Cấu hình mạng cảm biến thuỷ âm trên cơ sở tiền xử lý ICA nhằm nâng cao độ chính xác định vị đa mục tiêu

Bài viết đề xuất và xây dựng một giải pháp mới dựa trên mô hình phân tích phần tử độc lập ICA để thiết kế mạng cảm biến thủy âm để định vị đa mục tiêu. Bài viết ứng dụng kỹ thuật tiền xử lý ICA (Independent Component Analysis - phân tích phần tử độc lập) để tách riêng các nguồn âm trước khi tính toán vị trí để định vị bất kỳ mục tiêu nào trong các mục tiêu đang theo dõi.

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử CẤU HÌNH MẠNG CẢM BIẾN THUỶ ÂM TRÊN CƠ SỞ TIỀN XỬ LÝ ICA NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐỊNH VỊ ĐA MỤC TIÊU Phan Hồng Minh1*, Phan Trọng Hanh2, Lương Thị Ngọc Tú2 Tóm tắt: Bài báo đề xuất xây dựng giải pháp dựa mơ hình phân tích phần tử độc lập ICA để thiết kế mạng cảm biến thuỷ âm để định vị đa mục tiêu Việc định vị mơi trường phức tạp có nhiều mục tiêu (nguồn âm) hay nói cách khác tín hiệu thu cảm biến hỗn hợp tất tín hiệu có mơi trường với hệ số suy giảm khác điều dẫn đến khó quan trắc định vị Bài báo ứng dụng kỹ thuật tiền xử lý ICA (Independent Component Analysis - phân tích phần tử độc lập) để tách riêng nguồn âm trước tính tốn vị trí để định vị mục tiêu mục tiêu theo dõi Từ khóa: Cảm biến thuỷ âm, Mạng cảm biến sonar thụ động, TDOA, ICA, PAM GIỚI THIỆU Trong mạng cảm biến thuỷ âm, cảm biến bố trí độ sâu cấu trúc hình học khác để quan sát tượng mục tiêu định, ưu điểm khả linh hoạt cấu trúc không phát xạ sóng âm khó bị phát kẻ địch Việc nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến sonar thụ động để nghiên cứu định vị cá voi thực nhiều quốc gia giới có nhiều kết qủa đa dạng [5][6], bên cạnh đó, tối ưu mặt mở (aperture) mạng cảm biến[12] điều khiển búp sóng thích nghi để để tăng tỷ số SNR nhằm nâng cao độ xác định vị có thành định Xử lý tín hiệu sonar sử dụng kỹ thuật ICA nghiên cứu việc phát hiện, nhận dạng định hướng mục tiêu[2][10][11] Việc áp dụng kỹ thuật ICA nhằm mục đích tách nguồn âm riêng biệt từ mục tiêu đến cụm hydrophone để tính TDOA (Time Diffirence Of Arrivals - thời điểm khác sóng tới) cặp hydrophone xác SỬ DỤNG MẠNG CẢM BIẾN ĐỂ ĐỊNH VỊ MỤC TIÊU 2.1 Cơ sở phương pháp Mạng cảm biến sonar thụ động bao gồm số lượng hữu hạn M cảm biến thuỷ âm (hydrophone) hi, i = 1,…., M gắn vị trí có toạ độ cố định (xi, yi, zi) mục tiêu cần định vị nguồn phát xạ sóng âm có toạ độ (xs, ys, zs) khoảng cách từ mục tiêu đến hydrophone Ri Ta có phương thức tổng quan tính khoảng cách từ mục tiêu đến hydrophone [3]: (1) Ở Hình gọi h0 hydro-phone tham chiếu thay Ri = R0 + δRi, R0 khoảng cách từ mục tiêu đến cảm biến h0, δRi khoảng cách tia âm từ h0 đến hi δRi = c.δTi, c tốc độ âm nước Triển khai (1) cho hydrophone h0, ta có được: (2) cho hydrophone khác: 42 P H Minh, P T Hanh, L T N Tú, “Cấu hình mạng cảm biến thủy âm… đa mục tiêu.” Nghiên cứu khoa học công nghệ = (3) Như vậy: (4) Để định vị với số lượng tối thiểu hydro-phone, bố trí chúng có độ sâu zi (planar - array) (zi - z0) = Viết (4) dạng ma trận ta có: Hình Mạng cảm biến thuỷ âm định vị mục tiêu (5) số lượng hydrophone cần thiết zs tính sau: (6) 2.2 Tính TDOA tín hiệu thuỷ âm đến mạng cảm biến Tín hiệu thuỷ âm thu từ hydrophone sau lấy mẫu với tần số 8Khz với độ phân giải bit mẫu số liệu S(i), i = 1,…., n cụm bit có giá trị cụ thể mang thông tin biên độ pha tín hiệu Ở đây, việc xác định thời điểm tín hiệu đến hydrophone tính mức lượng có độ lớn tương đương thu thời điểm xác định Để tính TDOA trước hết tính lượng tín hiệu cụm bít có độ dài mẫu tương ứng với 1ms tín hiệu tới theo cơng thức: (7) Sau đó, xét khoảng thời gian từ 100ms đến 200ms, khoảng thời gian phù hợp với tín hiệu thuỷ âm thuật toán định vị với vạch lượng Hình có độ lớn tín hiệu tính theo (7) khoảng thời gian 1ms Với thời gian 100ms đến 200ms xác định vị trí lần, 1s xác định vị trí từ đến lần để tránh báo động lầm, từ vị trí chọn vị trí có số Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 43 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử lượng xuất nhiều Ngoài để loại bỏ vạch có lượng nhỏ (nhiễu hài) cần thiết lập mức ngưỡng tín hiệu đủ lớn Tính lượng tín hiệu thu từ hydrophone khoảng thời gian 120ms ta thu tín hiệu tới hydrophone thời điểm khác (Hình 2) Dễ thấy tín hiệu có mức lượng lớn 2dB tới hydro-phone h0 thời điểm T0 = 50ms, đến h1, h2, h3 62ms chậm khoảng 12ms Từ đây, tính T1, T2, T3 xác định giá trị δR1, δR2, δR3 δRi = c.( Ti - T0 ) Hình Xác định TDOA tín hiệu thuỷ âm đến hydrophone Thay vào công thức (5), (6) xác định toạ độ mục tiêu khoảng cách từ mục tiêu đến mạng cảm biến Hết chu kỳ thuật toán lại lặp lại từ đầu GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG TIỀN XỬ LÝ ICA ĐỂ PHÂN TÁCH TÍN HIỆU CỦA CÁC MỤC TIÊU TRƯỚC ĐỊNH VỊ 3.1 Kỹ thuật phân tích thành phần độc lập ICA ICA kỹ thuật thống kê để phân tách tập hợp tín hiệu hỗn hợp thành tín hiệu nguyên thuỷ ban đầu với điều kiện nguồn tín hiệu độc lập với (bất tương quan) Kỹ thuật dựa việc tìm véc tơ trọng lượng (weight vector) nguồn tín hiệu, thuật toán lặp hội tụ xác định nguồn tín hiệu ban đầu 44 P H Minh, P T Hanh, L T N Tú, “Cấu hình mạng cảm biến thủy âm… đa mục tiêu.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Mơ hình ICA: Giả sử ta quan sát n xáo trộn tuyến tính x1, x2, …, xn n phần tử độc lập: với i (8) xi, s1, s2… hàm tham số thời gian t, xáo trộn xi giống thành phần độc lập sk biến số ngẫu nhiên, thay cho tín hiệu thời gian riêng biệt Các giá trị quan sát xi(t) mẫu biến số ngẫu nhiên Ký hiệu véc tơ ngẫu nhiên x cho phần tử xáo trộn x1, x2, xn, véc tơ ngẫu nhiên s cho phần tử s1, s2, sn, ma trận A với phần tử aij Ta có: x = As (9) Có thể viết (10) Biểu thức (9) gọi phân tích phần tử độc lập mơ hình ICA, mơ hình ICA mơ hình sinh Các si phần tử độc lập thống kê có phân bố phi Gauss Sau ước lượng ma trận A, ta tính ma trận đảo W thu thành phần độc lập: s = Wx (11) ICA quan hệ gần với phương pháp Phân tách nguồn mù (Blind Source Separation -BSS) Phân tách tín hiệu mù Giải pháp xử lý tín hiệu với thuật tốn Fast ICA: Gọi g đạo hàm bậc hai hàm G (Gauss function) g1(u) = tanh(a1u), g2(u) = uexp(-u2/2) (12) ≤ a1 ≤ số phù hợp, thơng thường a1 = Thuật tốn ICA sau: Chọn ngẫu nhiên véc tơ trọng lượng w Cho w+ = E{xg(wTx)} - E{g’(wTx)}w Cho w = w+ / || w+ || Nếu không hội tụ quay lại bước Đạo hàm FastICA sau: Trước tiên, cần ý cực đại xấp xỉ negentropy wTx đạt điểm tối ưu E{G(wTx)} Theo điều kiện Kuhn-Tucker [9], tối ưu E{G(wTx)} với ràng buộc E{G(wTx)2} = ||w||2 = đạt khi: E{xg(wTx)} - βw = (13) Giải phương trình (13) theo phương pháp Newton ký hiệu hàm vế trái F, ta ma trận Jacobi JF(w) JF(w) = E{xxTg’(wTx)} – βI (14) Để đơn giản ma trận nghịch đảo này, làm gần số hạng từ liệu cầu hố tính gần theo biểu thức E{xxT g’(wTx)} ≈ E{xxT}E{g’(wT x)} = E{g’(wTx)}I Lúc ma trận Jacobi trở thành ma trận trực giao dễ dàng tính ma trận nghịch đảo Do đó, thu biểu thức lặp theo phương pháp Newton tính gần sau: w+ = w−[E{xg(wTx)}− βw] / [E{g’(wTx)}− β] (15) Biểu thức (15) Hyvärinen [7][8] phát triển thành thuật tốn áp dụng cho tính tốn dạng ma trận gọi FastICA ước lượng hợp lý cực đại (FastICA and maximum likelihood): Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 45 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử W+ = W + diag(αi)[diag(βi)+ E{g(y)yT}]W (16) Trong đó, y = Wx, βi = −E{yi g(yi)}, and αi = −1/(βi − E{g’(yi)}) Ma trận W cần trực giao hoá sau bước lặp thuật toán W ma trận trực giao đối xứng Để thuật toán nhanh hội tụ hiệu phép tính trước đưa vào tính tốn FastICA thêm bước xử lý quy tâm trắng hố tín hiệu, chi tiết xem tài liệu [8] 3.2 Xây dựng mơ hình tiền xử lý ICA để theo dõi đa mục tiêu Để định vị theo (5)(6) cần số lượng hydrophone cái, theo mô hình ICA số lượng hydrophone cần dùng với số lượng mục tiêu cần theo dõi Như vậy, để theo dõi mục tiêu đồng thời cấu hình cho hydrophone hoạt động, mục tiêu cần 12 , ra, việc thiết lập cấu trúc (thay đổi độ sâu cảm biến bố trí hình học mạng) dễ dàng thực để theo dõi quan sát với nhiều mục đích khác Các cụm hydrophone đặt toạ độ cố định biết vị trí, tín hiệu thu cụm tín hiệu hỗn hợp nhiều nguồn, tín hiệu tiền xử lý ICA để tách thành nguồn âm độc lập, nguồn âm đến cụm hydrophone với thời gian khác từ ta định vị mục tiêu (Hình 3) Hình Mơ hình ICA để định vị đa mục tiêu MƠ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN 4.1 Cấu hình mạng cảm biến để định vị Giả sử cấu hình mạng để theo dõi mục tiêu sử dụng cụm hydrophone, cụm có số lượng đặt độ sâu 46 P H Minh, P T Hanh, L T N Tú, “Cấu hình mạng cảm biến thủy âm… đa mục tiêu.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Bảng Vị trí cụm hydrophone Vị trí x y z Cụm h0 Cụm h1 Cụm h2 Cụm h3 20 -20 -20 -20 -20 -100 -100 -100 -100 Hình Cấu hình mạng cảm biến Giả sử trường âm đồng đẳng hướng, tia âm truyền thẳng chưa xét đến yếu tố môi trường nhiệt độ độ mặn nước, nhiễu tác động, chưa xét hiệu ứng đa đường giả sử tốc độ âm nước không đổi c = 1500m/s Mạng cảm biến bố trí hình học kiểu hình tam giác cách 20m độ sâu 100m so với mặt nước biển, coi cụm h0 tham chiếu (Hình 4) 4.2 Xử lý ICA trước định vị Trường hợp có nguồn âm độc lập tiếng ping tàu ngầm, tiếng động diezen tàu âm cá voi thu mạng cảm biến với hệ số suy giảm khác Tiến hành xử lý ICA với việc thực trắng hoá, quy tâm lặp theo thuật tốn FastICA cho tín hiệu ta được: Hình Phân tách hỗn hợp âm thành nguồn âm riêng biệt Tại Hình 5.1, Hình 5.2, Hình 5.3 tín hiệu ngun phát từ nguồn âm độc lập, sau phát xạ vào mơi trường nước thành tín hiệu hỗn hợp thu hydrophone với mức suy giảm khác Hình 5.4, Hình 5.5, Hình 5.6 Sau xử lý ICA ta thu các tín hiệu ước lượng tín hiệu ban đầu Hình 5.7, Hình 5.8, Hình 5.9, tín hiệu có dạng thời gian gần giống với tín hiệu ban đầu có lúc bị đảo pha (mơ thực Matlab) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 47 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 4.3 Định vị mục tiêu có tiền xử lý ICA Sau qua bước tiền xử lý ICA lúc tín hiệu coi từ mục tiêu phát khơng bị trộn lẫn với tín hiệu khác, việc định vị trở lên dễ dàng xác với (5)(6) Sử dụng (7) để tính lượng tín hiệu 1ms, từ đó, tính TDOA mục tiêu, ta có: Vị trí cụm hydrophone biết δRi = c.δTi = c.(Ti – T0) Tính tốn định vị mục tiêu 1: Từ Hình 5.7 cho thấy mục tiêu phát tiếng ping sau 1,7352s thu cụm hydrophone h0, sau 1,7481 giây sau thu cụm h1, sau 1,7485 giây thu cụm h2 sau 1,7494 giây thu cụm h3 Từ đây, tính δTi δRi , sau thay vào cơng thức (5), (6) để tính toạ độ mục tiêu (Bảng 2) Bảng Tính tốn định vị mục tiêu Cụm h0 Cụm h1 Cụm h2 T0(s) T1(s) T2(s) Cụm h3 T3(s) δR1 δR2 δR3 (c*δT1) (c*δT2) (c*δT3) R0 (m) x (m) y (m) z (m) 1,7352 1,7481 1,7485 1,7491 19,280 19,972 20,862 1997,1 79,8 1994,3 -30,6 5,3421 5,3549 5,3554 5,3561 19,231 19,969 20,903 2017,5 85,1 2014,3 -24,7 Tính toán với tiếng ping thứ ta vị trí mới, mục tiêu thấy mục tiêu xa so với vị trí mạng cảm biến chếch hướng theo trục x y (x tăng, y tăng) mục tiêu có xu hưởng lên mặt nước độ sâu giảm (z tăng) Tính tốn định vị mục tiêu 2: Từ Hình 5.8 tính tốn tương tự với số điểm có mức lượng tín hiệu đỉnh lớn thu kết Bảng Bảng Tính tốn định vị mục tiêu Cụm h0 Cụm h1 Cụm h2 Cụm h3 T0(s) T1(s) T2(s) T3(s) δR1 δR2 δR3 (c*δT1) (c*δT2) (c*δT3) R0 (m) x (m) y (m) z (m) 2,0014 2,0150 2,0147 2,0145 20,383 19,986 19,721 2995,6 -48,8 2993,5 0,97 4,2017 4,2153 4,2150 4,2147 20,513 19,984 19,587 2995,6 -68,6 2993,2 -1,67 6,1160 6,1299 6,1293 6,1288 20,828 19,974 19,251 3018,5 -118,2 3014,5 0,8 Tiến hành định vị lần khoảng thời gian định cho thấy mục tiêu ngang phía phải so với vị trí tương đối mạng cảm biến (x tăng) mặt nước (z ≈ 0) Tính tốn định vị mục tiêu 3: Từ Hình 5.9 tính tốn tương tự thu kết Bảng Bảng Tính tốn định vị mục tiêu Cụm h0 Cụm h1 Cụm h2 Cụm h3 δR1 T0(s) T1(s) T2(s) T3(s) (c*δT1) δR2 (c*δT2) δR3 (c*δT3) R0 (m) x (m) Y (m) z (m) 1,6699 1,6839 1,6832 1,6826 20,991 19,961 19,090 2486,9 -117,42482,1 0,34 4,7696 4,7836 4,7829 4,7823 21,034 19,965 19,054 2502,7 -123,12498,3-17,2 8,6705 8,6847 8,6838 8,6831 21,260 19,954 18,806 2502,7 -152,72496,9-24,6 48 P H Minh, P T Hanh, L T N Tú, “Cấu hình mạng cảm biến thủy âm… đa mục tiêu.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Tiến hành định vị lần khoảng thời gian định cho thấy mục tiêu ngang phía trái so với vị trí tương đối mạng cảm biến (x giảm) có xu hướng lặn xuống sâu nước (z giảm) 4.4 Định vị đa mục tiêu khơng có tiền xử lý ICA Xét tín hiệu Hình 5.4 tín hiệu hỗn hợp nguồn âm thu cụm hydrophone, xác định TDOA lượng tín hiệu khơng biết nguồn dẫn đến xác định mục tiêu Phân tích lượng tín hiệu hỗn hợp Hình 5.4 theo (7) thời gian 200ms ta Hình Ở đây, vạch lượng tín hiệu trộn vào nhau, khó xác định định vạch lượng nguồn âm dẫn đến định vị đa mục tiêu khơng xác Hình Phân tích phổ tín hiệu hỗn hợp KẾT LUẬN Bài báo đưa giải pháp cấu trúc mạng cảm biến thuỷ âm thiết kế sở tiền xử lý ICA nhằm theo dõi định vị đa mục tiêu, đồng thời, đưa phương pháp tính lượng tín hiệu để xác định thời gian tia âm đến hydrophone từ định vị mục tiêu theo nguyên lý TDOA Với ICA, phân tách nguồn âm hỗn hợp thành nguồn âm độc lập từ định vị nhiều mục tiêu thời điểm, làm cho việc định vị xác Những nghiên cứu nghiên cứu sâu tính tốn thực môi trường thực tế biển nông Việt Nam, có nhiễu nền, thời tiết tác động, có tính đến độ mặn, thời tiết… vẽ quỹ đạo chuyển động mục tiêu để nâng cao hiệu của phương pháp đề xuất TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Xavier Lurton, “An Introduction to Underwater Acoustics: Principles and Applica-tions”, 2nd edition, Springer Praxis Books, 2010 [2] Sergio Rui Silva, “Advances in Sonar Technology”, Published by In-Teh, Vienna, Austria, 2009 [3] Walter M.X Zimmer, “Passive Acoustic Monitoring of Cetaceans”, Cambridge University Press, UK, 2011 [4] Mandar Chitre, John Potter, Ong Sim Heng, “Underwater acoustic channel characterisation for medium - range shallow water communications”, IEEE Oceans 04, Vol.1, Nov 2004, pp.40 - 45 [5] Amin Y Teymorian, Wei Cheng, Liran Ma, Xiuzhen Cheng, Xicheng Lu, Zexin Lu, “3D Underwater Sensor Network Localization”, IEEE Transactions On Mobile Computing, VOL 8, No 12, Dec 2009, pp.1610-1621 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 48, 04 - 2017 49 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử [6] P.R White, T.G Leighton, D.C Finfer, C Powles, O.N Baumann, “Localisation of sperm whales using bottom - mounted sensors”, Applied Acoustics, 67, 2006, pp 1074-1090 [7] Aapo Hyvärinen, Juha Karhunen, Erkki Oja, “Independent Component Analysis”, John Wiley & Sons, Inc., 2001 [8] Aapo Hyvärinen, Erkki Oja, “Independent component analysis: algorithms and Applications”, Neural Networks, Vol 13 (No 4–5), 411– 430, 2000 [9] Luenberger, D., “Optimization by Vector Space Methods”, John Wiley & Sons, Inc., NewYork, USA, 1969 [10] N N de Moura, J M de Seixas, Ricardo Ramos, “Passive Sonar Signal Detection and Classification Based on Independent Component Analysis”, Federal University of Rio de Janeiro - Signal, Processing Laboratory/ COPPE - Poli, Brazil, 2009 [11] Eduardo F.de S.F., N.N de Moura, J.M de Seixas, “Neural passive sonar signal classification using Independent Component Analysis”, X Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional (CBIC’2011) [12] Nutall A.H., “Approximations to Directivity for Linear, Planar, and Volumetric Apertures and Arrays”, IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol.26, No 3: pp.383-398, 2001 ABSTRACT CONFIGURATION OF HYDROPHONE ARRAY BASED ON ICA PREPROCESSING TO ENHANCE ACCURACY POSITION OF MULTI-TARGETS In the paper, a new solution based on the model independent element analysis - ICA to design underwater sound sensor networks for multi-tagets positioning is proposed and built The positioning in a complex environment with multi-targets (audio sources), or in other words the signal received at the sensor is a mixture of all signals in the environment with a different attenuation coefficient lead to difficulty monitoring and positioning In the paper, engineering applications pre-processing ICA to separate the sound source is used before calculating location to locate any targets in the target being tracked Keywords: Uw sensor, Underwater Sensor Arrays – UWSAs, Passive sonar, Time Difference Of Arrival TDOA, Passive Acoustic Monitoring - PAM Nhận ngày 07 tháng 02 năm 2017 Hoàn thiện ngày 08 tháng 03 năm 2017 Chấp nhận đăng ngày 05 tháng năm 2017 Địa chỉ: Viện Điện tử - Viện Khoa học Công nghệ quân sự; Khoa Vô tuyến Điện tử - Học viện Kỹ thuật quân sự; * Email: phanhongminh1979@gmail.com 50 P H Minh, P T Hanh, L T N Tú, “Cấu hình mạng cảm biến thủy âm… đa mục tiêu.” ... pháp cấu trúc mạng cảm biến thuỷ âm thiết kế sở tiền xử lý ICA nhằm theo dõi định vị đa mục tiêu, đồng thời, đưa phương pháp tính lượng tín hiệu để xác định thời gian tia âm đến hydrophone từ định. .. nguồn, tín hiệu tiền xử lý ICA để tách thành nguồn âm độc lập, nguồn âm đến cụm hydrophone với thời gian khác từ ta định vị mục tiêu (Hình 3) Hình Mơ hình ICA để định vị đa mục tiêu MÔ PHỎNG VÀ... 4.1 Cấu hình mạng cảm biến để định vị Giả sử cấu hình mạng để theo dõi mục tiêu sử dụng cụm hydrophone, cụm có số lượng đặt độ sâu 46 P H Minh, P T Hanh, L T N Tú, Cấu hình mạng cảm biến thủy âm