Влияние априорной неопределенности модели звукового канала мелкого моря на коэффициент усиления вертикальной антенной решетки

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Цель данной работы – численная демонстрация и сравнительный анализ критически сильного и неоднозначного влияния априорной неопределенности модели волновода мелкого моря по ее основным физическим параметрам на эффективность основанных на модели методов пространственной обработки многомодовых сигналов, принимаемых вертикальной антенной решеткой. Рассматривается сценарий приема относительно слабого сигнала удаленного подводного источника на фоне интенсивной помехи, создаваемой подповерхностным источником (имитирующим надводное судно) и динамического шума морской среды, возбуждаемого ветровым волнением. Методы обработки включают согласованную обработку полезного сигнала, оптимальную обработку сигнала на фоне помехи и шума, квазиоптимальную обработку на основе согласованной фильтрации одной из мод сигнального поля с адаптивным выбором ее номера. Получены количественные оценки сверху для величин погрешности данных относительно скорости звука в водной толще и геоакустических параметров подстилающего дна, при которых потери усиления антенны не превышают заданного уровня. Показано, что подобные оценки сильно различны как для разных параметров среды, так и для методов обработки, при этом определяющую роль играют условия приема полезного сигнала – модовый состав и уровни интенсивности помехи и шума среды на входе антенны. Постановка задачи и результаты представляются полезными для формулировки требований к средствам оперативной океанографии, предназначенных для поддержки эффективного функционирования гидроакустических антенных систем в реальных морских условиях.

Об авторах

А. И. Малеханов

Федеральный исследовательский центр “Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук” (ИПФ РАН); Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ)

Email: almal@appl.sci-nnov.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова, 46; Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова, 46

А. В. Смирнов

Федеральный исследовательский центр “Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук” (ИПФ РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: almal@appl.sci-nnov.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова, 46

Список литературы

  1. Коваленко В.В., Родионов А.А., Ванкевич Р.Е. Методические основы построения систем оперативной океанографии в приложении к задачам подводного наблюдения // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2021. Т. 14. № 3. С. 4–19.
  2. Коваленко В.В., Селезнев И.А. Оперативная океанография в интересах акустического подводного наблюдения // Гидроакустика. 2023. Вып. 53(1). С. 89–106.
  3. Baggeroer A.B., Kuperman W.A., Mikhalevsky P.N. An overview of matched field methods in ocean acoustics // IEEE J. Oceanic Engin. 1993. V. 18. № 4. P. 401–423.
  4. Baggeroer A.B. Why did applications of MFP fail, or did we not understand how to apply MFP? // Proc. 1st Int. Conf. and Exhib. on Underwater Acoustics. Eds. by Papadakis J.S. & Bjørnø L. Corfu Island, Greece. 2013. P. 41–49.
  5. Малышкин Г.С., Сидельников Г.Б. Оптимальные и адаптивные методы обработки гидроакустических сигналов (обзор) // Акуст. журн. 2014. Т. 60. № 5. С. 526–545.
  6. Сазонтов А.Г., Малеханов А.И. Согласованная обработка сигналов в подводных звуковых каналах (обзор) // Акуст. журн. 2015. Т. 61. № 2. С. 233–253.
  7. Малеханов А.И., Коваленко В.В., Никитин Д.А., Сазонтов А.Г., Сергеев В.А. Согласованная со средой обработка акустических сигналов в подводных звуковых каналах: состояние исследований, оценки эффективности, перспективы // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: Труды XVI Всерос. конф. СПб.: Политех–Пресс, 2022. С. 15–21.
  8. Малеханов А.И., Смирнов И.П. Пространственная обработка акустических сигналов в каналах мелкого моря в условиях априорной неопределенности: оценки потерь эффективности // Акуст. журн. 2022. Т. 68. № 4. С. 427–439.
  9. Малеханов А.И. Точность априорной информации об океанической среде как фактор эффективности пространственной обработки гидроакустических сигналов // Гидроакустика. 2023. Вып. 53(1). С. 7–22.
  10. Кацнельсон Б.Г., Петников В.Г. Акустика мелкого моря. М.: Наука, 1997. 189 с.
  11. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.
  12. Ильичев В.И., Калюжный А.Я., Красный Л.Г., Лапий В.Ю. Статистическая теория обнаружения гидроакустических сигналов. М.: Наука, 1992. 415 с.
  13. Малышкин Г.С., Мельканович В.С. Классические и быстрые проекционные адаптивные алгоритмы в гидроакустике. СПб.: ГНЦ РФ АО “Концерн” ЦНИИ “Электроприбор”, 2022. 268 с.
  14. Бреховских Л.М., Лысанов Ю.П. Теоретические основы акустики океана. М.: Наука, 2007. 370 с.
  15. Малеханов А.И. Некогерентная пространственная фильтрация мод в случайно-неоднородном океаническом волноводе // Акуст. журн. 1992. Т. 38. № 5. С. 898–904.
  16. Labutina M.S., Malekhanov A.I., Smirnov A.V. Estimation of the efficiency of the vertical antenna arrays in underwater sound channels // Physics of Wave Phenomena. 2016. V. 24. № 2. P. 161–167.
  17. Вдовичева Н.К., Матвеев А.Л., Сазонтов А.Г. Экспериментальное и теоретическое исследование вертикальной когерентности звукового поля в мелком море // Акуст. журн. 2002. Т. 48. № 3. С. 309–313.
  18. Сазонтов А.Г., Смирнов И.П. Локализация источника в акустическом волноводе с неточно известными параметрами с использованием согласованной обработки в модовом пространстве // Акуст. журн. 2019. Т. 65. № 4. С. 540-550.
  19. Сазонтов А.Г., Смирнов И.П. Определение направления на источник в акустическом волноводе и предел углового разрешения // Акуст. журн. 2021. Т. 67. № 2. С. 174–184.
  20. Kuperman W.A., Ingenito F. Spatial correlation of surface generated noise in a stratified ocean // J. Acoust. Soc. Am. 1980. V. 67. № 6. P. 1988–1996.
  21. Smirnov A.V., Malekhanov A.I., Labutina M.S. Vertical array gain in a randomly inhomogeneous underwater sound channel: Effect of the array arrangement // Proc. Meet. Acoust. (POMA). 2021. V. 44. № 055005. P. 1–12.
  22. Малеханов А.И., Таланов В.И. Об оптимальном приеме сигналов в многомодовых волноводах // Акуст. журн. 1990. Т. 36. № 5. С. 891–897.
  23. Городецкая Е.Ю., Малеханов А.И., Таланов В.И. Моделирование оптимальной пространственной обработки сигналов в подводных звуковых каналах // Акуст. журн. 1992. Т. 38. № 6. С. 1044–1051.
  24. Вдовичева Н.К., Городецкая Е.Ю., Малеханов А.И., Сазонтов А.Г. Коэффициент усиления вертикальной антенны в случайно-неоднородном океаническом волноводе // Акуст. журн. 1997. V. 43. № 6. С. 769–776.

© А.И. Малеханов, А.В. Смирнов, 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».