Phân tích và ứng dụng các thuật toán dạng DEMON dùng trong phát hiện tín hiệu tàu

Bài viết nghiên cứu, phân tích phương pháp xử lý tín hiệu thủy âm bằng các thuật toán dạng DEMON (Detection of Envelope Modulation On Noise). Đề xuất phương án xây dựng một cấu trúc hệ thống ứng dụng phương pháp xử lý tín hiệu thủy âm bằng các thuật toán dạng DEMON để phát hiện tàu nổi. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng bản thu tín hiệu thủy âm do tàu tạo ra trong các tình huống thực tế làm dữ liệu xử lý cho mô hình hệ thống.

Nghiên cứu khoa học cơng nghệ PHÂN TÍCH VÀ ỨNG DỤNG CÁC THUẬT TOÁN DẠNG DEMON DÙNG TRONG PHÁT HIỆN TÍN HIỆU TÀU Bạch Nhật Hồng1*, Nguyễn Văn Đức2, Vũ Lê Hà1, Vũ Hải Lăng1 Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu, phân tích phương pháp xử lý tín hiệu thủy âm thuật toán dạng DEMON (Detection of Envelope Modulation On Noise) Đề xuất phương án xây dựng cấu trúc hệ thống ứng dụng phương pháp xử lý tín hiệu thủy âm thuật tốn dạng DEMON để phát tầu Nhóm nghiên cứu sử dụng thu tín hiệu thủy âm tàu tạo tình thực tế làm liệu xử lý cho mơ hình hệ thống Các kết thu phân tích thử nghiệm thuật tốn chứng minh tính đắn mơ hình kiến trúc đề xuất, u cầu tài ngun tính tốn đồng thời có hiệu phép tốn có tính tới ảnh hưởng nhiễu ngẫu nhiên Đồng thời, mở số hướng nghiên cứu mới, nâng cao hiệu hệ thống phát mục tiêu biển ứng dụng thuật toán dạng DEMON Từ khóa: Xử lý tín hiệu sonar thụ động; Thuật tốn DEMON; Tàu MỞ ĐẦU 1.1 Mơ hình nguyên lý hoạt động hệ thống phát mục tiêu Có nhiều phương pháp phát đối tượng xâm nhập khu vực cần bảo vệ mặt biển hệ thống radar, hệ giám sát quang học, vệ tinh, hệ phao thả tự do, nước sonar chủ động, sonar thụ động, Các phương pháp tương đối tốn đầu tư, bảo trì khó tiếp cận với mục đích học tập Các hệ thống phù hợp với biện pháp phịng thủ vịng ngồi, từ xa vùng biển biết trước Trong báo này, nhóm nghiên cứu đề xuất giải pháp xây dựng mơ hình hệ thống thu tín hiệu thủy âm gọn nhẹ động để phát cảnh báo mục tiêu tàu nhỏ toán xâm nhập khu vực bờ biển duyên hải, bến cảng Hệ thống có chức thu thập, phân tích số đặc trưng tín hiệu thủy âm phát từ mục tiêu theo hướng dự kiến số thuật tốn dạng DEMON Mơ hình đề xuất hệ thống bao gồm hydrophone, mơ-đun khuếch đại tín hiệu, lọc số hóa, mơ-đun để xử lý tín hiệu số, ghi thời gian thực Hệ thống mở rộng để đo nhiều kênh đồng thời cách ghép hydrophones cần trường hợp cụ thể 1.2 Cơ chế phát sinh tiếng ồn tàu Theo Nielsen [1], nguồn tiếng ồn đặc trưng cho tàu gồm: - Tiếng ồn động cơ, máy móc thiết bị tàu chuyển động tạo ra; - Tiếng ồn dòng chảy thủy động lực thân tàu; - Tiếng ồn chân vịt động Trong trình di chuyển, nguồn tiếng ồn tàu xâm thực cánh quạt (khoảng 80-85% cường độ tiếng ồn tạo môi trường biển) Đặc điểm nhiễu xạ phụ thuộc vào tần số quay lưỡi chân vịt Tiếng ồn xâm thực tăng theo tỷ lệ thuận với tốc độ quay chân vịt giảm độ sâu hoạt động chân vịt tăng Ở trường hợp tốc độ thấp, tiếng ồn tàu mặt nước Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, - 2020 125 Kỹ thuật điện tử gây chủ yếu động (động đẩy máy phát điện diesel) Giá trị tối đa mật độ phổ nhiễu cho loại tàu khác tính khoảng 140dB ref.1µPa@1m tàu cá nhỏ khoảng 195dB ref.1µPa@1m cho tàu chở hàng viễn dương [1] Đối với tàu lớn tồn mơ hình cơng thức ước tính mức độ ồn tối đa chúng phát môi trường biển [1], tàu nhỏ di chuyển nhanh (đôi người nhái) mục tiêu có kích thước nguồn phát âm nhỏ, xác định tồn mơ hình đó, mà phải dùng phương pháp khác Một phương pháp phát mục tiêu sử dụng thuật toán dạng DEMON KỸ THUẬT DEMON TRONG BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG TẦN SỐ 2.1 Tổng quan DEMON Kỹ thuật DEMON tập hợp thuật tốn dùng để phân tích tín hiệu thủy âm băng hẹp dựa nguyên tắc coi tiếng ồn hay tín hiệu thủy âm tạo tàu biển chân vịt trục quay động đường bao điều chế biên độ dạng sóng mang có tần số f đặc trưng cho nguồn âm (trong báo chân vịt tàu nhỏ điều chỉnh áp suất hệ thống lặn nhịp thở người nhái) Tín hiệu thủy âm (đường bao) dạng sóng ngẫu nhiên đặc trưng cho tiếng ồn xâm thực dạng sóng điều chế, xác định tính tuần hồn vịng quay chân vịt với tần số Đối với dạng tàu chân vịt có số lưỡi b tốc độ r , tần số điều chế f coi b.r Thuật toán dạng DEMON Nielsen đề xuất lần từ năm 1991 [1], từ đến có nhiều biến thể đề xuất để giải toán cụ thể khác Ví dụ theo dõi nguồn đối tượng theo dạng phân tích chập tách rời [3], phân tích phổ 3/2D để trích xuất tính chân vịt từ liệu thu cảm biến âm [4] Các thuật toán DEMON thử nghiệm thực tế [5] sử dụng để phát kiểu thở người nhái từ liệu âm thu [6] từ môi trường thực tế,… 2.2 Cơ sở lý thuyết kỹ thuật DEMON Mơ hình toán học kỹ thuật DEMON theo Nielsen coi tiếng ồn tàu môi trường biển tín hiệu thủy âm x(t ) phát xạ từ đối tượng có dạng: x(t )  s (t )  n(t ) s(t )  m( f , t )w(t ) (1) (2) Trong đó, tín hiệu s (t ) hình thành từ xâm thực việc quay trục chân vịt tàu, điều chế sóng mang w(t ) theo dạng điều chế m( f , t ) Cịn n(t ) nhiễu mơi trường ngồi Dạng sóng điều chế m( f , t ) tuần hoàn với tần số cho f Nếu m( f , t ) tuần hồn, m2 ( f , t ) tuần hoàn đó, biểu diễn dạng chuỗi cosine sau: L m ( f , t )   Al cos(lcft  l ) (3) l 0 Trong đó, c  2 / f s , với f s tần số lấy mẫu, Al hệ số trình mở 126 B N Hồng, …,V H Lăng, “Phân tích ứng dụng … phát tín hiệu tàu.” Nghiên cứu khoa học công nghệ rộng chuỗi cosin m2 (t ) ,  pha L số lượng hệ số cần thiết Do phía bên trái phương trình (3) ln dương nên hệ số Al phải chọn cho phía bên phải ln dương Điều có nghĩa hệ số A0 có giá trị dương lớn hệ số Al , đó, giá trị L > tăng dần Sóng mang w(t ) nhiễu mơi trường n(t ) chuẩn hóa zero-mean, độc lập với với sóng điều biến, với phương sai  w2  n2 Phương sai liệu x(t ) thời điểm tức thời t , đưa công thức:  x2 (t )  m2 ( f , t ) w2   n2 (4) Trong môi trường biển nhiễu môi trường n(t ) xung ảnh hưởng đến tín hiệu thủy âm s (t ) , đó, coi nhiễu mơi trường xung quanh sóng mang tuân theo phân phối Gausian không hợp lý khơng đủ để mơ hình hóa hàm mật độ xác suất pdf liệu Gaussian Để tổng qt hóa ta cần chọn mơ hình phân bố có tính tới ảnh hưởng nhiễu xung đến liệu Đó mơ hình phân bố Gaussian tổng qt Phân bố có giá trị pdf biến ngẫu nhiên theo chuẩn zero-mean x(t ) với tần số f , có phương sai  x2 (t ) hệ số mũ g tính cơng thức: g G x(t ) p ( x(t ) | f )  exp( H )  x (t )  x (t ) (5) Với G g ((3 / g ))0.5 2((1/ g ))1.5  (3 / g )  H    (1/ g )  Khi g=2, hàm pdf trở thành Gaussian-pdf (6) 0.5 g (7) ỨNG DỤNG MỘT SỐ THUẬT TOÁN DẠNG DEMON ĐỂ PHÁT HIỆN TÀU Như vậy, công đoạn kỹ thuật DEMON gồm bước: Từ tín hiệu thủy âm (tiếng ồn) thu được, tính đường bao điều chế, từ ước lượng tần số sóng mang f phân tích FFT Tần số quay trục cánh quạt, chân vịt tàu dấu hiệu đặc trưng để phát nhận dạng đối tượng Trong thực tế, thực kỹ thuật DEMON có nhiều biến thể khác sở thuật toán DEMON tổng quát Các biến thể hướng tới mục đích xác định tần số điều chế f Có thể phân thành vài hướng sau: (i) Bổ sung giải pháp phần cứng (Khuếch đại, lọc băng, biến đổi AD, ); (ii) Đề xuất thuật toán xử lý mạnh, tốc độ cao; (iii) Kết hợp giải pháp Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, - 2020 127 Kỹ thuật điện tử Trong phần đầu tiên, nhóm nghiên cứu trình bày thuật tốn DEMON cổ điển, sau ứng dụng số dạng tuật toán DEMON theo phiên dạng (iii) để ước lượng tần số quay f chân vịt tàu nhỏ chuyển động vùng biển nông Dữ liệu sử dụng kết hợp ghi thư viện Ocena Library Viện Hải Dương Hoa Kỳ công bố công khai vào tháng 4/2019 ghi tín hiệu thủy âm đối tượng phát trình thử nghiệm mà phòng nghiên cứu điện tử nước thực 3.1 Phân tích kết thuật toán DEMON cổ điển Thuật toán DEMON Từ [1] Nielsen đề sơ đồ khối cho thuật tốn phân tích ước lượng tần số f Sơ đồ thực theo thuật toán thường gọi thuật tốn DEMON Nó gồm lọc băng, mạch tách sóng đường bao biến đổi FFT từ miền thời gian sang miền tần số cho đường bao Đồ thị hình phổ tần số f chân vịt của phà phân tích thuật tốn DEMON Hình Sơ đồ khối thuật tốn DEMON theo Nielsen Hình Phổ tần số f xử lý DEMON Thuật toán DEMON cải tiến Hình Sơ đồ khối thuật tốn DEMON cải tiến 128 B N Hoàng, …,V H Lăng, “Phân tích ứng dụng … phát tín hiệu tàu.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Tín hiệu âm từ hydrophone x(t ) số hóa với tần số lấy mẫu f s qua ADC có dạng x[i]  x(t  iT ) Ở đây, i = 0, 1, 2… với T  1/ f sau đưa qua lọc băng thơng số (BPF) để loại bỏ tiếng ồn mơi trường có tần số ngồi dải tần lựa chọn Đường bao tín hiệu số hóa x(i ) tính theo biến đổi Hilbert giá trị trung bình tính giá trị hiệu dụng RMS (Root Mean Square) cửa sổ thời gian TD Của số chứa N  TD f s mẫu đường bao trung bình tính cơng thức: z[l]= (l 1) N 1  xˆ [i] N i lN (8) Cuối FFT chuyển tín hiệu thủy âm miền thời gian sang miền tần số dạng phổ DEMON tín hiệu cần phân tích Hình Phổ tần số f xử lý DEMON cải tiến 3.2 So sánh kết dạng thuật toán DEMON thử nghiệm Về hình thức đồ thị, kết phân tích phổ DEMON tương tự với Sự khác biệt biểu rõ phổ tín hiệu biến thể DEMON cải tiến so với DEMON cho kết tường minh hơn, khơng chứa hài nhiễu Đạt điều thuật tốn dựa tảng xử lý số tín hiệu với lọc số dải, tính bình phương; kết hợp với phép lấy mẫu lại, để gạt bớt nhiễu đồng thời làm bật đặc điểm tín hiệu thu Tín hiệu thủy âm tàu phát có dải tần số xâm thực tăng từ hàng trăm đến hàng nghìn Hz phụ thuộc vào tốc độ di chuyển tàu Do đó, điều quan trọng chọn dải xâm thực để xác định tần số lọc Ngoài ra, cơng suất tín hiệu cơng suất nhiễu khơng phân bố đồng tất tần số tín hiệu thu Vì vậy, cần có biện pháp xử lý để khơng bị bỏ sót tần số 3.3 Đề xuất cải tiến thuật tốn dạng DEMON Sau phân tích thuận tốn DEMON cổ điển ta thấy, để cải thiện hiệu suất ta phát triển sơ đồ thuật toán đơn giản hóa, ý tưởng phân tích tín hiệu từ hydrophone thành hai thành phần: nhiễu băng rộng không tương quan tương quan thống kê có chứa thơng tin tượng xâm thực động chân vịt Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, - 2020 129 Kỹ thuật điện tử Bắt đầu từ cách tiếp cận này, ta xây dựng hệ thống thủy âm phát tín hiệu mục tiêu ngầm sử dụng thuật tốn DEMON có cải tiến với sơ đồ sau: Hình Sơ đồ khối đề xuất Tiếp tục triển khai cơng thức (5) với mục đích đưa cơng thức ước tính tối ưu tần số điều chế f từ có cơng thức ước tính tổng quát trường hợp liệu tuân theo nguyên tắc phân phối Gaussian coi trường hợp đặc biệt Hàm log-likelihood L ( x | f ) vectơ liệu x  [x(1), x(2) x(n)]* tần số điều chế chưa biết f cho công thức:   L( x | f )  b0  0.5 log( (t ))  b1  | x(t ) |   t 1 t 1   x (t )  Với công suất tín hiệu thấp, ta viết: N N x       x (t )  0.5 g g  m2 ( f , t ) w2   g 1   n   n2  N t 1 t 1 (9) 0.5 g  gm2 ( f , t ) w2   g 1   n  2 n2  Thay công thức (10) vào (9), ta có: N 0.5 g L( x | f )  b0  b2  | x(t ) |g b3  | x(t ) |g m ( f , t ) (10) (11) Trong vế phải công thức (10) thành phần chứa b3 phụ thuộc vào tần số f Vì ta có: N fˆ  arg max[ | x(t ) g m ( f , t ) |] f (12) t 1 Sử dụng cơng thức (12) ta có kết biểu diễn tương quan giá trị tuyệt đối mẫu vectơ liệu theo số mũ g bình phương tín hiệu mẫu điều chế Từ đó, ước lượng tần số điều chế f xác Phổ đầu chứa nhiều đỉnh tương ứng với sóng hài, trường hợp đó, vị trí cực đại xảy lấy để ước lượng tần số điều chế Kết hợp sử dụng kỹ thuật xếp chồng nhằm giảm phương sai để tăng tỷ lệ tín tạp SNR Kỹ thuật chia tín hiệu thủy âm x(t ) thành đoạn liên tiếp chồng 130 B N Hồng, …,V H Lăng, “Phân tích ứng dụng … phát tín hiệu tàu.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ lấn Ta chia tín hiệu thành đoạn chồng lấn phương sai giảm lần nên xác suất ước lượng tần số f tín hiệu tăng Hình Kết phát tín hiệu tàu nhỏ DEMON đề xuất Ba thuật tốn DEMON mà nhóm nghiên cứu thử nghiệm, đa số biến thể thuật toán dạng DEMON dựa giả thiết nhiễu môi trường xung quanh n(t) nhiễu Gauss cộng tính, mà chưa nghiên cứu đến tác động mạnh nhiễu xung vùng biển nông Hiện nay, mô hình DEMON tổng qt cơng thức (12) với tham số g nhiễu xung, nghiên cứu giải với toán cụ thể Dựa vào kết luận nhóm nghiên cứu đưa đề xuất dùng kỹ thuật mạnh xử lý tín hiệu thủy âm, kết hợp biến thể dạng DEMON dạng LOFAR với kỹ thuật học máy (Machine learning) nhằm nâng cao hiệu suất phân loại nhận dạng mục tiêu biển KẾT LUẬN DEMON phân tích băng hẹp hoạt động tiếng ồn xâm thực chân vịt mục tiêu với mục đích xác định số lượng trục, tần số quay trục tốc độ lưỡi cắt tàu Vì tham số cung cấp thông tin chi tiết chân vịt mục tiêu, nên từ nhận phân loại, nhận dạng tàu nổi, tàu chìm người nhái Bài báo trình bày chi tiết sở lý thuyết kỹ thuật xử lý DEMON Giới thiệu sơ chế vật lý phát sinh tín hiệu thủy âm tàu di chuyển làm sở để phân tích phổ tín hiệu thủy âm có hiệu cao Kết ban đầu nhóm nghiên cứu sử dụng ba dạng thuật tốn DEMON để trích xuất tần số trục chân vịt phà, tàu nhỏ Kết phân tích khía cạnh cịn tồn áp dụng thuật tốn dạng DEMON để trích xuất đặc trưng mục tiêu di chuyển biển mục tiêu ngầm Bài toán phân loại nhận dạng mục tiêu biển mục tiêu ngầm vấn đề lớn không nằm khuôn khổ nghiên cứu Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, - 2020 131 Kỹ thuật điện tử TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Richard O Nielsen, “Sonar signal processing”, Boston Artech House, 1991, pp 16-30, pp.120-128 [2] Hyvärinen, “Independent component analysis in the presence of Gaussian noise by maximizing joint likelihood”, Neurocomputing, Volume 22, Issues 13, 1998, pp 49-67 [3] L Fillinger, A Sutin, and A Sedunov, “Acoustic ship signature measurements by cross-correlation method”, J Acoustical Soc Am, 2011, no 2, no.12 [4] S Li, “DEMON feature extraction of acoustic vector signal based on 3/2-D spectrum”, IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, 2007, pp 2239-2243 [5] R Tao, Y Feng, and Y Wang, “Theoretical and experimental study of a signal feature extraction algorithm for measuring propeller acceleration in a port surveillance system”, 2011, Iet Radar Sonar Navig, vol 5, no 2, pp 172–181 [6] R Lennartsson, E Dalberg, L Persson, and S Petrovic, “Passive acoustic detection and classification of divers in harbor environments”, in OCEANS 2009, Biloxi, 2009, pp 1–7 ABSTRACT USING DEMON ALGORITHMS FOR DETECTING SMALL SHIPS IN SHALLOW WATER In this paper, a researching about DEMON-types algorithms to process passive sonar is proposed Analyzing underwater signals in order to build a simple system to detect small target in shallow sea The research uses the signals generated by the ship in real-world as data processing for the model The results obtained from algorithm not only demonstrate the validity of the model, but also require less computational resources and more effective in processing noise enviroments Besides, opening a new research direction, improving the efficiency of the target detection system at shallow sea using DEMON-type algorithms Keywords: Passive sonar processing; DEMON; Shallow water Nhận ngày 19 tháng 02 năm 2020 Hoàn thiện ngày 20 tháng năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 28 tháng năm 2020 Địa chỉ: 1Viện Điện tử/Viện KH-CN quân sự; Đại học Bách khoa Hà Nội *Email: hoangbach2509@gmail.com 132 B N Hồng, …,V H Lăng, “Phân tích ứng dụng … phát tín hiệu tàu.” ... dùng phương pháp khác Một phương pháp phát mục tiêu sử dụng thuật toán dạng DEMON KỸ THUẬT DEMON TRONG BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG TẦN SỐ 2.1 Tổng quan DEMON Kỹ thuật DEMON tập hợp thuật tốn dùng để phân. .. thực 3.1 Phân tích kết thuật toán DEMON cổ điển Thuật toán DEMON Từ [1] Nielsen đề sơ đồ khối cho thuật tốn phân tích ước lượng tần số f Sơ đồ thực theo thuật toán thường gọi thuật tốn DEMON Nó... Gaussian-pdf (6) 0.5 g (7) ỨNG DỤNG MỘT SỐ THUẬT TOÁN DẠNG DEMON ĐỂ PHÁT HIỆN TÀU Như vậy, công đoạn kỹ thuật DEMON gồm bước: Từ tín hiệu thủy âm (tiếng ồn) thu được, tính đường bao điều chế, từ