На правах рукописи

Карабанов Иван Вячеславович

АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ

ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ

ПОДВОДНОГО РОБОТА

05.13.01 – системный анализ, управление и обработка информации

(техника и технология)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Хабаровск – 2013 2

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

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент, Бурдинский Игорь Николаевич

Официальные оппоненты: Амосов Олег Семенович, доктор технических наук, профессор, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Комсомольский-наАмуре государственный технический университет», г. Комсомольск-на-Амуре, заведующий кафедрой промышленной электроники.

Овчарук Валерий Николаевич, кандидат технических наук, доцент, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тихоокеанский государственный университет», г. Хабаровск, доцент кафедры автоматики и системотехники.

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Специальное конструкторское бюро средств автоматизации морских исследований Дальневосточного отделения Российской академии наук

Защита состоится «26» декабря 2013 г. в 12-00 на заседании диссертационного совета Д 212.294.05 при ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет»

по адресу: 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136, ауд. 315л.

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

Автореферат разослан « » ноября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Бурдинский Игорь Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время одним из наиболее эффективных средств для работ под водой является подводный робот. Успех миссии подводного робота обеспечивают его бортовые системы. Автономное функционирование робота предполагает анализ ситуаций и выбор маршрута без вмешательства человека. В связи с этим важную роль играет навигационная бортовая система подводного робота, в частности акустическая система позиционирования.

В Российской Федерации одной из ведущих организаций по созданию подводных роботов, а также различных гидроакустических средств является Институт Проблем морских технологий дальневосточного отделения РАН (ИПМТ ДВО РАН). Разработанная ИПМТ ДВО РАН гидроакустическая навигационная система (МТК1.2.06.0.0.00.00ТУ) имеет следующие характеристики: дальность действия до 10 км, в зависимости от гидрологических условий района работ погрешность определения дистанции в условиях глубокого моря не превышает 0, % и для мелкого моря – 1,0 %. Показатели погрешности определения дистанций систем позиционирования иностранными компаниями, такими как SonicWorks и LinkQuest, заявлены менее 0,1 %.

Точность современных систем позиционирования подводных роботов выступает одним из ограничений, ввиду которого для многих классов задач подводные роботы еще не способны полностью заменить присутствие человека под водой. Сегодня возникает потребность во все более сложных миссиях для подводного робота: подледных работах, исследовании арктических морей, мониторинге подводных коммуникаций, обслуживании нефтяных скважин и т. п.

Усложнение миссий подводного робота стимулирует исследовательские и конструкторские работы в области развития подводной робототехники и гидроакустических средств. Эффективность системы позиционирования прежде всего зависит от того, как решается задача обнаружения сигнала в приемном устройстве. В свою очередь, совершенствование методов и средств обнаружения сигнала способно качественно изменить характеристики системы позиционирования.

Основные результаты исследований по проблемам приема и обнаружения сигнала в широкополосных системах отражены в работах ученых: Л. Е.

Варакина, Ю. Г. Сосулина, Ф. М. Вудворда, Я. Д. Ширмана, Ю. Б Окунева, И.П.

Ипатова, И. Дж. Мила, Л. Джирода, Д. Эстрин, Р. Х. Баркера и др.

В данной работе проблемы точности позиционирования под водой решаются разработкой и исследованием новых алгоритмов обработки сложных гидроакустических сигналов. Разработка более совершенных алгоритмов обработки сигналов, а также применение сложных сигналов позволит повысить точность обнаружения сигнала, оценить достоверность принимаемых данных, сократить количество ошибок приема, что даст возможность улучшить эффективность работы системы позиционирования в целом.

Целью данной работы является разработка алгоритмов обработки гидроакустических сигналов для повышения точности системы позиционирования подводного робота.

Область исследования. Разработка алгоритмов решения задач и специального программного обеспечения оптимизации и обработки информации (пункты 4 и 5 раздела «Области исследования» паспорта специальности 05.13. «Системный анализ, управление и обработка информации»).

Объект исследования. Гидроакустические системы позиционирования подводного робота.

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

Анализ современных методов и алгоритмов обнаружения сигналов во временной области, определение требований к разрабатываемым алгоритмам.

Программная реализация модели гидроакустического канала, имитирующая затухание сигнала, эффект отражения и действие шумов.

Проведение вычислительных экспериментов, включающих излучение гидроакустического сигнала, его распространение в канале и обработку приемным устройством при помощи разработанной модели.

Разработка и исследование алгоритмов обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов на основании анализа результатов проведенных вычислительных экспериментов.

Обработка и анализ данных натурных экспериментов для определения эффективности предложенных алгоритмов и подтверждения адекватности разработанной модели распространения сигнала.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы обработки сигналов и теории системного анализа, методы теории вероятности и математической статистики, методы математического и имитационного моделирования, методы вычислительной математики. Натурные испытания проводились при помощи созданного Лабораторией интеллектуальных технологий и систем ТОГУ программно-аппаратного комплекса в условиях мелкого моря в акваториях Приморского края.

Научная новизна.

Разработана модель распространения гидроакустического сложного фазоманипулированного сигнала, которая при использовании экспериментальных данных позволяет учитывать реальные условия эксплуатации гидроакустических систем за счет уточнения характеристик шумов и многолучевой структуры, соответствующих реальному каналу.

Разработан модифицированный алгоритм обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов системы позиционирования, позволяющий увеличить точность оценки времени запаздывания и осуществить проверку достоверности принимаемых данных за счет использования выбеливающего фильтра и адаптивного вычисления мощности входного сигнала.

Разработан модифицированный алгоритм обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов системы позиционирования, позволяющий уменьшить сложность обработки за счет сокращения количества вычислительных операций.

Предложен способ построения цифровой системы приемного устройства гидроакустической системы позиционирования подводного робота, позволяющий уменьшить энергетические показатели за счет двухступенчатой корреляционной обработки.

Практическая ценность результатов работы. Теоретически обоснованы и экспериментально подтверждены оценки величины ошибки определения времени запаздывания и частости событий успешного обнаружения, которые характеризуют работу предлагаемых алгоритмов, а также разработаны рекомендации по выбору способов обработки в зависимости от требований к помехоустойчивости, точности и энергопотреблению системы. Использование разработанных алгоритмов обработки сигналов позволит сократить количество ошибок и увеличить точность определения положения подводного робота.

Результаты исследования могут быть использованы в гидроакустических системах локации, телеметрии и связи.

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается корректным использованием теоретических и экспериментальных методов обоснования полученных результатов, выводов и рекомендаций, а также близкими показаниями данных моделирования и результатов натурных испытаний.

Реализация результатов работы. Разработанные в диссертационной работе алгоритмы обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов использовались в Институте проблем морских технологий ДВО РАН в рамках НИОКР по разработке навигационной системы для автономных необитаемых подводных аппаратов серии «ММТ» при проектировании модулей цифровой обработки сигналов системы позиционирования. Внедрение результатов диссертационной работы позволило повысить точность системы позиционирования подводного аппарата при работе в мелком море. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе Тихоокеанского государственного университета в рамках дисциплин «Основы передачи дискретных сообщений», «Системы цифровой обработки сигналов», а также в курсовом и дипломном проектировании по специальностям «Вычислительные телекоммуникационные системы».

Связь темы исследования с научными программами. Исследования проводились при поддержке грантов в рамках следующих научно-исследовательских работ: НИР ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 – 2013 гг., проекты «Исследование принципов построения систем наведения и позиционирования подводного робота с применением современных микроэлектронных средств на примере матричной логики и цифровых сигнальных процессоров» (ГК № П497 от 13 мая 2010 г.) и «Математическая модель гидроакустического канала и средство комплексного анализа акустических сигналов на основе экспериментальных и теоретических исследований» (ГК № 14.740.11.1138 от 09.06.2011); НИР по программе У.М.Н.И.К., финансируемая Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, проект «Разработка высокоточного модуля гидроакустической навигационной системы для определения наклонной дальности» (ГК № У-2008-6/4 от 28.10.2008 и ГК № У-2010-1/11 от 01.03.2010).

Основные положения, выносимые на защиту.

Показано, что моделирование процесса распространения гидроакустического сигнала в мелком море позволяет за счет использования экспериментальных данных учитывать реальные условия эксплуатации гидроакустических систем позиционирования, а также оценивать параметры точности и помехоустойчивости этих систем.

Использование выбеливающего фильтра в совокупности с пороговым детектором, работа которого основана на измерении мощности сигнала, при корреляционной обработке позволяет обнаружить гидроакустический сигнал с повышенной точностью по сравнению с линейной корреляционной обработкой.

Понижение частоты дискретизации до величины полосы частот сигнала и одновременное уменьшение количества уровней квантования приемного устройства до двух при корреляционной обработке гидроакустического сигнала позволяет эффективно решать задачу обнаружения сигнала и снизить вычислительную сложность алгоритмов обработки.

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях: XXVI конференции памяти выдающегося конструктора гироскопических приборов Н.Н. Острякова (Санкт-Петербург, 2008 г.); X Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2009 г.); «The First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications»

(Владивосток, 2010 г.); IV, V Всероссийских научно-технических конференциях «Технические проблемы освоения мирового океана» (Владивосток, 2011, гг.); «OCEANS 2011 IEEE Santander Conference and Exhibition» (Испания, Сантандер, 2011); «XVIII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам» (Санкт-Петербург, 2011 г.);

«Информационные технологии XXI века» (Хабаровск, 2013 г.); 12-й, 13-й и 14-й Международные конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA» (Москва, 2010, 2011, 2012 гг.). Работа в целом обсуждалась на научных семинарах кафедры «Вычислительная техника» и Лаборатории интеллектуальных технологий и систем ТОГУ.

Публикации и личный вклад автора. Основные результаты исследований отражены в 36 печатных работах, среди которых 2 публикации в изданиях, входящих в Перечень российских рецензируемых научных журналов, 2 патента на изобретение, 15 публикаций в сборниках международных и всероссийских конференций, 12 свидетельств о регистрации программы по тематике исследований.

Личный вклад автора при проведении исследований заключается в разработке алгоритмов и программного обеспечения обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 120 страниц основного текста, 46 рисунков, 14 таблиц, библиографический список из наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обозначается актуальность темы, приводятся основные теоретические и практические результаты, характеризуется научная новизна работы, формулируются цели, задачи и методы исследования, а также выносимые на защиту положения.

В первой главе рассмотрены особенности решения задачи оценки времени запаздывания гидроакустического сигнала в условиях мелкого моря, проведен анализ требований, предъявляемых к гидроакустической системе позиционирования, приводится обоснование использования имитационного моделирования как основного инструмента для достижения цели диссертационного исследования.

В главе анализируются элементы теории обработки широкополосных сигналов, касающиеся проблем асинхронного приема, определения достоверности принимаемых данных и точности оценки момента прихода сигнала. Также решается задача выбора типа сигнала для оценивания временной задержки в системе позиционирования подводного робота.

позиционирования подводного робота, а также анализа особенностей распространения гидроакустического сигнала, сформулирован ряд требований к разрабатываемым алгоритмам обработки сигналов:

Обеспечение низкой сложности алгоритмов, что позволит иметь малый объем вычислений и повысить энергетическую эффективность конечной системы.

Высокая точность обнаружения момента прихода сигнала для обеспечения необходимого качества позиционирования.

Необходимость оценки достоверности получаемых данных с целью минимизации ошибок позиционирования.

Наличие набора ортогональных сигналов для обеспечения позиционирования группы подводных роботов.

Помехоустойчивость в соответствии с особенностями используемого канала передачи.

Вторая глава посвящена разработке модели распространения сложного фазоманипулированного (ФМ) гидроакустического сигнала. Показаны недостатки существующих моделей распространения гидроакустического сигнала и обосновано решение разработки модифицированной модели. Приведены принципы формирования сложных ФМ сигналов, используемые при моделировании работы излучателя. Получено аналитическое выражение, описывающее сигнал на входе приемного устройства после прохождения гидроакустического канала.

Представлено описание программного обеспечения для имитации распространения сигнала в гидроакустическом канале.

Распространенные модели канала часто основаны на использовании белого гауссовского шума. В отдельных работах также используются многолучевые модели, в которых амплитуды отраженных сигналов либо определяются по линейному закону, либо выбираются произвольно. Такие модели распространения оказываются неадекватны реально наблюдаемым явлениям в гидроакустическом канале. Предлагаемая модель канала для описания эффекта многолучевости использует модель Райса. В соответствии с данной моделью сигнал () описывается следующим выражением:

где () и () – многолучевые компоненты; – амплитуда доминирующего компонента; – фаза доминирующего компонента; – средняя частота сигнала.

При описании эффекта многолучевого распространения в разработанной модели предлагается вычислять амплитудный профиль задержки лучей () (многолучевой профиль) с целью уточнения амплитуд компонентов сигнала. Для вычисления использовались цифровые копии реализаций гидроакустического сигнала (более десяти тысяч реализаций), записанных в условиях мелкого моря при различных дистанциях. Чтобы вычислить характеристику (), необходимо было выделить отдельные лучи в структуре принимаемого сигнала и оценить амплитуду каждого из лучей. Отдельная реализация сигнала обрабатывалась корреляционным способом с применением порогового детектирования.

Квадратурные амплитуды лучей и для фиксированного значения задержки использовались для вычисления среднеквадратичного значения амплитуды ( ). Затем по полученным значениям ( ) вычислялся многолучевой профиль (рис. 1) путем аппроксимации полученных точек () = (( )).

АЧХ реального шума в гидроакустическом канале.

Чтобы получить из белого гауссовского шума случайный процесс с произвольной функцией плотности вероятности необходимо нелинейное преобразование. Сначала численно рассчитывалась интегральная функция распределения вероятности 1 () для гауссовского шума после фильтрации (). Затем такая же функция 2 () рассчитывалась для реального шума, а также обратная ей функция () = 2 1 (). Вычисленные функции позволили получить преобразование для формирования процесса с заданной функцией распределения вероятностей () = g[1 ()]. В данной работе для этих целей использовался аппроксимирующий полином третьей степени.

В основе модели потери энергии на распространение гидроакустического сигнала лежат аналитические формулы интенсивности и акустического давления для мелкого и глубокого моря, с помощью которых могут быть оценены средняя энергия сигнала и дальность передачи.

Конечное выражение для предложенной модели распространения сложного ФМ сигнала представляется следующим образом:

– -й дискретный отсчет -й многолучевой составляющей сигнала;

где – реализация аддитивного белого гауссовского шума; – импульсная характеристика фильтра, имеющего АЧХ реального шума на входе приемника; () – степенной полином, задающий необходимую функцию плотности вероятности.

Отличительными особенностями предложенного решения по моделированию распространения сигнала является уточнение характеристик гидроакустического канала за счет использования импульсной характеристики, учитывающей амплитудно-частотную характеристику реального шума, а также нелинейного преобразования (), позволяющего генерировать шум с заданной функцией плотности вероятностей амплитуд, и амплитудного профиля задержки лучей ( ), описывающего многолучевое распространение сигнала.

При этом каждая из многолучевых составляющих сигнала определяется выражением где – амплитуда многолучевой составляющей; – несущая частота сигнала;

– дискретный отсчет времени с номером ; – фаза многолучевой составляющей; – -й символ многолучевой последовательности; – время запаздывания луча прямой видимости; – время запаздывания -й составляющей, определяемое для > 0 как значение случайной величины с равномерным распределением в диапазоне значений [0; п ] (п – длительность многолучевого профиля), при = 0 данный параметр также равен нулю = 0; – длительность одного символа сигнала; – длительность сигнала.

Амплитуда многолучевой составляющей определяется как где и – значения двух независимых случайных величин с нормальным распределением, имеющих математическое ожидание, равное нулю, и среднеквадратичное отклонение ( ).

Фаза каждой из составляющих определяется следующим образом:

Для формирования сложных ФМ сигналов использовались два вида последовательностей: М-последовательности и коды Голда, которые применялись в виду оптимальных корреляционных свойств, заключающихся в максимальном отношении величины главного пика к боковым лепесткам, что обеспечивает наилучшую помехоустойчивость. В табл. 1 приведены данные о количестве синтезированных последовательностей различной длины. Величина боковых лепестков автокорреляционной функции «идеальной» М-последовательности равна 1/, где – длина кодовой последовательности. Из общего числа кодов, генерируемых при синтезе М-последовательностей, были выбраны «неидеальные» М-последовательности и оптимальные коды Голда. Величина боковых лепестков автокорреляционной функции «неидеальных» М-последовательностей не превышает 20 % от значения пика, а кодов Голда – 30 %.

Табл. 1. Наборы кодовых последовательностей, символы Количество «идеаль- Количество «неиде- Количество ных» последователь- альных» последова- оптимальных *В автореферате приведены результаты исследования сложных фазоманипулированных сигналов при =127, =41,6 кГц, ширине полосы Рис. 2. Результаты испытаний различных моделей обнаружения сигнала рассчитывалась величина частости событий успешного обнаружения сигнала дет как отношение количества событий успешного обнаружения к общему числу испытаний при заданном значении Третья глава посвящена разработке алгоритмов обработки сложных ФМ сигналов. Существующие способы обработки сигнала, применяемые при решении задачи обнаружения, были исследованы посредством имитационного моделирования с использованием разработанной модели. Проведенные вычислительные эксперименты позволили дать оценки помехоустойчивости и точности для рассматриваемых способов обработки. Весь процесс обработки сигнала при выполнении данного анализа был разбит на три этапа: предварительная обработка, выделение полезного сигнала и его обнаружение. В результате были синтезированы два алгоритма обработки сложных ФМ гидроакустических сигналов: алгоритм на базе выбеливающего фильтра с целью – обеспечить наибольшую помехоустойчивость при асинхронном приеме (алгоритм 1) и алгоритм на базе знаковой корреляции с целью – сократить вычислительную сложность обработки (алгоритм 2).

Алгоритм 1 требует предварительного вычисления импульсной характеристики выбеливающего фильтра и состоит из следующих этапов: 1) выравнивания амплитуд спектра сигнала выбеливающей фильтрацией; 2) выделения сигнала посредством линейной корреляции; 3) детектирования с адаптивным расчетом порога, учитывающим энергию входного сигнала.

Импульсная характеристика выбеливающего фильтра определяется как – частотная характеристика выбеливающего фильтра; и – длина имгде пульсной характеристики.

Алгоритм 2, основанный на выполнении битовых операций, состоит из этапов: 1) выравнивания амплитуд сигнала, реализуемых знаковой функцией; 2) cмещения сигнала в область низких частот; 3) обработки сигнала фильтром низких частот; 4) понижения частоты дискретизации; 5) повторного выравнивания амплитуд сигнала; 6) выделения полезного сигнала посредством вычисления знаковой корреляционной функции; 7) детектирования пиков функции с учетом длительности многолучевого профиля.

В основе данного алгоритма лежит вычисление знаковой корреляции где ср – длительность обрабатываемого сигнала в отсчетах частоты дискретизации ср ; [] – знаковая функция; + – обрабатываемый входной сигнал в цифровой форме; – битовая корреляционная маска, являющаяся цифровой копией ожидаемого сигнала.

При пороговом детектировании в каждом из разработанных алгоритмов происходит проверка условия >, где – пороговое значение, определяемое способом обработки. В случае выполнения данного условия необходимо также дополнительно проверить, не было ли превышения порога в пределах интервала, равного количеству п шагов дискретизации [п ; ].

Если превышение порога уже имело место быть в данном интервале, то пик считается ложным. Выбор пиков корреляционной функции позволяет более точно регистрировать момент прихода сигнала.

Проведен сравнительный анализ эффективности работы предлагаемых алгоритмов со способом линейной корреляции, применяющимся в современных системах позиционирования. Каждое испытание начиналось с формирования идеального сигнала, моделирования многолучевой структуры и наложения шума заданной мощности. Далее зашумленный сигнал обрабатывался тремя алгоритмами, включающими: 1) алгоритм 1 на базе выбеливающего фильтра, 2) алгоритм 2 на базе знаковой корреляционной обработки, 3) линейную корреляцию с использованием правила максимального значения. Далее на рис. приведены графики частости событий успешного обнаружения дет и среднеквадратичного отклонения ошибки обнаружения (0 ). Ошибка (0 ) рассчитывалась только для случаев успешного обнаружения сигнала и выражена в относительных единицах по отношению к ширине корреляционного пика сложного сигнала 0.

Рис. 3. Результаты математического моделирования: а) – оценка вероятности обнаружения;

Результаты имитационного моделирования показали уменьшение помехоустойчивости алгоритма на базе выбеливающего фильтра по сравнению с линейной корреляционной обработкой до 2 дБ, но точность оценки времени запаздывания была улучшена. Снижение помехоустойчивости по оцениваемой вероятности обнаружения по сравнению с базовым способом линейной корреляции объясняется переходом к пороговым критериям обнаружения сигнала, которые не являются оптимальными. Однако, именно использование пороговых критериев позволяет выделять отдельные пики в структуре сигнала и определять время прохождения более точно. Данные моделирования показали, что при фиксированном значении ошибки обнаружения момента прихода сигнала выигрыш разработанного алгоритма по величине составляет от 2,1 до 2,9 дБ.

Алгоритм 2, реализуемый на базе метода знаковой корреляционной обработки, разработан с целью – упростить процедуру приема сигнала и снизить вычислительные затраты. Данный алгоритм также показал лучшие результаты по точности оценки времени запаздывания сигнала по сравнению с критерием максимума корреляционной функции, который не учитывает многолучевой структуры сигнала. Выравнивание амплитуд сигнала позволяет эффективно бороться с импульсной помехой, характерной в условиях мелкого моря. Снижение частоты дискретизации негативно сказывается на помехоустойчивости и точности, что хорошо видно при сравнении данного алгоритма с предыдущим. Однако, точность алгоритма при этом выше по сравнению с линейной корреляционной обработкой. Вычислительная сложность алгоритма значительно ниже, чем у первого алгоритма, и определяется отношением частоты дискретизации к полосе частот обрабатываемого сигнала. Вычислительные эксперименты позволили наблюдать при фиксированном значении ошибки обнаружения выигрыш алгоритма 2 по величине от 0,4 дБ до 1 дБ.

Таким образом, разработанные алгоритмы имеют ряд новых свойств по сравнению с базовым:

способность вести асинхронный прием за счет пороговых критериев, определяющих достоверны ли принятые данные;

подавление импульсной помехи за счет наличия первичной обработки;

повышенную точность оценки параметра временной задержки за счет способности разделения лучей и стратегии выбора пиков корреляционной функции.

На основе полученных результатов исследования разработанных алгоритмов, был предложен способ построения цифровой системы приемного устройства гидроакустической системы позиционирования подводного робота (рис. 4).

Рис. 4. Структура цифровой системы приемного устройства гидроакустической системы В предлагаемом способе построения цифровая система содержит два корреляционных приемника, а обработка происходит в два этапа. Первая ступень представляет собой одноканальное приемное устройство с низким энергопотреблением. В качестве такого устройства может выступать микроконтроллер или маломощная программируемая логическая интегральная схема. Здесь целесообразно сократить сложность обработки, поэтому в одноканальном приемнике используется алгоритм 2 (на базе знаковой корреляции). Вторая ступень – это многоканальный приемник, который реализует распознавание команд. Основными требованиями ко второму приемному устройству являются повышенная помехоустойчивость и точность. Данным требования отвечает алгоритм 1 (на базе выбеливающего фильтра). Для реализации второй ступени приемного устройства может быть выбран сигнальный процессор или другое высокопроизводительное средство обработки данных.

Первое приемное устройство работает постоянно, прослушивая канал.

После прихода запускающего сигнала первый одноканальный приемник включает на заданный промежуток времени второй многоканальный приемник.

Сокращение энергопотребления происходит ввиду того, что время работы второй ступени много меньше, чем время работы первой ступени.

В четвертой главе описаны условия проведения натурных экспериментов, показаны примеры обработки реальных гидроакустических сигналов, приведены результаты статистической обработки экспериментальных данных, сделаны выводы об эффективности разработанных алгоритмов и адекватности разработанной модели распространения сигнала.

Натурные эксперименты проводились в летний период 2007–2012 гг. в условиях мелкого моря с использованием разработанного лабораторией ЛИТИС ТОГУ программно-аппаратного гидроакустического измерительного комплекса.

В ходе экспериментов было записано более шестидесяти тысяч реализаций различных гидроакустических сложных ФМ сигналов {31, 63, 127, 255, 511} с несущими частотами от 1 776 Гц до 41 666 Гц. Обработка экспериментальных данных проводилась разработанным программным обеспечением, позволяющим оценить значения, вероятности детектирования сигналов, а также ошибку оценки временной задержки сигналов.

Каждая реализация сигнала, записанная в собственный интервал излучения, обрабатывалась тремя рассматриваемыми ранее алгоритмами. На основании этих данных была проведена статистическая обработка, позволившая вычислить среднеквадратичное отклонение ошибки измерения времени запаздывания, а также частоту событий успешного обнаружения сигнала для каждого из алгоритмов.

Все данные были разбиты по величине значения на пд = 15 поддиапазонов шириной 2 дБ, для каждого из которых оценивались величины ошибок оценки времени запаздывания и вероятности успешного детектирования по каждому из алгоритмов. На рис. 5 изображена гистограмма распределения количества реализаций в зависимости от значений. Горизонтальной линией отмечен уровень 2,7 %, который соответствует количеству реализаций, используемых при вычислительных экспериментах.

Для каждого алгоритма при фиксированном значении ошибки обнаружения (0 ) определялось соответствующее значение. Величина вычислялась, как разность между значением для базового алгоритма (линейная корреляция) и значением для -ого алгоритма = ((0 )) ((0 )). Результаты данного сравнения приведены в табл. 2.

Таким образом, алгоритм 1 обеспечивает выигрыш по при фиксированных значениях ошибки обнаружения (0 ) по сравнению с базовым алгоритмом от 1,8 дБ до 3 дБ. А алгоритм 2 обеспечивает те же значения ошибки обнаружения, что и линейная корреляция, при меньшем значении от 0,5 до 1, дБ.

Табл. 2. Значения при фиксированном (0 ) Для того чтобы определить адекватность оценки ошибки обнаружения для данных моделирования, вычислялось относительное отклонение где э (0 ) – ошибка обнаружения, полученная при помощи обработки экспериментальных данных; м (0 ) – ошибка, полученная по данным моделирования.

Для рассматриваемого диапазона 30 дБ 0 дБ максимальное значение не превышало 4,3 %, а средняя величина составила 2,43 %.

Сходимость данных моделирования и результатов обработки реальным приемным устройством по помехоустойчивости отображает рис. 6. На графике (рис. 6,а) приведены зависимости для следующих случаев: 1) аппаратная реализация выбранного способа обработки; 2) результаты моделирования. Рис. 6,б демонстрирует зависимость величины отклонения между параметрами дет, вычисленными для аппаратной обработки и результатами моделирования при фиксированном значении : дет = дет дет, где дет – оценка вероятности обнаружения реальным приемным устройством; дет – величина частости событий успешного обнаружения для результатов моделирования. Средпд мальное значение дет не превышает 3 % и находится в рамках величины доверительного интервала. При оценке вероятности обнаружения различие между данными аппаратной обработки натурных экспериментов и результатами моделирования не превышает 1 дБ.

Рис. 6. Сходимость по помехоустойчивости: a) – оценка вероятности обнаружения;

б) – отклонение Pдет для моделирования и аппаратной реализации Проведенные экспериментальные исследования подтвердили, что использование разработанных алгоритмов уменьшает ошибку оценки времени запаздывания сигнала, дает возможность оценить достоверность принимаемых данных, сокращает количество ошибок приема, что в свою очередь позволяет повысить точность определения координат подводного робота.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Разработана модель распространения гидроакустического сложного фазоманипулированного сигнала, которая при использовании экспериментальных данных позволяет учитывать реальные условия эксплуатации гидроакустических систем за счет уточнения характеристик шумов и многолучевой структуры, соответствующих реальному каналу.

Разработаны модифицированные алгоритмы обработки сложных фазоманипулированных гидроакустических сигналов системы позиционирования:

- алгоритм 1, позволяющий увеличить точность оценки времени запаздывания и осуществлять проверку достоверности принимаемых данных за счет использования выбеливающего фильтра и адаптивного вычисления мощности входного сигнала;

- алгоритм 2, реализованный с использованием метода знаковой корреляционной обработки и позволяющий уменьшить сложность обработки за счет процедуры децимации и выполнения битовых операций.

Теоретически обоснована и экспериментально подтверждена возможность детектирования сложного фазоманипулированного гидроакустического сигнала и оценки его времени запаздывания с повышенной точностью по сравнению с базовым алгоритмом линейной корреляции в условиях существенного превосходства уровня шума над мощностью полезного сигнала.

На основании обработки результатов численных экспериментов и натурных испытаний разработаны рекомендации по выбору способов обработки в зависимости от требований к помехоустойчивости, точности и энергопотреблению системы обнаружения гидроакустических сигналов.

Предложен способ построения цифровой системы приемного устройства гидроакустической системы позиционирования подводного робота, позволяющий уменьшить энергетические показатели за счет двухступенчатой корреляционной обработки.

На основании анализа данных натурных испытаний показана высокая сходимость результатов моделирования и данных эксперимента: по оценке вероятности обнаружения отклонение не превышает значения 3,0 %; по оценке ошибки обнаружения – 4,3%.

Разработанные алгоритмы были использованы в модулях цифровой обработки гидроакустических сигналов навигационной системы автономных необитаемых подводных аппаратов серии «ММТ», что позволило повысить точность и помехоустойчивость системы позиционирования при работе аппарата в мелком море.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Карабанов, И. В. Мобильный измерительный комплекс для проведения гидроакустических исследований / И. В. Карабанов, И. Н.

Бурдинский, А. С. Миронов, М. А. Линник, С. В. Власьевский // Информатика и системы управления. – 2012. – № 2(32). – С. 82–91.

фазоманипулированного сигнала в гидроакустическом канале / И. В.

Карабанов, И. Н. Бурдинский, М. А. Линник, А. С. Миронов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 3(140). – С.103-112.

Пат. 2426142 Российская Федерация, МПК G01S 1/72 Маяк-ответчик гидроакустической навигационной системы / Карабанов И. В., Бурдинский И. Н., Линник М. А., Миронов А. С., 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 c. : ил.

Пат. 2452976 Российская Федерация, МПК G01S 15/00, G08C 23/02 Способ передачи телеметрической информации для гидроакустической навигационной системы / Карабанов И.В., Бурдинский И.Н., Линник М.А., Миронов А.С., 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 c. : ил.

Карабанов, И. В. Применение программируемой матричной логики для корреляционной обработки шумоподобных гидроакустических сигналов / И. В.

Карабанов, М. А. Линник // Материалы секционных заседаний 48-й научнотехнической конференции студентов и аспирантов ТОГУ. - Хабаровск: Изд-во Тихокеан. гос. ун-та, 2008. – С.115–124.

Карабанов, И. В. Оценка достоверности приема при обработке сложных сигналов / И. В. Карабанов, И. Н. Бурдинский // Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: Материалы X Всероссийской научно-технической конференции: в 2 ч. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ. – 2009. – Ч. II. – С. 487–490.

Карабанов, И.В. Улучшение показателей точности и дальности действия системы позиционирования подводного робота / И. В. Карабанов // Материалы III конкурса-конференции научных работ молодых учёных Тихоокеанского государственного университета (Хабаровск, 1-4 дек. 2009 г.). – Хабаровск: Издво Тихоокеан. гос. ун-та, 2010. – С. 24-28.

8. Karabanov, I. V. Threshold Methods of Sonar Pseudonoise Phase-shift Signal Detection / I. V. Karabanov, I. N. Burdinskiy, М. А. Linnik // The First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Russia Pacific Computer 2010) 6 - 9 September, 2010 Russian Academy of Sciences, Far Eastern Branch, Vladivostok, Russia. – 2010. – p. 404- 9. Karabanov, I. V. Acoustic communication system for underwater vehicle telecommunication / I. V. Karabanov, I. N. Burdinskiy, М. А. Linnik, A. S. Mironov // The First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Russia Pacific Computer 2010) 6 - 9 September, 2010 Russian Academy of Sciences, Far Eastern Branch, Vladivostok, Russia. – 2010. – p. 317- 10. Карабанов, И. В. Аппаратная реализация приемника гидроакустической телекоммуникационной системы / И. В. Карабанов, И. Н. Бурдинский, М. А.

Линник, А. С. Миронов // 13я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA-2011»: Доклады. – M., 2011. – Выпуск XIII-1. – С.201– 11. Карабанов, И. В. Метод порогового детектирования гидроакустического шумоподобного фазоманипулированного сигнала / И. В. Карабанов, И. Н.

Бурдинский, М. А. Линник, А.С. Миронов // 13я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA-2011»: Доклады. – M., 2011. – Выпуск XIII-1. – С.180– 12. Карабанов, И.В. Компьютерная модель гидроакустической телекоммуникационной системы в среде MATLAB / И.В. Карабанов, И.Н.

Бурдинский, М.А. Линник, А.С. Миронов // Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB: Материалы V международной научной конференции (г. Харьков, 11-13 мая 2011г.) / сост. В.В. Замаруев. – Харьков:

ФЛП Шейнина Е.В., 2011. – С. 447- 13. Karabanov, I.V. Underwater acoustic telecommunication system / I. V.

Karabanov, I. N. Burdinskiy, М. А. Linnik, A. S. Mironov //18th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System: Proceedings. – Saint Petersburg, 2011. – P. 298– 14. Karabanov, I. V. Estimation of different acoustic signals usage efficiency for navigation systems of underwater autonomous vehicles / I. V. Karabanov, I. N.

Burdinskiy, М. А. Linnik, A. S. Mironov // Proceedings of OCEANS 2011 IEEE Santander Conference and Exhibition. – Santander, 2011.

15. Карабанов, И. В. Применение параллельных и распределенных вычислений в комплексе MATLAB для обработки данных / И. В. Карабанов, И.

Н. Бурдинский, М. А. Линник, А. С. Миронов, В. В. Бородулин // Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления:

материалы международной науч.-практ. конф., Хабаровск, 4-6 октября 2011 г.

Хабаровск: Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2011. – С. 23– 16. Карабанов, И. В. Разработка системы телеметрии и навигации подводного робота на базе технологии FPGA / И. В. Карабанов, И. Н. Бурдинский, А. С.

Миронов, М. А. Линник // Технические проблемы освоения мирового океана:

материалы четвертой Всероссийской научно-технической конференции, Владивосток, 3-7 октября 2011 г. – Владивосток, 2011. – С. 298– 17. Карабанов, И. В. Проектирование цифровой системы приемо-передатчика гидроакустического маяка / И. В. Карабанов, М. А. Линник, А. С. Миронов // 14-ая международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA-2012», Москва, Россия, доклады. – M., 2012. – Выпуск XIV-2.

– С.390– 18. Карабанов, И. В. Программный комплекс обработки сигналов гидроакустической системы / И. В. Карабанов, И. Н. Бурдинский // Информационные технологии XXI века : материалы международной науч. конф., Хабаровск, 20-24 мая 2013 г. – Хабаровск : Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2013. – С.31-37.

АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ

СИГНАЛОВ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПОДВОДНОГО РОБОТА

Подписано в печать 15.11.2013 г. Формат 6084 1/16.

Бумага писчая. Гарнитура Times New Roman. Печать цифровая.

Тихоокеанского государственного университета