Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng mảng cảm biến thu tín hiệu thủy âm trong vùng biển nông tt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ *************** PHAN HỒNG MINH NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG MẢNG CẢM BIẾN THU TÍN HIỆU THỦY ÂM TRONG VÙNG BIỂN NÔNG Chuyên ngành : Kỹ thuật điện tử Mã số : 52 02 03 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – 2020 Cơng trình hồn thành tại: Viện Khoa học Cơng nghệ qn - Bộ Quốc phòng Người hướng dẫn khoa học: TS Phan Trọng Hanh TS Vũ Văn Binh Phản biện 1: GS.TS Vũ Văn Yêm Đại học Bách khoa Hà Nội Phản biện 2: PGS.TS Đỗ Quốc Trinh Học viện Kỹ thuật quân Phản biện 3: TS Vũ Lê Hà Viện Khoa học Công nghệ quân Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án Viện Khoa học Công nghệ Quân sự, Hà Nội vào hồi , ngày tháng năm 2020 Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Viện Khoa học Công nghệ quân - Thư viện quốc gia Việt Nam DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ 1) Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Lương Thị Ngọc Tú, “Cấu hình mạng cảm biến thủy âm sở tiền xử lý ICA nhằm nâng cao độ xác định vị đa mục tiêu”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số 48, tháng 04 năm 2017 2) Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, Nguyễn Công Đại, “Một giải pháp cấu hình mảng cảm biến thủy âm hai chiều sở tạo búp sóng tùy biến”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số 54, tháng 04 năm 2018 3) Lê Kỳ Biên, Phan Hồng Minh, Trần Hiếu Thảo, Phan Trọng Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu cho hệ thống phao thủy âm phát cảnh báo mục tiêu theo nguyên lý sonar thụ động”, Hội thảo quốc gia Ứng dụng công nghệ cao vào thực tiễn năm 2018, Số đặc san, tháng 08 năm 2018, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân 4) Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, “Giải tích chập mù đa kênh tín hiệu thủy âm vùng nước nơng mạng nơ ron truyền thẳng”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 62, tháng năm 2019 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Biển đặc biệt quan trọng quốc phòng an ninh, với phát triển kinh tế xã hội hội nhập với giới Tất quốc gia có biển phải có phương án giải pháp bảo vệ an toàn vùng biển, vùng đảo, vùng lãnh hải hợp pháp Bảo vệ an tồn quân ven biển quần đảo biển, phát nhận dạng mục tiêu để phòng chống mục tiêu nước xâm nhập từ biển cấp thiết Mục tiêu nghiên cứu luận án Nghiên cứu xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu mảng cảm biến thủy âm dùng cho hệ thống sonar thiết bị định vị thủy âm thụ động nhằm nâng cao khả phát định vị mục tiêu nguồn âm nước vùng biển nông Các kết chính, ý nghĩa khoa học thực tiễn 3.1 Các kết 1) Đã đề xuất mơ hình cấu trúc mảng cảm biến thủy âm dạng mảng phẳng, kết hợp giải pháp tạo búp sóng tùy biến thích nghi, làm tăng độ lợi mảng cảm biến 2) Đã đề xuất mơ hình giải pháp xử lý tín hiệu thủy âm phức hợp sở kết hợp kỹ thuật phân tích thành phần độc lập (ICA) giải tích chập mù đa kênh (MBD) nhằm nâng cao tỷ số SNR điều kiện biển nông 3.2 Ý nghĩa khoa học thực tiễn Việc nghiên cứu nâng cao chất lượng mảng cảm biến thủy âm dùng cho hệ thống sonar thiết bị định vị thụ động mục tiêu phát xạ thủy âm nước thực sở giải pháp cấu trúc xử lý tín hiệu thủy âm vùng biển nông giải yêu cầu khoa học yêu cầu thực tiễn Kết nghiên cứu luận án với việc đề xuất giải pháp cấu trúc mảng tạo búp sóng tùy biến thích nghi giải pháp xử lý tín hiệu thủy âm phức hợp sở kết hợp hai kỹ thuật xử lý tín hiệu ICA MBD đóng góp thêm mặt lý luận lĩnh vực định vị thủy âm Đồng thời kết nghiên cứu gắn với điều kiện đặc điểm vùng biển Việt Nam, sở định hướng tốt thiết kế hệ thống sonar thiết bị định vị thủy âm vùng biển Việt Nam phục vụ an ninh quốc phòng CHƢƠNG 1: MẢNG CẢM BIẾN THỦY ÂM VÀ VẤN ĐỀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG MẢNG Ở VÙNG BIỂN NÔNG 1.1 Tổng quan mảng cảm biến thủy âm 1.1.1 Mơ hình mảng cảm biến Nguồn âm quan tâm sonar siêu âm ứng dụng băng hẹp băng rộng thỏa mãn phương trình truyền sóng [31],[37], thuộc tính khơng gian thời gian chúng tách rời độc lập Bởi việc đo trường áp 𝑧 𝑟, 𝑡 kích thích nguồn âm xác định đáp ứng khơng gian thời gian 𝑥 𝑟, 𝑡 Véc tơ 𝑟 vị trí tương đối cảm biến nguồn âm, t thời gian Hình 1.1: Mơ hình thu tín hiệu không gian thời gian mảng cảm biến Đáp ứng đầu 𝑥 𝑟, 𝑡 tích chập 𝑧 𝑟, 𝑡 đáp ứng mảng cảm biến ℎ 𝑟, 𝑡 (1.1) 𝑥 𝑟, 𝑡 = 𝑧 𝑟, 𝑡 ⊗ ℎ 𝑟, 𝑡 Trong 𝑧 𝑟, 𝑡 định nghĩa đầu vào thu tích chập thuộc tính nguồn âm 𝑦 𝑟, 𝑡 đáp ứng môi trường nước Ψ 𝑟, 𝑡 (1.2) 𝑧 𝑟, 𝑡 = 𝑦 𝑟, 𝑡 ⊗ Ψ 𝑟, 𝑡 1.1.2 Mảng cảm biến hệ thống sonar thủy âm thụ động Mô hình cấu trúc hệ thống Hệ thống sonar định vị thủy âm biển hệ thống thiết bị có chức xác định vị trí nguồn âm vùng không gian quan sát mặt nước biển Tùy theo ứng dụng đặc tính khác mà hệ thống có dạng: di động cố định Mơ hình cấu trúc hệ thống sonar thủy âm thụ động cố định có M cảm biến mô tả theo diễn tiến thông tin phát nhận dạng sau (Hình 1.2): Hình 1.2: Mơ hình cấu trúc hệ thống sonar thủy âm thụ động Độ xác định vị nguồn âm 𝜎𝑝 𝐷 = 2 𝜎đ𝑡 𝐷 + 𝜎𝑚𝑡 𝐷 + 𝜎𝑡𝑛 𝐷 𝜎𝑖2 𝐷 (1.7) 𝑖 1.2 Vùng biển nông đặc trƣng 1.2.1 Khái niệm vùng biển nông 1.2.2 Hiệu ứng phản xạ đa đường vùng biển nơng Hình 1.1: Hiệu ứng đa đường vùng biển nơng: (a) tia âm phản xạ, (b) tín hiệu theo thời gian (A) tia trực tiếp; (B) phản xạ bề mặt; (C) phản xạ từ đáy; (D) phản xạ từ bề mặt tới đáy; (E) phản xạ từ đáy tới bề mặt Đối với vùng biển nông môi trường truyền dẫn bị giới hạn mặt biển đáy biển, tín hiệu q trình lan truyền bị phản xạ nhiều lần trước tới thu Theo kết thực nghiệm Lurton[37] Hình 1.3a đường tia âm vùng nước nông bị phản xạ nhiều lần, Hình 1.3b cho thấy hiệu ứng đa đường đo tín hiệu miền thời gian thực Hình 1.4: Mơ hiệu ứng đa đường với tia âm Hình 1.5: Tín hiệu xung bị ảnh hưởng đa đường Hình 1.4 mơ kênh âm vùng nước nông bị ảnh hưởng hiệu ứng đa đường với tia âm: Tốc độ âm 1520m/s, độ sâu kênh âm 100m, nguồn âm có tọa độ [0,0,-60], thu có tọa độ [500,0,-40], thu có tọa độ [500, 1000, -70], nguồn phát đẳng hướng tia âm truyền thẳng phản xạ đáy có mức suy hao 0.5dB Nguồn phát đẳng hướng phát xung có độ rộng 13.2ms vào kênh âm với tia âm thu thu Ở Hình 1.5, tín hiệu quan sát thấy thu nhiều xung vọng sinh tia âm phản xạ, tín hiệu giao thao vào với Như vùng biển nông ảnh hưởng hiệu ứng đa đường đến chất lượng tín hiệu lớn Để khắc phục vấn đề có số giải pháp như: Một thiết kế cấu trúc hình học mảng hợp lý để tăng độ lợi mảng thu Hai tạo búp sóng mảng cảm biến cho búp sóng hướng tia trực tiếp tín hiệu đến từ hướng khác nhiễu, mục đích làm tăng tỷ số SNR mảng Ba xử lý tín hiệu DSP tái tạo khơi phục lại tín hiệu ban đầu Các giải pháp thảo luận chi tiết phần 1.2.3 Ảnh hưởng tham số biển nông đến chất lượng hệ thống sonar thủy âm thụ động 1.3 Một số giải pháp nâng cao chất lƣợng mảng cảm biến 1.3.1 Tối ưu hóa cấu trúc hình học mảng 1.3.2 Kỹ thuật tạo búp sóng mảng cảm biến 1.3.3 Xử lý tín hiệu mảng cảm biến Hình 1.7: Sơ đồ khối hệ thống xử lý tín hiệu mảng cảm biến Xử lý tín hiệu mảng cảm biến thủy âm khái niệm mở rộng bao hàm xử lý mảng cảm biến sonar thụ động, mạng thông tin liên lạc nước gồm khối chức như: chuyển đổi ADC, lọc FIR, Lọc thích nghi LMS, Kalman, triệt nhiễu thích nghi, nâng cao khả thích nghi tuyến tính, phân tích DEMON/LOFAR, phân tích phổ FFT/MUSIC, cảnh báo phát mục tiêu (ngư lôi, tàu ngầm, tàu lạ, người nhái, đàn cá ), phân loại nhận dạng mục tiêu, đánh giá tỷ số SNR mảng, thu nghe lưu trữ, theo dõi bám mục tiêu, v.v (Hình 1.7) 1.4 Vấn đề nâng cao chất lƣợng mảng cảm biến thủy âm hƣớng nghiên cứu luận án 1.4.1 Các nghiên cứu liên quan công bố Tình hình nghiên cứu nước Tình hình nghiên cứu nước Yêu cầu hướng nghiên cứu luận án Xuất phát từ yêu cầu khoa học yêu cầu thực tiễn vấn đề nâng cao chất lượng mảng cảm biến, sở lý thuyết kỹ thuật điện tử liên ngành luận án hướng tới nhiệm vụ sau: - Xây dựng giảipháp nâng cao chất lượng mảng cảm biến thủy âm phương pháp tạo búp sóng mảng tùy biến; - Xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu mảng cảm biến thủy âm phương pháp xử lý tín hiệu phức hợp tùy biến (Hình 1.9) 1.4.2 Hình 1.9: Mơ hình xử lý tín hiệu nâng cao chất lượng mảng cảm biến 1.4.3 Đặt vấn đề nghiên cứu luận án Vấn đề nghiên cứu đặt đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng làm việc môi trường biển nước nông, đặc trưng hiệu ứng đa đường có tạp ồn lớn Để thực nội dung cần giải vấn đề sau: Một nghiên cứu kỹ thuật tạo búp sóng tùy biến, kết hợp điều khiển búp sóng thơng thường thích nghi cho nâng cao tỷ số SNR mảng cảm biến thủy âm Hai nghiên cứu giải pháp xử lý tín hiệu phù hợp với cấu trúc mảng cảm biến thủy âm sở kết hợp kỹ thuật ICA giải pháp giải tích chập mù đa kênh mạng nơ ron vào xử lý tín hiệu mảng cảm biến nhằm khơi phục, tái tạo lại tín hiệu ban đầu CHƢƠNG 2: GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG TÍN HIỆU TRÊN CƠ SỞ TẠO BÚP SÓNG MẢNG TÙY BIẾN 2.1 Kỹ thuật tạo búp sóng mảng cảm biến 2.1.1 Tạo búp sóng với mảng thẳng Xét mảng cảm biến (Hình 2.2), có N cảm biến đặt dọc theo trục z có khoảng cách d (ULA - Uniform Linear Arrays, mảng thẳng cách đều) Đặt trung tâm mảng vào hệ trục tọa độ; vị trí cảm biến 𝑁−1 (2.8) 𝐩𝑧𝑛 = 𝑛 − 𝑑 𝑛 = 0, 1, 2, … , 𝑁 − 𝐩𝑥 𝑛 = 𝐩𝑦𝑛 = (2.9) Hình 2.2: Mảng thẳng bố trí theo trục z Ta có: 𝑁−1 𝐻 𝐰𝑛∗ 𝑒 ϒ 𝜔, 𝑘𝑧 = 𝐰 𝐯𝐤 𝑘𝑧 = 𝐵𝜓 𝜓 = 𝐰 𝐻 𝐯𝜓 𝜓 = 𝑁−1 −𝑗 𝑛− 𝑘𝑧 𝑑 𝑛=0 𝑁−1 𝑁−1 −𝑗 𝜓 𝑒 𝑤𝑛∗ 𝑒 𝑗𝑛𝜓 𝑛=0 , − (2.13) 2𝜋𝑑 2𝜋𝑑 ≤𝜓≤ 𝜆 𝜆 (2.26) Trường hợp đặc biệt mảng thẳng mảng có véc tơ trọng số đồng với cho (2.29) 𝑤𝑛 = , 𝑛 = 0, 1, … , 𝑁 − 𝑁 Có thể viết lại (2.29) theo dạng véc tơ sau: (2.30) 𝐰= 𝟏 𝑁 véc tơ đơn vị Nx1, hàm đáp ứng đầu tạo búp sóng khơng gian ψ ϒ.𝜓 𝜓 = 𝑁 𝑁 −1 𝑁−1 𝑗 𝑛− 𝑛=0 𝑒 −j e 𝑁 Tham chiếu công thức 𝑁 −1 𝜓 𝜓 = 𝑁e −j 1−𝑒 𝑗𝑁𝜓 1−𝑒 𝑗𝜓 𝑁 −1 𝜓 𝑁−1 𝑗𝑛𝜓 𝑛=0 𝑒 = (2.31) 10 Hình 2.20: Cấu trúc hình học chùm búp sóng mảng phẳng 5x7 với tồn mảng ta có ma trận đa tạp với NxM hydrophone sau: 𝜓𝑥 (2.51) 𝑽𝜓 𝜓 = 𝒗0 𝜓 ⋮ ⋯ ⋮ 𝒗𝑀−1 𝜓 T, véc tơ 𝝍 = 𝜓 𝑦 từ định nghĩa véc tơ tổng quát cách xếp để có véc tơ NM x giá trị 𝒗0 (𝜓) ⋯ (2.52) 𝑣𝑒𝑐 𝑽𝝍 𝜓 = 𝒗𝑀−1 (𝜓) Tương tự ma trận trọng số mảng phẳng ta có 𝑾 = 𝒘0 ⋯ 𝒘𝑚 ⋯ 𝒘𝑀−1 , vớì hàng thứ m 𝒘𝑚 = 𝒘0 𝑤0,𝑚 ⋯ 𝑤1,𝑚 (2.53) 𝑣𝑒𝑐[𝑾] = 𝒘𝑚 (2.54) ⋯ ⋯ 𝑤𝑁−1,𝑚 𝒘𝑀−1 Ta có: 𝐵 𝜓 = 𝐵 𝜓𝑥 , 𝜓𝑦 = 𝑣𝑒𝑐 H [𝑾]𝑣𝑒𝑐 𝑽𝜓 𝜓 (2.55) dạng tổng quan để thiết kế mảng phẳng NxM hydrophone 2.3.2 Tính tốn tùy biến mảng để giảm ảnh hưởng đa đường - Tính tốn mảng để tăng cƣờng tín hiệu mục tiêu tiếp cận gần Xét mảng thẳng gồm 30 hydrophone, theo để quan sát mục tiêu xâm nhập từ phía xa tiến vào gần mảng tùy biến mảng sau: + Một mảng thẳng gồm 30 hydrophone: Độ lợi mảng GA = 30dBi, Hình vẽ mơ cho thấy búp sóng hẹp nhọn, búp phụ bị triệt tiêu đáng kể, quan sát mục tiêu xa tốt (Hình 2.25) 11 Hình 2.25: Búp sóng mảng thẳng 30 hydrophone + Ba mảng thẳng độc lập mảng 10 hydrophone thẳng hàng: Độ lợi mảng GA = G1 + G2 + G3 = 30 dBi Mô cho thấy búp sóng to hơn, búp sóng phụ tăng đảm bảo độ lợi thu (Hình 2.6) Hình 2.26: Tạo búp sóng với mảng thẳng độc lập 10 hydrophone + mảng thẳng mảng tùy biến độc lập xoay 10 độ (Hình 2.27): Hình 2.27: Tạo búp sóng với mảng thẳng mảng xoay 10o 10 hydrophone Khi quan sát mục tiêu xa, trường tín hiệu đến mảng song song, hai trường hợp quan sát tốt Khi mục tiêu đến gần hai mảng thu nhiều Để tính tốn độ suy giảm xét độ lớn búp sóng góc mở 3dB (the half-power beamwidth, HPBW- Độ rộng nửa công suất) 12 Theo [17] độ rộng nửa cơng suất búp sóng chính: 0.886𝜆 𝜆 (2.56) 𝐻𝑃𝐵𝑊 = 𝛥𝑢1 = 𝑟𝑎𝑑 ≈ 50 (𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒) 𝑁𝑑 𝑁𝑑 Với mảng thiết kế mảng 10 hydrophone cách 50m (d = 50m) quan sát tần số f = 15Hz (λ = 100m), giả sử vận tốc âm nước c = 1500 m/s Ta có HPBW ≈ 100 Vậy khoảng cách R = 550/ sin100 = 3167 m Như mục tiêu tiến vào gần mảng đến khoảng cách 3167m với trường hợp độ lợi giảm GA = G1 /2+ G2 + G3 /2 dB vào gần độ lợi giảm Với trường hợp mảng tùy biến xoay 100 mục tiêu vào gần đảm bảo độ lợi không đổi - Xử lý tùy biến mảng để thu tối ƣu tín hiệu mong muốn Xét mảng phẳng chữ nhật 3x10 hydrphone giả sử tín hiệu mong muốn đến từ hướng 28o, tín hiệu tạp nhiễu đến từ hướng 62o tạp ồn đến từ hướng 75o Tùy biến mảng phẳng thành mảng thẳng song song với xác định độ lợi thu với búp sóng quay hướng 28o Mơ mảng thẳng cấu hình khác để tính độ lợi hướng 62o 75o mảng trường hợp để xác định Gmin, GA(θo)= G1(θo)+ G2(θo)+ G3(θo) quy chuẩn độ lợi thu = 10 dBi cho mảng Bảng 2.4: Độ lợi GA góc hướng mảng phẳng tùy biến STT Cấu hình Góc búp GA(28o) GA(62 o) GA(75 o) mảng thẳng sóng dBi dBi dBi o o o 2:26:2 28 :28 :28 30 1.2459 2.4640 3:24:3 28o:28o:28o 30 2.9497 0.9837 4:22:4 28o:28o:28o 30 1.5707 2.7985 5:20:5 28o:28o:28o 30 2.8708 1.9806 o o o 6:18:6 28 :28 :28 30 1.8016 2.3296 7:16:7 28o:28o:28o 30 2.6718 2.1814 8:14:8 28o:28o:28o 30 1.9362 0.8144 o o o 9:12:9 28 :28 :28 30 2.3617 3.0255 10:10:10 28o:28o:28o 30 1.9791 2.4735 10 11:8:11 28o:28o:28o 30 1.9562 0.7255 11 12:6:12 28o:28o:28o 30 1.9407 2.8942 o o o 12 13:4:13 28 :28 :28 30 1.4770 2.1124 13 14:2:14 28o:28o:28o 30 1.8366 2.1415 14 15:0:15 28o:0o:28o 30 0.9500 2.0887 o Số liệu mô từ Bảng 2.4 cho thấy với hướng 62 Gmin = 0.95 trường hợp STT-14 tùy biến thành mảng thẳng 15 13 hydrophone, với hướng 75 Gmin = 0.7255 trường hợp STT-10 mảng tùy biến thành mảng số lượng 11:8:11 Vậy để thu với ảnh hưởng nhiễu tạp ồn nhất, hồn tồn xác định cấu hình tùy biến tối ưu 2.4 Đánh giá hiệu phƣơng pháp tạo búp sóng mảng tùy biến 2.4.1 Triệt giảm tạp ồn tín hiệu Mơ tạo búp sóng thơng thường (Delay and Time) tạo búp sóng thích nghi Frost [15] cho mảng thường mảng tùy biến Tín hiệu sử dụng để mơ tín hiệu phát từ mục tiêu nước có độ dài 10s (Hình 2.30) o Hình 2.30: Một số tín hiệu âm nước sử dụng để mơ Hình 2.35 cho thấy tín hiệu cải thiện đáng kể tạp ồn khơng thấy xuất tín hiệu thứ Như thấy thuật tốn thích nghi Frost cải thiện đáng kể chất lượng với thuật toán tạo búp sóng thơng thường Tuy nhiên với số lượng cảm biến khơng đổi, chất lượng tín hiệu cịn tốt ứng dụng với mảng phẳng tùy biến 4x3 triangular (Hình 2.36), mơ cho thấy rõ hiệu giải pháp tạo búp sóng mảng tùy biến làm giảm tạp ồn đến từ hướng khơng quan tâm 14 Hình 2.35: Tạo búp sóng thích nghi Frost mảng ULA góc S1 [-30O, 0O] Hình 2.36: Tạo búp sóng thích nghi Frost mảng tùy biến góc S1 [-30O, 0O] Nâng cao độ lợi tín hiệu với mảng tùy biến Để thấy rõ cải thiện chất lượng tính độ lợi mảng (Array Gain) theo công thức sau [40]: 𝑆𝑁𝑅0 (𝜔) 𝐺𝐴 = = 𝑁−1 (2.57) 𝑆𝑁𝑅𝑖𝑛 (𝜔) 𝑛=0 𝑤𝑛 Hoặc 2.4.2 −1 𝑁−1 𝐺𝐴 = 𝑤𝑛 𝑛=0 = 𝑤 (2.58) 15 Bảng 2.5: Độ lợi mảng thường ULA theo góc tới tín hiệu Tạo búp sóng Delay and Time S T T Mảng thƣờng Mảng thường 12 phần tử ULA Tạo búp sóng Frost Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0] S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0] 0.8645 0.2235 0.4764 10.9068 1.6913 3.6562 Bảng 2.6: Độ lợi mảng phẳng tùy biến theo góc tới tín hiệu S T T Mảng phẳng tùy biến theo cấu trúc khác Mảng phẳng tùy biến 3x4 kiểu Rectagular Mảng phẳng tùy biến 4x3 kiểu Rectagular Mảng phẳng tùy biến 2x6 kiểu Triangular Mảng phẳng tùy biến 6x2 kiểu Triangular Mảng phẳng tùy biến 3x4 kiểu Triangular Mảng phẳng tùy biến 4x3 kiểu Triangular Tạo búp sóng Delay and Time Tạo búp sóng Frost Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0] S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0] 2.1456 0.4610 0.5727 11.5240 1.6544 3.6667 1.3982 0.3187 0.6418 11.7307 1.6818 3.6482 4.1100 0.6899 1.01621 11.7816 1.6808 3.6731 1.0032 0.2318 0.7527 11.8109 1.6709 3.6541 2.2093 0.4603 0.6143 11.6094 1.6602 3.6669 1.3950 0.3459 0.6981 11.8155 1.6806 3.6538 Kết Bảng 2.5 cho thấy độ lợi tạo búp sóng với mảng thường theo góc hướng khác nhau, thực tế mảng quét theo góc hướng bất kỳ, luận án mơ số góc hướng điển hình để tìm giải pháp có lợi lớn Bảng 2.6 tạo búp sóng với mảng phẳng tùy biến kích hoạt theo cấu trúc khác nhau, kết mô cho thấy độ lợi mảng phẳng tùy biến có cải thiện hơn, nhiên nhược điểm giải pháp nhiều thời gian để tính tốn tối ưu cấu trúc hình học để đưa cấu trúc tốt tất hướng mảng phẳng tùy biến có độ lợi lớn so với mảng thường, điều phù hợp với thực tế 16 CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU MẢNG CẢM BIẾN THỦY ÂM TRONG VÙNG BIỂN NƠNG 3.1 Xây dựng giải pháp 3.1.1 Mơ hình xử lý tín hiệu Hình 3.1:Mơ hình giải pháp xử lý tín hiệu mảng cảm biến 3.1.2 Đề xuất giải pháp xử lý tín hiệu Giải pháp sử dụng Hình 3.2 sau khởi tạo mảng thu tín hiệu tạo búp sóng thơng thường điều khiển quay búp sóng theo phương pháp bù pha nguyên lý “Delay and Time” để rà quét sục sạo mục tiêu theo phương ngang Khi xuất mức lượng lớn ngưỡng phát hiện, hệ thống cảnh báo xuất mục tiêu vào mức lượng, mật độ phổ, tần số mảng tùy biến số cấu trúc hình học khác thiết lập tạo búp sóng thích nghi Frost để tìm cấu hình mảng cho tín hiệu tốt (Hình 3.3) 3.2 Phân tích phần tử độc lập ICA với mảng tùy biến 3.2.1 Kỹ thuật phân tích phần tử độc lập ICA 3.2.2 Xử lý tín hiệu ICA nâng cao chất lượng định vị mục tiêu a) Cấu trúc mơ hình mảng cảm biến định vị mục tiêu b) Nâng cao chất lượng định vị đa mục tiêu với ICA - Xây dựng mơ hình tiền xử lý ICA để theo dõi đa mục tiêu: Để định vị theo (3.23)(3.24) cần số lượng hydrophone cái, theo mơ hình ICA số lượng hydrophone cần dùng với số lượng mục tiêu cần theo dõi Như để theo dõi mục tiêu đồng thời cấu hình cho hydrophone hoạt động, mục tiêu cần 12 , 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 17 Hình 3.2: Lưu đồ thuật giải thuật xử lý tín hiệu 18 Hình 3.3: Lưu đồ giải thuật tạo búp sóng mảng tùy biến 19 Hình 3.7: Mơ hình ICA để định vị đa mục tiêu 3.3 Giải tích chập mù đa kênh 3.3.1 Mơ hình giải tích chập mù đa kênh 3.3.2 Điều kiện giải tích chập mù đa kênh cho mảng cảm biến 3.3.3 Ứng dụng mạng nơ ron truyền thẳng để giải tích chập mù Mạng nơron đường tiến (FFNWs - FeedForward Neural Networks) kiểu mạng đa lớp sử dụng phổ biến với thuật toán backpropagation (truyền có phản hồi) Thuật tốn cho phép sử dụng tín hiệu mong muốn huấn luyện cho mạng nơron tách hỗn hợp tín hiệu đa đường đầu vào cho giống với tín hiệu mong muốn Hình 3.11: Cấu trúc hình học mạng nơ ron FFNWs 20 Để giải tích chập mù sử dụng FFNWs, xét mơ hình đường tiến Hình 3.10b [11] ta có: 𝑚 𝑦(𝑘) = 𝑦𝑖 𝑘 , (3.44) 𝑤𝑖𝑝 𝑘 𝑥𝑖 𝑘 − 𝑝 = 𝒘𝑇𝑖 𝒙𝑖 𝑘 , (3.45) 𝑖=1 Với 𝐿 𝑦𝑖 𝑘 = 𝑝=0 (𝑖 = 1,2, … , 𝑚) Thuật tốn Learning (3.48) viết lại thành 𝑘 𝑘 ∆𝒘𝑖 𝑘 = 𝜂 𝑘 𝚲𝑖 − 𝐑 𝐲𝑖 𝐠 𝒘𝑖 𝑘 , (𝑖 = 1,2, … 𝑚) Trong đó: 𝚲𝑖𝑘 = − 𝜂0 𝚲𝑖𝑘−1 + 𝜂0 𝑑𝑖𝑎𝑔 𝐲𝑖 𝑘 𝐠 𝑇 (𝐲(𝑘)) , 𝐑 𝐲𝑘𝑖 𝐠 = − 𝜂0 𝐑 𝐲𝑘−1 + 𝜂0 𝐲𝑖 𝑘 𝐠 𝑇 𝐲 𝑘 𝑖𝐠 (3.49) (3.50) (3.51) Thuật tốn có hình thức tương tự thuật tốn gradient tự nhiên Để giải tích chập mù đa kênh có nhiều thuật tốn giải khác nhau, luận án sử dụng mơ hình mạng nơ ron đường tiến FFNWs với thuật tốn truyền có phản hồi (back-propagation) để giải tích chập mù đa kênh khơi phục tín hiệu ban đầu từ hỗn hợp tín hiệu thu thơng qua tín hiệu huấn luyện 3.3.4 Huấn luyện mạng FFNNs tách tín hiệu mong muốn 3.3.5 Mơ xử lý tín hiệu đa đường với FFNNs Mô kênh âm vùng nước nông bị ảnh hưởng hiệu ứng đa đường với 10 tia âm (1 trực tiếp phản xạ): Giả sử tốc độ âm nước không đổi đồng theo độ sâu c=1520m/s Độ sâu kênh âm h = 100m - Thiết lập tham số mơi trường: Tín hiệu đa đường mơ xung vng có độ rộng t = 13.2ms, trở kháng vào 50Ω, biên độ 1V tương đương 13dBm, phát tín hiệu đặt độ sâu zphát = -60m (tọa độ [0,0,-60]), hydrophone H1 đặt độ sâu -40m có tọa độ [500,0,-40], hydrophone H2 độ sâu -70m có tọa độ [500, 900, -70], với nguồn phát đẳng hướng với tia âm truyền thẳng phản xạ đáy có mức suy hao 0.5dB - Tham số thiết bị thu phát thủy âm: Hydrophone có độ nhạy điện 140dBV re 1μPa, thu vô hướng dải 30kHz, tiền khuếch đại 20dB tạp ồn 10dB 21 Hình 3.14: Tín hiệu đa đường với 10 tia kênh thủy âm - Thiết lập mạng FFNNs: Như tín hiệu qua mơi trường kênh thủy âm nước nơng bị suy giảm mạnh cịn 1.6x10-7(V), tương đương 123dBm, lấy 300 mẫu đặc trưng cho tín hiệu đa đường thu (Hình 3.17b) lấy 300 mẫu tín hiệu huấn luyện tương đương tín hiệu nguồn phát, có độ lớn tương đương mức thu, mục đích huấn luyện để mạng tách xung tín hiệu mong muốn tập hợp tín hiệu thu (Hình 3.17a) Thiết lập mạng nơ ron đường tiến 10 tế bào lớp đầu vào, lớp đầu ra, hàm kích hoạt tế bào nơ ron - sigmod, thuật tốn truyền có phản hồi hiệu chỉnh trọng số wji theo nguyên tắc LMS (bình phương cực tiểu) Hình 3.17: Các mẫu huấn luyện mẫu tín hiệu đưa vào mạng nơ ron Đưa hai mẫu tín hiệu Hình 3.17 vào mạng nơ ron để xử lý, hỗn hợp tín hiệu đa đường thu khơi phục tái tạo lại dạng tín hiệu gần giống với tín hiệu huấn luyện (Hình 3.18), dạng tín hiệu sau xử lý 22 không bị lẫn xung phản xạ, ảnh hưởng hiệu ứng đa đường lên tín hiệu thu giảm Phát mục tiêu trở lên tin cậy hơn, tính tốn định vị thủy âm xác Hình 3.18: Tín hiệu sau xử lý mạng nơ ron; a) tín hiệu khử đa đường, b) tín hiệu khử đa đường lấy theo giá trị tuyệt đối 3.4 Đánh giá hiệu giải pháp xử lý tín hiệu phức hợp 3.4.1 Nâng cao tỷ số SNR độ lợi sau xử lý ICA Tín hiệu hỗn hợp nhiều thành phần thu cụm hydrophone sau phân tích phổ cho thấy có nhiều thành phần tần số hài xuất (Hình 3.19.a), tính tỉ số SNR tín hiệu với tạp trắng cộng SNR0 = 6.8282 (Bảng 3.5) Sau xử lý ICA, tiếng Ping tầu ngầm tách khỏi hỗn hợp với tạp nhiễu hài giảm đáng kể (Hình 3.19.b), SNR1 = 20.0226 Như độ lợi tăng 13.1944 dB Tương tự tiếng động diezen tàu âm cá voi (Hình 3.9.5,8,6,9) tăng tỷ số SNR lên 14 dB Tính tỷ số SNR tín hiệu hỗn hợp thu trộn hydrophone (Hình 3.9.4,5,6) = SNR0 SNR tín hiệu sau tách (Hình 3.9.7,8,9) = SNR1 Giả sử tạp âm tạp trắng cộng có mức lượng khơng đổi, mơ cho tín hiệu Hình 3.9 ta được: Bảng 3.5: Tính tốn tỷ số SNR để xác định độ lợi sau xử lý ICA Tỷ số SNR (SNR= Ptín hiệu / Ptạp) SNR0 (hỗn hợp trộn) SNR1 (sau tách) Độ lợi theo cơng thức (3.63) = SNR1/SNR0 Tín hiệu (Tiếng Ping tàu ngầm) 6.8282 20.0226 Tín hiệu (Tiếng động Diezen tàu mặt nƣớc) 5.8788 19.9942 Tín hiệu (Âm cá voi) 5.8438 19.9834 13.1944 14.1154 14.1396 23 Hình 3.19: Tín hiệu miền tần số; a) tín hiệu hỗn hợp thu hydrophone, b) tiếng Ping tàu ngầm sau ICA 3.4.2 Nâng cao tỷ số SNR độ lợi sau xử lý với mạng nơ ron FFNNs Để thấy rõ cải thiện tín hiệu sau xử lý, mơ tính tốn tỷ số SNR tín hiệu đa đường trước đưa vào mạng nơ ron = SNR0 (Hình 3.17 b), SNR sau xử lý = SNR1 (Hình 3.18 b) coi tạp âm tạp trắng cộng có biên độ nhỏ cố định, độ lợi A xác định: 𝑆𝑁𝑅1 10𝑙𝑜𝑔10 (𝑃1 ) 𝐴= = = 44.7827 − 8.2270 = 36.3356 (𝑑𝐵) 𝑆𝑁𝑅0 10𝑙𝑜𝑔10 (𝑃0 ) Sau xử lý tín hiệu bị triệt giảm xung đa đường độ lợi tăng 36.3 dB Như vậy, thấy kỹ thuật khả thi ứng dụng để giải tích chập mù đa kênh điều kiện trước thông tin môi trường đặc tính kênh thủy âm KẾT LUẬN Luận án đặt vấn đề nghiên cứu tính tốn cấu hình mảng cảm biến nước giải pháp xử lý tín hiệu làm việc vùng nước nơng Theo đó, để giải vấn đề hiệu ứng đa đường, luận án đề xuất giải pháp xử lý kết hợp sau: Một đề xuất mơ hình mảng cảm biến có cấu trúc hình học phù hợp, kết hợp tạo búp sóng tùy biến lọc khơng gian, tạo búp sóng thích nghi điều khiển búp sóng hẹp hướng phía nguồn phát làm giảm tín hiệu đến từ hướng khác, mục đích làm tăng độ lợi mảng Hai xử lý tín hiệu theo mơ hình giải tích chập mù đa kênh nhằm giảm ảnh hưởng hiệu ứng đa đường, từ tăng tỷ số SNR tín hiệu thu từ nâng cao khả phát nhận dạng định vị mục tiêu Những kết đạt luận án: Luận án tính tốn đề xuất mơ hình tốn học mảng cảm biến, mơ hình tín hiệu đa đường, đặc trưng môi trường vùng biển nước nông Luận án đề xuất giải pháp tạo búp sóng tùy biến, kết hợp với phương pháp tạo búp sóng thích nghi, nhằm tối ưu mảng 24 cảm biến để nâng cao độ lợi mảng, chất lượng tín hiệu thu điều kiện bị ảnh hưởng hiệu ứng đa đường Luận án ứng dụng kỹ thuật phân tách phần từ độc lập ICA vào mảng cảm tùy biến để nâng cao khả định vị mục tiêu, nâng cao tỷ số SNR tín hiệu thu Luận án xây dựng mơ hình xử lý tín hiệu giải tích chập mù đa kênh cho mảng cảm biến thủy âm Luận án xây dựng chương trình tính tốn giải tích chập mù mạng nơ ron đường tiến (FeedFoward Neural NetworksFFNNs) theo thuật tốn truyền có phản hồi (back - propagation) nguyên lý LMS, cho tín hiệu dạng xung sonar chủ động Những đóng góp luận án - Đề xuất mơ hình mảng cảm biến phẳng có khả tùy biến cấu trúc điều khiển búp sóng linh hoạt nhằm nâng cao chất lượng tín hiệu thủy âm thu vùng biển nước nông - Đề xuất giải pháp xử lý tín hiệu kết hợp phân tích thành phần độc lập ICA, Giải tích chập mù đa kênh cho mảng cảm biến phẳng có khả điều khiển cấu trúc nhằm nâng cao chất lượng mảng Kiến nghị hƣớng nghiên cứu Bổ sung điều kiện truyền âm thực tế, hàm tính tốn tốc độ âm biển theo độ sâu, suy hao phản xạ tia âm với bề mặt đáy kênh âm vào để tính tốn ảnh hưởng mơi trường đến tín hiệu mảng cảm biến Xây dựng thuật tốn để tạo búp sóng tùy biến thích nghi với thay đổi mạnh môi trường nước biển nông, cho mục tiêu chuyển động, hiệu ứng biển nông khác Doppler, nhiễu vang Ứng dụng mạng nơ ron (trí tuệ nhân tạo) để giải tích chập mù cho tín hiệu phức tạp có tần số thấp đơn sin, đa sin, cụm sin, tách tín hiệu mục tiêu mong muốn từ hỗn hợp tín hiệu thu Tính tốn giảm thiểu số phần tử mảng cảm biến, nghiên cứu giảm thiểu tạp ồn từ môi trường tác động vào mảng cảm biến Đây định hướng nghiên cứu luận án, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào xử lý tín hiệu thủy âm góp phần không nhỏ vào công nghệ xử lý thủy âm đại ngày Luận án thực mục tiêu đặt ban đầu nâng cao chất lượng mảng cảm biến thủy âm điều kiện ảnh hưởng hiệu ứng đa đường vùng biển nông Các kết nghiên cứu luận án ứng dụng vào hệ thống sonar thụ động hệ mới, đề tài nghiên cứu khoa học phục vụ quốc phòng an ninh ... dựng giảipháp nâng cao chất lượng mảng cảm biến thủy âm phương pháp tạo búp sóng mảng tùy biến; - Xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu mảng cảm biến thủy âm phương pháp xử lý tín hiệu. .. GIẢI PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU MẢNG CẢM BIẾN THỦY ÂM TRONG VÙNG BIỂN NÔNG 3.1 Xây dựng giải pháp 3.1.1 Mơ hình xử lý tín hiệu Hình 3.1:Mơ hình giải pháp xử lý tín hiệu mảng cảm biến 3.1.2 Đề xuất giải. .. thường thích nghi cho nâng cao tỷ số SNR mảng cảm biến thủy âm Hai nghiên cứu giải pháp xử lý tín hiệu phù hợp với cấu trúc mảng cảm biến thủy âm sở kết hợp kỹ thu? ??t ICA giải pháp giải tích chập mù