected for the detection tasks. This is because all thresholds are set when working on real signals. From this sample, the standard deviation of the obtained signal-to-noise ratio measurements relative to the average value is determined, which reflects the variability of the structure of the initial noise emission. The result of the classification is a decision when comparing the measured values with thresholds that are known and entered when working in the same frequency ranges for the noise emission of real objects. The difference in the mean values of the second and third frequency ranges (Msp2 - Msp3) <P4 indicates that the average levels of bioacoustic noise sources in these ranges do not change much compared to changes in the average noise levels of real sources. On the other hand, the variability of the average value of the second frequency RMS2> P2 and the variability of the average value of the third frequency RMS3> P3 are significantly different from the variability of the average noise emission of real objects. It is especially worthwhile to dwell on the first frequency range in which SKOM1 <P1. In the low-frequency range, bioacoustic noise sources are practically absent, since they have no physical ability to create signals in the low-frequency range. In this range, noise signals of distant objects, which have stable statistical characteristics, or their own level of noise emission, which is also stable, are usually received, although the average value of the noise level in the first frequency range can take on different values depending on the environment.

Именно поэтому анализ отличий статистических характеристик значений отношений сигнал/помеха в разнесенных частотных диапазонах шумопеленгования, измеренных в одно и то же время, позволит классифицировать гидроакустические сигналы шумоизлучения источников биоакустики.That is why the analysis of differences in the statistical characteristics of signal-to-noise ratios in the separated frequency ranges of noise detection measured at the same time will allow us to classify hydroacoustic noise signals from bioacoustic sources.

Блок-схема устройства, реализующего предлагаемый способ классификации гидроакустических сигналов шумоизлучения морских объектов.A block diagram of a device that implements the proposed method for the classification of hydroacoustic noise signals of marine objects.

Предлагаемый способ технически реализуется аппаратно-программными средствами по структурной схеме, приведенной на фиг. 1,The proposed method is technically implemented by hardware and software in accordance with the structural diagram shown in FIG. 1,

Структурная схема включает: антенну 1, состоящую из двух половин полуантенн 2 А1 и 3 А2. каждая из которых соединена со спецпроцессором 4, в состав которого входят блок 5 БПФ, соединенный с полуантенной 2 А1 и блок 6 БПФ, соединенный с полуантенной 3 А2. Первый выход блока 5 последовательно соединен с блоком 7 формирования сигнала, блоком 9 полосовой фильтрации, первым входом блока 11 расчета отношения сигнал/помеха, блоком 12 определения среднего значения и СКО, блока 13 принятия решения и блока 14 отображения и управления. Выход блока 3 А2 соединен через первый выход блока 6 БПФ, через блок 8 формирования сигнала помехи и блок 10 полосовой фильтрации со вторым входом блока 11 расчета отношения сигнал/помеха. Второй выход блока 5 БПФ соединен со вторым входом блока 8 формирования помехи, а второй выход блока 6 БПФ соединен со вторым входом блока 7 формирования сигнала. На второй выход блока 13 принятия решения поступает сигнал из блока 15 пороговых величин.The block diagram includes: antenna 1, consisting of two halves of the semi-antennas 2 A1 and 3 A2. each of which is connected to a special processor 4, which includes an FFT unit 5 connected to a semi-antenna 2 A1 and an FFT unit 6 connected to a semi-antenna 3 A2. The first output of block 5 is connected in series with the signal conditioning block 7, the bandpass filtering block 9, the first input of the signal-to-noise ratio calculating block 11, the mean value and RMSE block 12, the decision block 13, and the display and control block 14. The output of block 3 A2 is connected through the first output of the FFT block 6, through the block 8 of the formation of the interference signal and block 10 bandpass filtering with the second input of the block 11 calculating the signal-to-noise ratio. The second output of the FFT unit 5 is connected to the second input of the interference generating unit 8, and the second output of the FFT unit 6 is connected to the second input of the signal generating unit 7. The second output of decision block 13 receives a signal from threshold block 15.

С помощью предлагаемого устройства реализация способа происходит следующим образом. Антенна 1 принимает сигнал выбранной цели двумя половинками 2 А1 и 3 А2. Выход каждой половинки соединен со своим блоком 5 и 6 спектрального анализа на основе метода БПФ, которые входят в состав спецпроцессора 4. С выхода блока 5 выделенные спектры поступают на вход блока 7 формирования энергии сигнала, на второй вход которого поступает спектр сигнала со второй половинки с выхода блока 6. Для формирования помехи спектр с выхода блока 6 подается на вход блока 8 формирования энергии помехи, на второй вход которого поступает спектр сигнала с блока 5. Это известная процедура, которая реализована в прототипе. Далее в блоке 9 происходит полосовая фильтрация спектра сигнала для формирования необходимых частотных диапазонов, а в блоке 10 полосовая фильтрация помехи в тех же частотных диапазонах. Количество частотных диапазонов и ширина их полосы определяется спектром шумоизлучения реальных объектов, которые имеют стабильный спадающий характер с законом спада 6 дБ на октаву (Евтютов А.П., Митько В.Б. «Примеры инженерных расчетов в гидроакустике». - Л.: Судостроение. 1981. 265 с). Спектры сигнала и помехи, выделенные в частотных диапазонах, поступают в блок 11 расчета отношения сигнал/помехи. Такая процедура определения сигнала и помехи и отношения сигнал/помехи, является известной и используется в прототипе. В типовых гидроакустических системах шумопеленгования (Корякин Ю.А., Смирнов С.А., Яковлев Г.В. «Корабельная гидроакустическая техника». СПб. Наука. 2004 г) так же используются измерения отношения сигнал/помеха. Измеренные значения отношения сигнал/помеха по последовательным временным реализациям поступают в блок 12 для определения среднего значения отношения сигнал/помехи в выбранных частотных диапазонах и определения среднеквадратического отклонения по измеренной выборки. Это известные типовые операции при определении статистических оценок измеренных параметров сигнала шумоизлучения. Для качественного решения задач обработки гидроакустической информации в современных корабельных гидроакустических средствах (станциях) используются спецпроцессоры на основе ЦВС, обладающие высокой производительностью, функциональной надежностью и малыми габаритами. С использованием специального алгоритмического и программного обеспечения спецпроцессорами могут решаться все задачи формирования и обработки принимаемых гидроакустических сигналов, в том числе для измерения параметров сигнала шумоизлучения (Ю.А. Корякин, С.А. Смирнов, Г.В. Яковлев «Корабельная гидроакустическая техника», СПб, изд. «Наука», 2004 г. Стр. 281). Измеренные статистические оценки отношений сигнал/помеха поступают в блок принятия решения 13, на второй вход которого подаются пороговые величины, которые определяются в процессе предварительной работы по реальным объектам шумоизлучения конкретной станцией шумопеленгования. Результаты принятия решения отображаются в блоке 14.Using the proposed device, the implementation of the method is as follows. Antenna 1 receives the signal of the selected target by two halves 2 A1 and 3 A2. The output of each half is connected to its block 5 and 6 of the spectral analysis based on the FFT method, which are part of the special processor 4. From the output of block 5, the selected spectra are fed to the input of signal energy generation block 7, the second input of which receives the signal spectrum from the second half with output of block 6. To generate interference, the spectrum from the output of block 6 is fed to the input of block 8 of generating interference energy, the second input of which receives the signal spectrum from block 5. This is a known procedure that is implemented in the prototype. Then, in block 9, band-pass filtering of the signal spectrum occurs to form the necessary frequency ranges, and in block 10, band-pass filtering of noise in the same frequency ranges. The number of frequency ranges and their bandwidths is determined by the noise emission spectrum of real objects that have a stable decaying character with a decay law of 6 dB per octave (Evtyutov A.P., Mitko V.B. “Examples of engineering calculations in hydroacoustics.” - L .: Shipbuilding 1981. 265 c). The signal and interference spectra allocated in the frequency ranges are supplied to the signal-to-noise ratio calculation unit 11. This procedure for determining the signal and interference and the signal-to-noise ratio is known and is used in the prototype. In typical hydroacoustic noise-finding systems (Koryakin Yu.A., Smirnov S.A., Yakovlev G.V. “Ship hydroacoustic equipment. St. Petersburg. Science. 2004), signal-to-noise ratio measurements are also used. The measured signal-to-noise ratio values for successive time realizations are sent to block 12 to determine the average signal-to-noise ratio in the selected frequency ranges and determine the standard deviation from the measured sample. These are known typical operations in determining statistical estimates of the measured parameters of a noise signal. For the high-quality solution of the problems of processing sonar information in modern ship sonar tools (stations), special processors based on a digital computer system are used, which have high performance, functional reliability and small dimensions. Using special algorithmic and software, special processors can solve all the problems of generating and processing received hydroacoustic signals, including for measuring the parameters of a noise signal (Yu.A. Koryakin, SA Smirnov, G.V. Yakovlev "Shipborne sonar equipment" , St. Petersburg, publishing house "Science", 2004, p. 281). The measured statistical estimates of the signal-to-noise ratios go to decision block 13, the second input of which is supplied with threshold values that are determined during preliminary work on real noise emission objects by a particular noise-finding station. Decision results are displayed in block 14.

Таким образом, поставленная задача определения сигналов шумоизлучения, вызванная случайными шумовыми сигналами биоакустики, решена с использованием статистических оценок измерений отношения сигнал/помеха в частотных диапазонах.Thus, the task of determining noise signals caused by random noise signals of bioacoustics is solved using statistical estimates of signal-to-noise ratio measurements in frequency ranges.

Claims

A method for classifying noise emissions from marine objects, in which the receiving noise signal from an object is produced by two halves of the directivity characteristics of one antenna (two half-antennas), the signals from the output of each half-antenna are converted into digital form, the sequences are transmitted over time in processing sets, and a spectral analysis of each is performed based on the Fourier transform temporal implementation, determine the energy spectrum of the noise signal from the total signal semi-antenna, and the interference from the difference signal luantenn, determine the signal-to-noise ratios in the entire frequency range, characterized in that they determine the energy spectrum of the signal and interference in the frequency range of the sonar direction finder, subdivide this frequency range into three, the first of which includes frequencies below the frequencies emitted by biological underwater objects, each frequency range determines the signal spectrum and the interference spectrum and determine the signal-to-noise ratio, repeat the determination of the signal-to-noise ratio according to the sequence nym time sets N input implementation, determining the average value of the signal / noise ICP _i for each frequency band, where i - the number of the frequency range for each frequency band determined by the standard skom deviation _i from the mean ICP _i, and the solutions to no signal noise emissions of a real target are taken: if RMS1 <P1, where P1 is the threshold in the first frequency range for real objects, the standard deviation of the signal-to-noise ratio in the second frequency range SKOm2> P2, where P2 is horn in the second frequency range for real objects, the standard deviation of the signal-to-noise ratio in the third frequency range SKOM3> P3, where P3 is the threshold in the third frequency range for real objects, and the difference in the average signal-to-noise ratio of the second and third frequency range (MS2 -Msp3) <P4, where P4 is the threshold determined by the difference in the average values of the signal / noise ratios of the second and third frequency range for real objects, while the thresholds P1, P2, P3, P4 are measured in advance when real systems are detected noise emission catch known real objects by the above procedure to selected frequency ranges.