On Numerical Beamforming for Correlated Dipole Type Sources

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

О численном бимформинге для коррелированных источников дипольного типа.

В статье разрабатывается и исследуется метод численного бимформинга для коррелированных источников дипольного типа в частотной области. В основе лежит предложенный авторами ранее подход решения аналогичной задачи для источников монопольного типа. В качестве модельной геометрической конфигурации рассматриваются расположенные параллельно друг над другом плоскости, на верхней из которых задается функция-источник, а на нижних – сетка микрофонов. Такая конфигурация характерна для анализа источников акустического поля, генерируемого под собой летательным аппаратом в режимах турбулентного обтекания. На тестовых примерах рассмотрены три различных задачи численного бимформинга с целью обеспечения возможности использования наиболее подходящих наборов параметров, задающих дипольную функцию. В первой задаче отыскиваются независимо все три декартовые компоненты функции-источника, во второй отыскиваются интенсивность диполя и единичный вектор его направления, наконец, в третьей отыскивается только функция интенсивности, а вектор направлений диполей предполагается известным. Как и в случае монопольных источников, проведены оценки параметров дискретизации сеток функции-источника и микрофонов для обеспечения корректности матриц в алгоритмах численного бимформинга.

Численные эксперименты по восстановлению тестовых функций-источников по данным микрофонов показали, что в первых двух задачах функция нормальной к поверхности компоненты диполя разрешается с высокой точностью, в то время как функции касательных компонент не воспроизводятся. Все же, получить хорошее качество восстановления касательных компонент во второй задаче удается за счет удачного выбора начального приближения в итерационном процессе нахождения решения. Третья постановка задачи всегда обеспечивает хорошее восстановление интенсивности дипольной функции.

Об авторах

T. K. Kozubskaya

Keldysh Institute of Applied Mathematics, Russian Academy of Sciences

Email: tatiana.kozubskaya@gmail.com
Russia, 125047, Moscow

G. M. Plaksin

Keldysh Institute of Applied Mathematics, Russian Academy of Sciences

Email: glebyp@gmail.com
Russia, 125047, Moscow

I. L. Sofronov

Keldysh Institute of Applied Mathematics, Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: ilsofronov@gmail.com
Russia, 125047, Moscow; Russia, 141700, Moscow oblast, Dolgoprudnyi

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© T.K. Kozubskaya, G.M. Plaksin, I.L. Sofronov, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».