МНОГОКАНАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ Российский патент 2024 года по МПК G01S15/04 G01S7/52 

Заявляемое изобретение относится к области гидроакустики, а именно к устройствам обнаружения гидроакустических сигналов и направлено на обнаружение сигналов от надводного или подводного источника при малом соотношении сигнал/помеха в условиях, когда помеха присутствует в виде случайного шума и/или близка к белому шуму.

Известен энтропийный приемник для обнаружения случайных коррелированных сигналов, присутствующих в белом шуме и имеющих неизвестную статистику. Применяемый в данном решении подход, основанный на вычислении энтропии, заключается в том, что при ограниченной энергии обнаруживаемого сигнала энтропия максимальна, когда процесс является гауссовским (в частности, белым шумом), т.е. случайным и уменьшается по мере того, как сигнал становится коррелированным. Результаты, основанные на модельных данных и реальных радиолокационных данных опубликованы, например, в К.Т. Чжан «Приемник на основе энтропии для обнаружения случайных сигналов и его применение для обработки радиолокационных сигналов», Обработка сигналов, Vol. 18, с. 387-396, Издательство Elsvier Science, 1989; Т.М. Ковер и А.Т. Джой «Элементы теории информации», стр. 239, 1991

Известен символьно-ориентированный подход к анализу сигналов, основанный на применении энтропии Шеннона, при использовании которого энтропийная обработка может быть предпочтительной альтернативой традиционному анализу сигналов, наблюдаемых в ультразвуковых экспериментах (М.С.Хьюз. «Анализ оцифрованных сигналов с использованием энтропии Шеннона», JASA, Vol. 93, №2, с. 892-906, 1993).

Известно использование взаимной информации при оценке временной задержки электроэнцефалографических сигналов (NJI Mars. «Оценщик временной задержки для анализа ЭЭГ, основанном на когерентности теории информации и оценке временной задержки», IEEE Press, стр. 410-412, 1993).

Информационные признаки (информационные характеристики), такие как энтропия Шеннона, дивергенция Дженсона-Шеннона; расстояние Кульбака-Лейблера и его симметризованный вариант, информационная метрика Фишера, статистическая сложность и другие (Zunino. L., Soriano, М.С. & Rosso, О.А. Distinguishing chaotic and stochastic dynamics from time series by using a multiscale symbolic approach. Phys. Rev., E 86. 046210. https://1ink.aps.org/doi/10.1103/PhysRcvE. 86. 046210 (4 окт. 2012); Lamberti, P., Martin, M., Plastino, A. & Rosso, O. Intensive entropic non-triviality measure. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 334, 119-131. ISSN: 0378-4371 (2004); Riberiro, M. и др. The Entropy Universe. Entropy 23 (2021) достаточно успешно применяют при обработке сигналов, при этом данные критерии показывают хорошие результаты в решении задач по выделению границ и классификации полезных сигналов на фоне шума (Li, Z., Li, Y. & Zhang, K.A. Feature Extraction Method of Ship-Radiated Noise Based on Fluctuation-Based Dispersion Entropy and Intrinsic Time-Scale Decomposition. Entropy 21 (2019).

Для нелинейной системы с произвольным дискретным распределением вероятности p_i, i=1, 2…, N с N возможными состояниями информационная энтропия Шеннона описывается как

(Shannon, С.Е. A Mathematical Theory Communication. The Bell System Technical Journal 27, 379-423 (1948).

Значение H(p) в некоторой степени устанавливает меру «неопределенности» или «сложности» системы. Если H(р)=0, то с высокой долей можно предсказать, что все возможные исходы i, вероятность которых задается значением pi, действительно произойдут. С другой стороны, неопределенность достигает максимума, когда распределение равномерно, т.е. H(p_e)=H_max=log₂N, где р_е={1/N 1/N /…1/N}.

Другой величиной, связанной со сложностью системы, является «дисбаланс» D, показывающий отклонение заданного распределения вероятностей от равномерного. Таким образом, понятие статистической сложности С формируется через произведение

Мера статистической сложности отражает взаимосвязь между количеством информации и ее неравновесностью в системе.

Простейшим примером дисбаланса является квадрат евклидова расстояния Rⁿ между исходным распределением и равномерным распределением

В этом случае формула для статистической сложности принимает следующий вид

В качестве дисбаланса используют дивергенцию Дженсона-Шеннона

где q_i=1/N.

Таким образом, сложность может быть определена как

Спектральная энтропия - разновидность информационной энтропии, которая с энергетической точки зрения является количественной оценкой спектральной сложности сигнала в частотной области.

Из уровня техники известно устройство определения энергетического спектра шумового электрического сигнала, содержащее дискретизатор входного сигнала, спектроанализатор, выполненный на процессорах быстрого преобразования Фурье (БПФ), который имеет два выхода, один из которых соединен с блоком вычисления реальной части спектра, второй - с блоком вычисления мнимой части спектра, при этом выход каждого из них соединен через блок суммирования реальной части спектра и блок суммирования мнимой части спектра с квадраторами, выходы которых соединены с сумматором (RU 2236687 «Способ определения энергетического спектра шумового электрического сигнала», дата подачи 05.08.2002 г., опубликовано 20.09.2004 г.).

Известен гидролокатор, через спецпроцессор, в состав которого входят последовательно соединенные блок многоканальной обработки по пространственным каналам, блок формирования массива пространственной обработки, блок определения коэффициентов корреляции между пространственными каналами, блок выбора каналов с коэффициентами корреляции больше 0,5, блок формирования массива суммарной протяженности, блок формирования массива пространственной временной протяженности, блок формирования массива последовательной временной протяженности, блок формирования табло результатов, последовательно соединен с блоком формирования банка обнаруженных объектов и блоком управления и отображения, который соединен двусторонней связью со входом гидролокатора, а второй выход блока формирования массива пространственной обработки соединен со вторым входом блока управления, а второй выход блока формирования массива суммарной протяженности соединен со вторым входом блока формирования табло результатов, третий вход которого соединен со вторым выходом блока формирования массива пространственной временной протяженности (патент RU 2660081 на изобретение «Способ обработки гидролокационной информации», дата подачи 17.07.2017 г., опубликовано 04.07.2018 г.).

Наиболее близким техническим решением к заявляемому изобретению является устройство, состоящее из последовательно соединенных блока многократного многоканального приема временных реализаций и переноса на более низкую частоту, блока оцифровки сигналов во временной области и блока вычисления преобразования Фурье сигналов во временной области, выходы которого соединены с входами блока вычисления канальных спектров и блока вычисления взаимных спектров соответственно, при этом выходы блока вычисления канальных спектров и блока вычисления взаимных спектров подключены к соответствующим входам блока накопления матриц взаимных энергий, выход которого соединен с входом блока формирования нормированной матрицы взаимных энергий, два выхода которого через блок вычисления суммы диагональных элементов квадрата нормированной матрицы и блок вычисления квадрата суммы диагональных элементов нормированной матрицы соответственно соединены с соответствующими входами блока обнаружения шумоподобного радиосигнала (RU 2731130 на изобретение «Способ многоканального обнаружения источника шумоподобного радиосигнала», дата подачи 27.01.2020 г., опубликовано 31.08.2020 г.).

Известные решения относятся к устройствам традиционной обработки сигналов/информации, связанных с корреляционной обработкой входных сигналов, формированием веера статических характеристик направленности и разложением сигнала в его спектральное представление с помощью Фурье-преобразований, благодаря чему обеспечивается только возможность выявления самого факта наличия полезного сигнала по заданному направлению.

Помимо этого, при реализации известных решений не учитывается так называемая информационная (статистическая) сложность, также как и энтропия, рассчитанная по спектру сигнала. Между тем такая величина является развитием понятия энтропии и служит энтропийной мерой нетривиальности, которая количественно определяет степень структуры или закономерности, сопровождающих процесс обнаружения гидроакустических сигналов. При этом такая величина более чувствительна к наличию полезного детерминированного сигнала в шумовой смеси и способствует раскрытию информации, связанной с корреляционной структурой между компонентами изучаемого физического процесса и не выделяемой с помощью только энтропии. Информационная сложность может быть использована совместно с энтропией и иными информационными характеристиками для формирования единого признакового пространства и решения задач классификации сигналов различного типа в реальном времени. Однако в известных технических решениях информационная (статистическая) сложность не учитывается.

Кроме того, во всех приведенных решениях в области выполнения миссии не предполагается наличие нескольких разнесенных в пространстве датчиков, способных осуществлять синхронный мониторинг акустической среды, что, в свою очередь, предполагает возможность многоканальной обработки сигналов и, соответственно, приводит к повышению эффективности работы системы обнаружения и определения потенциальной дальности обнаружения, поскольку позволяет оценивать шум среды и отстраиваться от него, а также проводить локализацию, определять направление на цель и вести ее трекинг (отслеживание).

Многоканальная обработка сигнала основана на анализе функционала, рассчитанного для спектров сигналов, полученных с разных каналов, и позволяет учитывать не только разностные информационные, но и энергетические характеристики сигнала.

К недостаткам упомянутых решений, связанных с обнаружением, классификацией и оценкой дальности действия гидролокаторов, также можно отнести и то, что информационные признаки вычисляют непосредственно по квантованным амплитудам сигнала. Но такие методы не устойчивы к внешним шумам и малоэффективны при уменьшении отношения сигнал/помеха.

Техническим результатом, на достижение которого направлено заявляемое изобретение является повышение эффективности и надежности обнаружения гидроакустических сигналов при низком соотношении сигнал/помеха, а также устойчивости к внешним шумам на основе спектральных информационных характеристик, таких как энтропия и статистическая сложность.

Указанный технический результат достигается тем, что многоканальная система обнаружения гидроакустических сигналов на основе информационных признаков, таких как энтропия и статистическая сложность, в которой каждый из каналов включает блок приема сигналов, блок согласующих элементов для переноса сигнала на более низкую частоту, блок аналого-цифровой обработки сигналов; блок быстрого преобразования Фурье сигналов во временной области, блок вычисления энергетических спектров, полученных из суммы мгновенных спектров, согласно изобретению каждый канал содержит связанный с блоком быстрого формирования Фурье блок памяти для хранения усредненных спектров, полученных путем усреднения заданного количества мгновенных спектров, выход которого подключен к блоку обработки усредненных спектров для формирования нормированных спектральных значений, присоединенный ко входу блока памяти для накопления и хранения сигнальных значений энергетического спектра, оснащенный стековой памятью, с которым связано устройство отображения результатов обработки, выполненное с возможностью вывода на экран панорамного вида цели и обнаруженных в составе сигнала дискретных составляющих, а также формирования информационного образа цели, при этом в блоке обработки усредненных спектров при формировании нормированных спектральных значений в каждом окне определяется кратковременный энергетический спектр, для которого вычисляют спектральную плотность мощности сигнала в соответствии со следующим математическим выражением

где s(ƒi) - спектральная плотность мощности сигнала,

N - количество спектральных компонент в БПФ,

X(ƒi) - спектральное разложение сигнала в частотной области, и дискретное распределение спектральной плотности мощности сигнала согласно математическому выражению

где р - дискретное распределение спектральной плотности мощности сигнала (p=p1, Р2, …pN);

s(ƒi) - спектральная энергия для спектральной компоненты с частотойƒi;

pi - соответствующая плотность дискретного спектра,

Nƒƒt - количество спектральных компонент БПФ,

после чего для каждого полученного кратковременного спектра всех окон вычисляют спектральную энтропию, дисбаланс и статистическую сложность, причем для определения дисбаланса выбраны разные функции расстояния.

Заявляемое изобретение поясняется чертежами, где

Фиг. 1 - блок-схема многоканальной системы обнаружения гидроакустических сигналов на основе информационных признаков,

Фиг. 2 - спектральная энтропия для разных уровней добавленного белого шума, где

s(t) - исследуемый сигнал,

H(р⁵) - информационная энтропия (метка);

σN - значение стандартного отклонения белого шума.

Фиг. 3 - статистическая сложность для разных уровней добавленного белого шума;

Фиг. 4 - сравнительная диаграмма сложностей C_SQ и C_JSD, вычисленных по ф ормулам (4) и (6) соответственно;

Фиг. 5а - упорядоченный ряд выявленных в шумах цели дискретных составляющих,

Фиг. 5б - усредненные спектры, поступающие на обработку,

Фиг. 5в - проходные характеристики, полученные на первом и втором приемниках, расположенных на расстоянии 5 км,

Фиг. 6а, 6б, бв экран прибора с панорамным отображением четырех приемников (левая часть индикатора) на определенный момент времени. В правой части экрана на это же время показаны боковые панели с отображением на

Фиг. 6а - упорядоченный ряд выявленных в шумах цели дискретных составляющих,

Фиг. 6б - усредненные спектры, поступающие на обработку,

Фиг.6в - проходные характеристики, полученные на первом и втором приемниках, расположенных на расстоянии 5 км. Пунктирная линия - курс цели;

Фиг. 7а, 7б, 7в - экран прибора с панорамным отображением четырех приемников (левая часть индикатора) на момент времени, прохождения целью траверза приемника 3, при этом на

Фиг. 7а - упорядоченный ряд выявленных дискретных составляющих, совпадающий с рядом дискретных составляющих, обнаруженных приемником второго канала;

Фиг. 7б - усредненные спектры, поступающие на обработку;

Фиг. 7в - проходная характеристика, полученная на третьем приемнике. Расстояние до цели по траверзу третьего приемника на представленный момент времени более 2,5 км.

Посредством заявляемой многоканальной системы осуществляется одновременная пространственная оценка сигнальной обстановки, определяемая по независимым каналам приема сигналов, поступающих от распределенных в пространстве датчиков (на чертеже не показаны), либо от сформированных антенной стационарных диаграмм направленности (ДН) (далее - датчики). При этом количество независимых каналов обработки соответствует количеству приемных устройств (датчиков), либо количеству ДН, сформированных приемной антенной.

Многоканальная система обнаружения гидроакустических сигналов на основе информационных признаков состоит из 1÷n каналов, каждый из которых содержит последовательно связанные между собой блок приема сигналов 1 в виде приемника/приемного устройства, блок согласующих элементов для переноса сигнала на более низкую частоту 2, в состав которого входит усилитель и фильтр нижних частот (ФНЧ), блок аналого-цифровой обработки сигналов (АЦП), входящий в общий многоканальный АЦП 3, блок быстрого преобразования Фурье 4 сигналов во временной области, объединенный с блоком вычисления энергетичеких спектров, полученных из мгновенных (кратковременных) спектров, с формированием усредненных спектров (УС), блок памяти 5 для поканального хранения усредненных спектров (УС), блок обработки усредненных спектров (УС) и формирования нормированных спектральных значений 6, оснащенный стековой памятью, в которой высчитывается информационный функционал, выводимый на экран средства отображения информации 8 (СОИ) в виде информационной функции панорамного типа, блок памяти для накопления и хранения сигнальных значений спектра 7, связанный с устройством отображения результатов обработки 8.

Изобретение осуществляется следующим образом.

Направленный от распределенных в пространстве датчиков сигнал через приемный элемент (на чертеже не показаны) поступает на вход каждого из используемых приемника/приемного устройства 1 и затем через блок согласующих элементов 2 с фильтром низких частот (фильтр НЧ) поканально проходит в многоканальный аналого-цифровой преобразователь 3 (АЦП), где происходит квантование сигнала по времени и уровню (мощности), при этом частота квантования по времени, т.е. частота дискретизации отсчетов, задается оператором. Далее оцифрованный сигнал с согласованной частотой выборок поступает в блок 4, в котором выполняется функция быстрого преобразования Фурье (БПФ). Комплексный вид БПФ конечной реализации осуществляет вычисление квадратов его мнимой и действительной компонент. Эта сумма является приближением энергетического содержания сигнала на заданной гармонике, т.е. в совокупности является оценкой мгновенного энергетического спектра сигнала. Мгновенным спектром считается энергетический спектр одной конечной реализации. Усредненная оценка некоторого количества мгновенных спектров (МЭС) получается в процессе усреднения определенного количества мгновенных спектров сигнала. Количество усреднений МЭС определяет оператор.

Формирование усредненных энергетических спектров происходит одновременно для всех каналов. После этого усредненные спектры передаются в соответствующие блоки памяти 5 для хранения усредненных спектров (УС) каждого из каналов.

Дальнейшая обработка сигнала также проводится отдельно в каждом из каналов.

Обработка усредненных энергетических спектров выполняется в блоке 6 обработки усредненных спектров для формирования нормированных спектральных значений. Весь спектр, состоящий из к-спектральных отсчетов, разбивается на короткие сегменты (окна), в каждом из которых содержится равное количество спектральных отсчетов W, причем в каждом окне определяется минимальный отсчет и на него нормируются все остальные отсчеты окна. Нормированный единичный отсчет в окне считают нулевым и исключают его из дальнейшей обработки. Таким образом получают модифицированные значения усредненных спектров.

Из нормированных единичных значений спектральных отсчетов всех окон в блоке памяти 7 для накопления и хранения сигнальных значений спектра формируется массив, в котором спектральные значения сгруппированны в столбцы, количество которых равно числу приемников (ДН), и строки, количество которых соответствует количеству спектральных отсчетов в модифицированных УС. При этом в каждой строке образованного массива все спектральные отсчеты, за исключением нулевых значений, нормируются на минимальный отсчет. Вновь полученные спектральные значения записываются и сохраняются в памяти, предназначенной для этого в каждом из каналов обработки сигнала. Таким образом определяется кратковременный энергетический спектр в каждом окне. По полученному кратковременному спектру в соответствии с математическими выражениями (7), (8) вычисляют спектральную плотность мощности сигнала и дискретное распределение спектральной плотности мощности сигнала соответственно

где s(ƒ_i) - спектральная плотность мощности сигнала;

N - количество спектральных компонент в БПФ;

Х(ƒ_i) - спектральное разложение сигнала в частотной области.

где р - дискретное распределение спектральной плотности мощности сигнала (р=р₁, р₂, …p_N);

s(ƒ_i) - спектральная энергия для спектральной компоненты с частотой ƒ_i;

p_i - соответствующая плотность дискретного спектра;

N_ƒƒt - количество спектральных компонент БПФ.

Для каждого полученного кратковременного спектра всех окон согласно формулам (3)-(6) вычисляют спектральную энтропию (Н), дисбаланс (D) и сложность (С), причем для определения дисбаланса могут быть выбраны разные функции расстояния согласно формулам (3) или (5).

Накопление нормированных сигнальных значений спектра происходит в блоке памяти хранения сигнальных значений спектра. В зависимости от заданного оператором времени выполняется операция накопления нормированных спектральных значений, которые записываются в соответствующие разделы памяти, имеющиеся у каждого из каналов. Спектр, накопленный за заданный промежуток времени, выводится и отображается на экране средства отображения информации 8 (СОИ).

Массивы накопленных усредненных энергетических спектров и нормированных единичных значений спектральных отсчетов поступают в соответствующие разделы стековой памяти (СП) (на чертеже не показаны) каждого из каналов обработки сигнала. В зависимости от выбранного оператором параметра накопления информации в памяти каждого из каналов формируется раздел стековой памяти, предназначенный для хранения в нем указанных накопленных спектров. При заполнении стековой памяти (СП) текущими накопленными спектрами в соответствии с заданным параметром накопления предыдущие накопленные спектры замещаются последующими. В СП организована следующая процедура обработки и вывода информации на экран СОИ: Отображение панорамного вида.

Первые накопленные спектры каналов записываются в предназначенные для них разделы стековой памяти. Далее выполняется автокорреляция спектра, при которой все значения спектра перемножаются между собой, и их произведение нормируется на полученное минимальное значение, по которому высчитывается информационный функционал, выводимый для отображения на экране в виде индикаторной функции панорамного типа, а также в виде проходных характеристик каждого канала.

По мере поступления последующих значений спектров в СП, все соответствующие значения накопленных спектров, уже размещенных в стековой памяти (СП), последовательно перемножаются между собой во временной, а затем и в частотной областях. Операция проводится в каждом канале обработки сигнала. Далее выполняется стандартная процедура, а именно, среди полученных результатов выбирается минимальное значение и на это значение нормируются все остальные значения, полученные во всех каналах. Эта операция тождественна формированию информационного функционала при получении разности дифференциальных энтропий независимых каналов обработки в пространственной области.

Полученные значения информационного функционала по каждому независимому каналу преобразуются в соответствующую индикаторную функцию, отображаемую на экране СОИ в виде окружностей определенного диаметра, которые в зависимости от объема накопленной информации окрашиваются различными цветами. Обновление информации на экране СОИ определяется временем накопления УС, которое задается оператором и осуществляется со скоростью поступления в СП новых спектров. По такой индикаторной функции оператор может оценить распределение интенсивности сигнала, полученного соответствующими датчиками, конфигурация которых отображена на экране СОИ. Помимо этого, значения накопленной информации отображаются в окнах собственных каналов обработки в виде проходных характеристик в координатах время/объем информации, при этом объем информации определяется количеством накопленных усредненных спектров.

Отображение обнаруженных в составе сигнала дискретных составляющих (ДС).

Соответствующие значения накопленных усредненных спектров автокоррелируются в стековой памяти путем их перемножения между собой по мере поступления новых накопленных спектров во временной области и нормируются на минимальное значение отдельного отсчета. Полученные значения дискретных составляющих (ДС) преобразуются в их информационный функционал, и из этих значений выстраивается вариационный ряд ДС, который выводится на экран СОИ в отдельном окне.

Формирование информационного образа определяемой цели.

Для формирования информационного образа определяемой цели, накопленные спектры в стековой памяти разбиваются на окна заданной ширины. Значения дискретных составляющих (ДС) в окнах коррелируются путем перемножения и нормируются на минимальное значение, полученное в одном из окон. Далее полученные значения преобразуются в их информационный функционал, так называемый информационный образ цели, и из полученных значений строится вариационный ряд, который затем выводится на экран СОИ в отдельном окне. Информационные образы цели, полученные системой наблюдения в различных точках пространства наблюдения в дальнейшем могут быть накоплены в банке данных для их использования при формировании кластеров, соответствующих различным целям. На основании накопленных информационных образов возможно формирование согласованных фильтров, повышающих помехоустойчивость поисковой системы и упрощающих поиск и обнаружение конкретных целей с характерными акустическими особенностями.

Превышение показателя статистической сложности вычисленного значения свидетельствует о появлении в шумовой смеси полезного сигнала. Размер окон спектра может быть подобран под тип сигнала и частоту дискретизации

Использование информационных образов может быть реализовано в любой аппаратуре обнаружения, в которой будет использован описанный выше способ обработки гидроакустических сигналов.

Пример конкретного выполнения.

На фиг. 2-4 частота дискретизации составляет F_d=8 кГц, размер окна W=2048 отсчетов.

На фиг. 2 представлена зависимость спектральной энтропии от времени для гидроакустического сигнала при разном уровне белого шума, где x(t) - исследуемый сигнал; ||(p^s) - информационная метрика; - значение стандартного отклонения белого шума.

Как следует из фиг. 2, энтропия позволяет выделить сигнал в шумовой смеси вплоть до значения амплитуды шума, сравнимой с полезным сигналом.

На фиг. 3 представлена зависимость статистической сложности от времени. Как следует из четвертого графика на фиг. 3, статистическая сложность позволяет выделить сигнал до уровня шума, при котором энтропия уже не показывает удовлетворительный результат.

На фиг. 4 показаны графики статистической сложности C_SQ и C_JSD, рассчитанной по формулам (4) и (6) соответственно.

Для проведения модельных и натурных экспериментов по выявлению эффективности различных информационных критериев на основе доступных цифровых средств был создан действующий макет многоканального цифрового устройства открытой архитектуры «Аппаратура «Исеть» (далее - прибор), обеспечивающий в режиме реального времени возможность обработки входных сигналов, поступающих от различных поставщиков сигналов, в качестве которых могут быть использованы независимые датчики, распределенные в пространстве, либо диаграммы направленности, сформированные антенными системами. Прибор выполнен в виде моноблока с возможностью подключения к внешнему источнику питания и оснащенного системой управления и индикаторным устройством в виде экрана. Прибор вместе с подключенными к нему источниками входных сигналов (датчиками) образуют законченную многоканальную систему по приему, обработке поступающих гидроакустических сигналов и отображению информации, полученной после обработки сигнала.

Количество каналов - 4. Расстояние между датчиками составляет 5 км.

Входные аналоговые сигналы поступают на вход многоканального аналого-цифровой преобразователь (АЦП) прибора, оцифровываются и после быстрого преобразования Фурье делятся на короткие спектральные сегменты (окна), содержащие по W цифровых отсчетов. По полученным спектрам вычисляют распределение спектральной плотности мощности в соответствии с формулами (7), (8), а затем вычисляют спектральную энтропию (Н), дисбаланс (D) и сложность (С) по формулам (3)-(6).

Полученная последовательность значений энтропий и статистических сложностей выводится во времени вместе с сигналом, при этом их значения, относящиеся к текущему окну, равны для W последовательных отсчетов.

Превышение показателя статистической сложности (С) определенного порога свидетельствуют о появлении в шумовой смеси полезного сигнала. Размер окна W может подбираться соответственно типу сигнала и частоте дискретизации.

В предлагаемом к защите техническом решении для повышения эффективности обнаружения гидроакустического сигнала предлагается использовать спектральные информационные признаки (характеристики): энтропию и статистическую сложность, которые являются перспективными критериями наличия полезного детерминированного сигнала в шумовой сигнальной последовательности.

Промышленная применимость заявляемого решения на модельных сигналах с уровнем шума, не превышающем уровень самых малошумных подводных объектов, показала его высокую эффективность по обнаружению слабых гидроакустических сигналов, а также выявлению в их составе дискретных составляющих различной интенсивности, которые в дальнейшем могут быть использованы в качестве элементов при формировании признакового пространства для решения задач классификации.

Изобретение относится к области гидроакустики, а именно к устройствам обнаружения гидроакустических сигналов, и направлено на обнаружение сигналов от надводного или подводного источника при малом соотношении сигнал/помеха в условиях, когда помеха присутствует в виде случайного шума и/или близка к белому шуму. Техническим результатом изобретения является повышение эффективности и надежности обнаружения гидроакустических сигналов при низком соотношении сигнал/помеха, а также устойчивости к внешним шумам на основе спектральных информационных характеристик, таких как энтропия и статистическая сложность. В многоканальной системе обнаружения гидроакустических сигналов на основе информационных признаков, таких как энтропия и статистическая сложность, каждый канал содержит связанный с блоком быстрого формирования Фурье (БПФ) блок памяти для хранения усредненных спектров, полученных путем усреднения заданного количества мгновенных спектров, выход которого подключен к блоку обработки усредненных спектров для формирования нормированных спектральных значений, присоединенный ко входу блока памяти для накопления и хранения сигнальных значений энергетического спектра, оснащенный стековой памятью, с которым связано устройство отображения результатов обработки, выполненное с возможностью вывода на экран панорамного вида цели и обнаруженных в составе сигнала дискретных составляющих, а также формирования информационного образа цели. В блоке обработки усредненных спектров при формировании нормированных спектральных значений в каждом окне определяется кратковременный энергетический спектр, для которого вычисляют спектральную плотность мощности сигнала в зависимости от количества спектральных компонент в БПФ и спектрального разложения сигнала в частотной области, и дискретное распределение спектральной плотности мощности в зависимости от спектральной энергии для спектральной компоненты с частотой ƒ_i, количества спектральных компонент БПФ, после чего для каждого полученного кратковременного спектра всех окон вычисляют спектральную энтропию, дисбаланс и статистическую сложность. Для определения дисбаланса выбраны разные функции расстояния. 13 ил.

Многоканальная система обнаружения гидроакустических сигналов на основе информационных признаков, таких как энтропия и статистическая сложность, в которой каждый из каналов включает блок приема сигналов, блок согласующих элементов для переноса сигнала на более низкую частоту, блок аналого-цифровой обработки сигналов, блок быстрого преобразования Фурье сигналов во временной области, блок вычисления энергетических спектров, полученных из суммы мгновенных спектров, отличающаяся тем, что каждый канал содержит связанный с блоком быстрого преобразования Фурье (БПФ) блок памяти для хранения усредненных спектров, полученных путем усреднения заданного количества мгновенных спектров, выход которого подключен к блоку обработки усредненных спектров для формирования нормированных спектральных значений, присоединенный ко входу блока памяти для накопления и хранения сигнальных значений энергетического спектра, оснащенный стековой памятью, с которым связано устройство отображения результатов обработки, выполненное с возможностью вывода на экран панорамного вида цели и обнаруженных в составе сигнала дискретных составляющих, а также формирования информационного образа цели, при этом в блоке обработки усредненных спектров при формировании нормированных спектральных значений в каждом окне определяется кратковременный энергетический спектр, для которого вычисляют спектральную плотность мощности сигнала в соответствии со следующим математическим выражением:

где s(ƒ_i) - спектральная плотность мощности сигнала,

N - количество спектральных компонент в БПФ,

X(ƒ_i) - спектральное разложение сигнала в частотной области,

и дискретное распределение спектральной плотности мощности сигнала согласно математическому выражению

где р - дискретное распределение спектральной плотности мощности сигнала (p=p₁, p₂, …p_N);

s(ƒ_i) - спектральная энергия для спектральной компоненты с частотой ƒ_i;

p_i - соответствующая плотность дискретного спектра,

N_ƒƒt - количество спектральных компонент БПФ,

после чего для каждого полученного кратковременного спектра всех окон вычисляют спектральную энтропию, дисбаланс и сложность, причем для определения дисбаланса выбраны разные функции расстояния.