Sonar sinyal işleme - Sonar signal processing - Wikipedia

Bu makale genel bir liste içerir Referanslar, ancak büyük ölçüde doğrulanmamış kalır çünkü yeterli karşılık gelmiyor satır içi alıntılar. Lütfen yardım edin geliştirmek bu makale tanıtım daha kesin alıntılar. (Aralık 2013) (Bu şablon mesajını nasıl ve ne zaman kaldıracağınızı öğrenin)

Sonar sistemleri genellikle menzil bulma ve tespit için su altında kullanılır. Aktif sonar, suya akustik bir sinyal veya ses darbesi gönderir. Ses, hedef nesneden seker ve sonar dönüştürücüye bir "yankı" verir. Aktif sonarın aksine pasif sonar kendi sinyalini yaymaz, bu da askeri gemiler için bir avantajdır. Ancak pasif sonar, diğer pasif dinleme cihazları ile birlikte kullanılmadıkça bir nesnenin menzilini ölçemez. Bir ses kaynağının nirengi için birden fazla pasif sonar cihazı kullanılmalıdır. Ne olursa olsun aktif sonar veya pasif sonar yansıyan sinyalde yer alan bilgiler teknik olmadan kullanılamaz sinyal işleme. Karışık sinyalden yararlı bilgileri çıkarmak için, ham akustik verileri aktarmak için bazı adımlar atılır.

Aktif Sonar

Aktif sonar için, sinyal işleme sistemi sırasında altı adım gereklidir.

Sinyal üretimi

Bir sinyal darbesi oluşturmak için tipik analog uygulamalar osilatörler ve voltaj kontrollüdür osilatörler (VCO) modülatörleri takip eder. Darbe zarflarını ağırlıklandırmak ve sinyal spektrumunu iletim için bazı uygun taşıyıcı frekansına çevirmek için genlik modülasyonu kullanılır.

İlk olarak sonar sisteminde akustik basınç alanı şu şekilde temsil edilebilir: ${ displaystyle s (t, { vec {r}})}$. Alan işlevi dört değişken içerir: zaman ${ displaystyle t}$ ve mekansal koordinat ${ displaystyle {} { vec {r}} = (x, y, z)}$. Böylece, göre Fourier dönüşümü, frekans alanında^[1]

${ displaystyle {} s (w, { vec {k}}) = iiiint limitler , s (t, { vec {r}}) cdot e ^ {- j (wt - { vec { k}} { vec {r}})} d { vec {x}} dt,}$

${ displaystyle { vec {k}} = (k_ {x}, k_ {y}, k_ {z}),}$

${ displaystyle {} s (t, { vec {r}}) = iiiint limitler , s (w, { vec {k}}) cdot e ^ {j (wt - { vec {k }} { vec {r}})} d { vec {k}} dw,}$

Formülde ${ displaystyle w}$ zamansal frekans ve ${ displaystyle { vec {k}}}$ uzaysal frekanstır. ${ displaystyle s (t, { vec {r}}) = e ^ {- j (wt - { vec {k}} { vec {r}})},}$ elemental sinyallerin lineer bir kombinasyonu alınarak herhangi bir 4-D oluşturulabilmesi için elemental sinyal olarak. ${ displaystyle { vec {k}}}$ dalgaların yayılma yönünü verir ve dalgaların hızı

${ displaystyle v = { frac {w} {| { vec {k}} |}}}$

Dalga boyu

${ displaystyle lambda = { frac {2 pi} {| { vec {k}} |}}}$

Zamansal örnekleme

Modern dünyada, dijital bilgisayarlar veri analizinde daha yüksek hıza ve verimliliğe çok katkıda bulunur. Bu nedenle, sinyali zaman alanında örnekleyerek bir analog sinyali dijital sinyale dönüştürmek gerekir. İşlem üç cihazla gerçekleştirilebilir: bir dijital dönüştürme cihazı, bir dinamik aralık kontrolörü ve bir dijital dönüştürme cihazı.

Basit olması için, örnekleme eşit zaman aralıklarında yapılır. Örneklenmiş sinyalden gelen sinyali yeniden oluşturduktan sonra bozulmayı (yani frekans alanında takma ad) önlemek için, daha hızlı bir oranda örnekleme gerekir. Bir analog sinyalin bilgi içeriğini iyi koruyabilen örnekleme hızı ${ displaystyle s (t, { vec {r}})}$, Nyquist-Shannon örnekleme teoremine sunulur. Örnekleme periyodunun T olduğunu varsayarsak, bu nedenle geçici örneklemeden sonra sinyal

${ displaystyle r (t) = r (nT) = s ({ vec {r}}, nT)}$ n tamsayıdır.

Mekansal örnekleme ve hüzmeleme

Sonar sisteminde iyi bir sistem performansı için uygun sensör dizisine ve hüzmeleyiciye sahip olmak gerçekten önemli bir parçadır. Akustik alan hakkında bilgi çıkarmak için alanı uzay ve zamanda örneklemek gerekir. Zamansal örnekleme daha önceki bir bölümde tartışılmıştı. Sensör dizisi uzamsal alanı örneklerken, hüzmeleyici sistemin algılama ve tahmin performansını geliştirmek için sensörün çıkışını özel bir şekilde entegre eder. Huzme şekillendiricinin girdisi bir dizi zaman serisidir, huzme şekillendiricinin çıktısı ise başka bir zaman serisi veya bir dizi Fourier katsayısıdır.

${ displaystyle r_ {i} (t) = s ({ vec {x}} _ {i}, t)}$

${ displaystyle { vec {x}} _ {i} = (x_ {i}, 0,0) = (iD, 0,0)}$

İstenilen bir yön için ${ displaystyle { vec {k}} = { vec {k}} _ {0}}$,Ayarlamak ${ displaystyle t_ {i} = { frac {{ vec {k}} _ {0}} {w}} { vec {x}} _ {i}}$

Hüzmeleme, belirli bir yönde yayılan sinyal bileşenlerini izole etmek için uygulanabilen bir tür filtrelemedir. Resimde, bir dizi alıcı tarafından gerçekleştirilebilen en basit hüzmeleyici, ağırlıklı gecikmeli ve toplamlı hüzmeleyicidir. veya sensörler. Her üçgen, uzamsal alanda örneklenecek bir sensördür. Uzamsal örneklemeden sonra, örnek sinyal ağırlıklandırılacak ve sonuç tüm ağırlıklı sinyallerin toplamı olacaktır. Uzayda dağıtılmış bir dizi M sensörü varsayarsak, ${ displaystyle i}$sensör pozisyonunda bulunur ${ displaystyle x_ {i} (i = 0,1, ..., M-1)}$ ve aldığı sinyal gösterilir ${ displaystyle r_ {i} (t)}$Böylece hüzmelemeden sonra sinyal

${ displaystyle b (t) = { frac {1} {M}} toplamı _ {i = 0} ^ {i = M-1} {w_ {i} r_ {i} (t-t_ {i} )}}$

Bant değiştirme

Sonraki işlemler için gerekli olan donanım ve yazılımın karmaşıklığını azaltmak için aktif ve pasif sonarda bant kaydırma kullanılır. Örneğin, aktif sonarlarda, alınan sinyal çok dar bir frekans bandında, tipik olarak yaklaşık 2 kHz, bazı yüksek frekansta, tipik olarak yaklaşık 50 kHz'de ortalanmış olarak bulunur. Alınan süreci 100 kHz Nyquist hızında örneklemek zorunda kalmamak için, süreci temel banda demodüle etmek ve ardından örneklemeyi kullanmak daha etkilidir. karmaşık zarf sadece 2 kHz'de.

Filtreleme ve yumuşatma

Filtreler ve düzleştiriciler, modem sonar sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneklemeden sonra, sinyal analog sinyalden ayrı bir zaman sinyaline dönüştürülür, bu nedenle yalnızca dijital filtreler dikkate alınır. Dahası, bazı filtreler zamanla değişen veya uyarlanabilir olsa da, filtrelerin çoğu doğrusal kayma değişmezdir. Sonar sinyal işlemcilerinde kullanılan dijital filtreler, frekans içeriğini değiştirmek için dalga formlarının filtrelenmesi ve gürültünün etkilerini azaltmak için dalga formlarının yumuşatılması olmak üzere iki ana işlevi yerine getirir. İki genel dijital filtre türü, FIR ve sonsuz dürtü yanıtı (IIR) filtreleridir. FIR filtresinin girdi-çıktı ilişkisi

${ displaystyle y (n) = toplamı _ {k = 0} ^ {N-1} {h (k) x (n-k)}}$ (1-D)

${ displaystyle y (n1, n2) = toplam _ {k_ {1} = 0} ^ {M_ {1} -1} toplam _ {k_ {2} = 0} ^ {M_ {2} -1} {h (k_ ​​{1}, k_ {2}) x (n_ {1} -k_ {1}, n_ {2} -k_ {2})}}$ (2-B)

Bir IIR filtresinin girdi-çıktı ilişkisi

${ displaystyle y (n) = toplam _ {k = 0} ^ {N-1} {a_ {k} x (nk)} + toplamı _ {k = 0} ^ {M-1} {b_ { k} y (nk)}}$ (1-D)

${ displaystyle y (n_ {1}, n_ {2}) = toplam _ {r_ {1} = 0} ^ {N_ {1} -1} toplam _ {r_ {2} = 0} ^ {N_ {2} -1} {a (r_ {1}, r_ {2}) x (n_ {1} -r_ {1}, n_ {2} -r_ {2})} - toplam _ {l_ {1 } = 0} ^ {M_ {1} -1} toplam _ {l_ {2} = 0} ^ {M_ {2} -1} {b (l_ {1}, l_ {2}) y (l_ { 1}, l_ {2})}}$ (2-B)

Hem FIR filtrelerinin hem de IIR filtrelerinin avantajları ve dezavantajları vardır. İlk olarak, bir sonar işlemcisinin hesaplama gereksinimleri, FIR filtreleri uygulanırken daha ağırdır. İkincisi, bir IIR filtresi için doğrusal fazın elde edilmesi her zaman zordur, bu nedenle FIR filtresi, bir IIR filtresinin aksine kararlıdır. Dahası, FIR filtreleri, pencereleme tekniği kullanılarak daha kolay tasarlanır.

Karar işleme

Kısacası, sonarın amacı, akustik uzay-zaman alanından bilgi ve verileri çıkarmak ve bunları tasarlanmış ve önceden belirlenmiş bir sürece yerleştirmektir, böylece farklı durumları tek bir sabit modelde uygulayabiliriz. Böylece hedefi gerçekleştirmek için sonar sisteminin son aşaması aşağıdaki işlevlerden oluşur:

1. Tespit: Sonar tespiti, hedefin etrafında gürültü olup olmadığını belirler.
2. Sınıflandırma: Sonar sınıflandırması, tespit edilen bir hedef sinyali ayırt eder.
3. Parametre tahmini ve izleme: Sonarda tahmin, genellikle önceden tespit edilmiş bir hedefin yerinin belirlenmesi ile ilişkilendirilir.
4. Normalleştirme: Normalleştirme, algılama istatistiğinin yalnızca gürültü yanıtını olabildiğince tek tip hale getirmektir.
5. Görüntü işleme: Görüntü işleme, sonar sisteminin çalışabilirliği ve veri yönetimi sorunlarını ele alır.

Ayrıca bakınız

• Filtrele
• Yankı sesi
• Pasif Radar
• Radar
• Scientific Echosounder
• Sinyal işleme
• Dijital Sinyal İşleme

Referanslar

• William C. Knight. Sonar için Dijital Dijital İşleme. IEEE BİLDİRİLERİ. Cilt-69. No-11, KASIM 1981
• Hossein Peyvandi. Sonar Sistemleri ve Sualtı Sinyal İşleme: Klasik ve Modern Yaklaşımlar, Bilimsel Uygulamalı Telekomünikasyon Koleji, Tahran.