Giải pháp xử lý tín hiệu cho hệ thống phao thuỷ âm phát hiện và cảnh báo mục tiêu theo nguyên lý sonar thụ động

Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> GIẢI PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG PHAO THUỶ ÂM<br /> PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO MỤC TIÊU<br /> THEO NGUYÊN LÝ SONAR THỤ ĐỘNG<br /> Lê Kỳ Biên1, Phan Hồng Minh1*,Trần Hiếu Thảo2, Phan Trọng Hanh3<br /> Tóm tắt: Bài báo đề xuất và xây dựng một giải pháp mới kết hợp tiền xử lý ICA<br /> (phân tích phần tử độc lập) phân tách các tín hiệu hỗ hợp của nhiều mục tiêu với kỹ<br /> thuật tạo búp sóng mảng thẳng đứng để ứng dụng xử lý tín hiệu trong hệ thống<br /> phao thuỷ âm nhằm nâng cao khả năng phát hiện và phân loại mục tiêu. Trong điều<br /> kiện hoạt động bình thường hệ thống phao thuỷ âm bố trí thẳng hàng với nhau kiểu<br /> mảng thẳng sẽ rà quét búp sóng chính đến các hướng khác nhau trong mặt phẳng<br /> ngang để phát hiện mục tiêu. Khi có nhiều mục tiêu suất hiện đồng thời việc phát<br /> hiện và phân loại trở nên khó khăn, lúcđó hệ thống sẽ thiết lập lại giải pháp và đưa<br /> ra thuật toán ICA vào để xử lý đa mục tiêu.<br /> Từ khóa: Phao thuỷ âm – sonar thụ động; Phân tích phần tử độc lập (ICA); Tách tín hiệu mù (BSS); Tạo búp<br /> sóng mảng cảm biến (Beamforming); Tạo búp sóng thích nghi.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Hệ thống phao thuỷ âm được sử dụng trong hệ thống quan sát, cảnh giới bờ biển,<br /> phòng thủ bảo vệ lãnh hải, trinh sát phát hiện, theo dõi, giám sát mục tiêu dưới nước góp<br /> phần nâng cao khả năng sẵn sàng chiến đấu bảo vệ chủ quyền và các nguồn lợi từ biển.<br /> Phao thuỷ âm hoạt động trên nguyên lý sonar thụ động dùng để thu các loại tín hiệu dưới<br /> nước, tín hiệu từ mục tiêu hoặc phát xạ chủ động do mục tiêu gây ra trên nền nhiễu. Lợi<br /> thế lớn nhất của loại sonar thụ động này là khả năng giữ bí mật cao do không phát xạ sóng<br /> âm. Tín hiệu thu được từ phao thuỷ âm ngoài phát hiện và định vị mục tiêu còn có thể<br /> phân loại theo phương pháp so sánh đặc tính tín hiệu thu được với cơ sở dữ liệu các “tín<br /> hiệu sóng âm chuẩn” do từng loại mục tiêu gây ra.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Mạng phao thuỷ âm cảnh giới bờ biển.<br /> Trên thế giới việc nghiên cứu ứng dụng hệ thống phao thuỷ âm phục vụ cho nhiều mục<br /> đích như: Cảnh giới bờ biển, hệ thống chuyển tiếp thông tin, tự động hóa khảo sát, giao<br /> tiếp và định vị dưới biển, hệ thống hỗ trợ dẫn đường, bảo vệ các công trình biển... Các hệ<br /> thống chống ngầm, phát hiện và cảnh giới mục tiêu dưới nước đã và đang được thương<br /> mại hóa ở nhiều quốc gia với các hệ thống tiêu biểu như Kongberg của Na Uy [9], hệ<br /> thống EA-SDA14 của RTsys Pháp [10], hệ thống chống ngầm DSIT Israel [11], chất<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 95<br />  Kỹỹ thuật Điện tử – Thông tin<br /> lượng<br /> ợng các hệ thống phụ thuộc nhiều vvàoào kkỹ<br /> ỹ thuật và<br /> và giải<br /> giải pháp xử lý tín hiệu khác nhau, tuy<br /> nhiên các hãng luôn gi<br /> giữ<br /> ữ bí mật công nghệ của ri riêng<br /> êng mình.<br /> Với<br /> ới mục đích nnâng<br /> âng cao kh<br /> khảả năng phát hihiện<br /> ện và<br /> và phân lo<br /> loại,<br /> ại, ccác<br /> ác giải<br /> giải pháp tạo búp sóng<br /> mảng<br /> ảng cảm biến [2][3]<br /> [2][3][4]<br /> [4] và kỹ<br /> kỹ thuật tiền xử lý ICA [1][5]<br /> [1][5][6]<br /> [6][7]<br /> [7][8]<br /> [8] được<br /> được áp dụng cho phao<br /> thuỷ âm để tăng tỷ số SNR vvàà xử<br /> thuỷ xử lý phân tách tín hiệu khi xuất hiện đa mục ti tiêu.<br /> êu.<br /> 2. CƠ S<br /> SỞ TÍNH TOÁN THI<br /> THIẾT<br /> ẾT KẾ HỆ THỐNG PHAO THUỶ<br /> THUỶ ÂM<br /> 2.1. Mô hình h<br /> hệệ thống<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Sơ đồ<br /> đồ tổng quan cấu trúc mạng phao thuỷ âm<br /> âm.<br /> Hệệ thống phao thuỷ âm vô tuyến hoạt động độc lập theo sự điều khiển của Trạm Điều<br /> khiển trung tâm. Các phao thuỷ âm đư<br /> khiển được<br /> ợc khởi tạo vvàà thiết<br /> thiết lập tần số hoạt động. Khi llàm<br /> àm<br /> việc<br /> ệc phao sẽ thu các tín hiệu thuỷ âm từ môi trtrư<br /> ường<br /> ờng dưới<br /> d ới nư<br /> nước<br /> ớc hoặc từ các thiết bị phát xạ<br /> sóng âm bi<br /> biến<br /> ến đổi thành<br /> thành các tín hi<br /> hiệu<br /> ệu điện khuếch đại llên<br /> ên nhi<br /> nhiều<br /> ều lần, lọc, trộn tần, điều chế<br /> FM … và phát vô hưhướng<br /> ớng vvào<br /> ào không gian vvềề trung tâm qua kkênh<br /> ênh vô tuyến RF(hình 3 - a).<br /> tuyến RF(hình<br /> Sơ đđồ<br /> ồ mô hình<br /> hình hhệệ thống phao thuỷ âm đđượcợc trình<br /> trình bày ở hình 22. Ở phía thu tín hiệu<br /> được<br /> đư ợc thu qua máy thu FM, giải điều chế ra âm tần, đđư ược<br /> ợc chuyển đổi ADC, vvàà truy<br /> truyền<br /> ền to<br /> toàn<br /> àn<br /> bộ<br /> ộ tín hiệu về máy tính qua giao didiện<br /> ện USB. Hệ thống máy tính trung tâm sẽ xử lý to toàn<br /> àn bbộ<br /> ộ<br /> cơ ssở<br /> ở dữ liệu thủy âm để phát hiện vvàà phân lo<br /> loại<br /> ại mục tiêu.<br /> tiêu.<br /> 2.2 Lưu đ<br /> 2.2. đồồ thuật toán vvà<br /> à giải<br /> giải pháp xử lý tín hiệu<br /> Giải<br /> Gi ải pháp xử lý đđược<br /> ợc sử dụng ở đây llàà sau khi bibiến<br /> ến đổi ADC, tín hiệu đđư ợc xử lý tạ<br /> ược tạo<br /> o<br /> búp sóng m mảng<br /> ảng thẳng [2] điểuểu khiển quay búp sóng chính theo ph phương<br /> ương pháp bù pha trên<br /> nguyên lý “Delay and Time” để để rà<br /> rà quét mmục<br /> ục tiêu<br /> tiêu theo phương ngang, sau đó tín hi hiệu<br /> ệu<br /> được phân tích phổ để tính toán mật độ phổ năng llư<br /> được ượng.<br /> ợng. Khi xuất hiện mức năng llượng ợng<br /> lớn<br /> ớn hhơn<br /> ơn ngưỡng<br /> ngưỡng phát hiện, hệ thống sẽ cảnh báo xuất hiện mục ti tiêu<br /> êu và căn ccứ<br /> ứ vvào<br /> ào m<br /> mật<br /> ật độ<br /> phổ, tần số vvàà âm sắc<br /> phổ, sắc cũng nhnhưư so sánh vvới<br /> ới các ccơ<br /> ơ sở<br /> sở dữ liệu âm thanh chuẩn hệ thống<br /> sẽẽ phân loại đđược<br /> ợc mục titiêu<br /> êu (hình<br /> (hình 4).<br /> 4). Vi<br /> Việc<br /> ệc tạo búp sóng gi<br /> giống<br /> ống nh<br /> nhưư kỹ<br /> kỹ thuật lọc không<br /> gian tín hihiệu,<br /> ệu, nó tăng ccư ờng tín hiệu từ hhướng<br /> ường ớng mong muốn vvàà triệt<br /> triệt giảm tín hiệu vvàà<br /> nhiễu từ các hhướng<br /> nhiễu ớng ccòn<br /> òn llại.<br /> ại.<br /> <br /> <br /> <br /> 96 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Gi<br /> “Giải<br /> ải pháp xử lý tín hiệu … theo nguy<br /> nguyên<br /> ên lý sonar thụ<br /> thụ động.”<br /> Nghiên ccứu<br /> ứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 3. Lưu đđồ<br /> ồ thuật toán hoạt động; a) tại phao, b) tại Trung tâm<br /> tâm.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 4. Lưu đđồ ồ xử lý tín hiệu<br /> hiệu..<br /> Khi phát hi<br /> hiện<br /> ện có nhiều mục ti<br /> tiêu<br /> êu xuất<br /> xuất hiện, tín hiệu thu đđư<br /> ược<br /> ợc bị trộn lẫn vvàà giao thoa vvới<br /> ới<br /> nhau, việc<br /> việc xác định nguồn âm độc lập trở llên<br /> ên khó khăn, hhệệ thống sẽẽ chuyển sang chế độ<br /> <br /> <br /> Tạp<br /> ạp chí Nghi<br /> Nghiên<br /> ên cứu<br /> cứu KH&CN quân<br /> uân sự,<br /> sự, Số Đặc<br /> ặc san FEE, 08 - 2018<br /> 2018 97<br />  Kỹ thuật Điện tử – Thông tin<br /> tiền xử lý ICA[1] để phân tách hỗn hợp tín hiệu thu được thành các nguồn âm độc lập<br /> trước khi xử lý phát hiện và phân loại (hình 3-b).<br /> 2.3. Tạo búp sóng mảng cảm biến<br /> Theo [4], xét mảng cảm biến có N cảm biến đặt dọc theo trục z (hoặc nằm ngang theo<br /> trục x) có khoảng cách đều nhau và bằng d (ULA - Uniform Linear Arrays, mảng thẳng<br /> cách đều) (hình 5). Đặt trung tâm mảng vào giữa hệ trục tọa độ; các vị trí cảm biến p<br /> trong không gian 2 chiều được cho bởi:<br /> −1<br /> = − , = = 0. = 0, 1, 2, … , − 1 (1)<br /> 2<br /> Theo [4] véc tơ đa tạp vk(k) của mảng được tính như sau:<br /> <br /> ( )= ⋮ ⋮⋯⋮ ⋮ (2)<br /> Ở đây<br /> 2<br /> =− cos = − cos (3)<br /> là độ lớn của búp sóng, λ là bước sóng cho bởi tần số ω. Lưu ý rằng mảng thẳng<br /> không có khả năng phân giải ở hướng ϕ.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 5. Mảng thẳng bố trí theo trục z(dọc) trục x(ngang).<br /> Và như vậy phương trình tạo búp sóng cho bởi:<br /> <br /> ( , )= ( )= ∗ (4)<br /> <br /> Để đơn giản trong hiển thị và hữu ích trong tính toán đặt<br /> 2 2<br /> =− = cos . = (5)<br /> ở đây uz là cosin hướng của đối với trục z<br /> uz = cosθ (6)<br /> Thay (4) vào (5)<br /> <br /> <br /> <br /> 98 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu … theo nguyên lý sonar thụ động.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> ( )= ∗ (7)<br /> <br /> Ở đây, ϒ ( ) được đề cập đến như một hàm của tần số sóng trong không gian ψ. Cả<br /> hai hàm ϒ ( ) và ϒ( , ) được xác định từ -∞ đến ∞ nhưng chúng chỉ đại diện cho tín<br /> hiệu lan truyền ở khu vực 0 ≤ θ ≤ π (-1 ≤ uz ≤ 1) điều kiện ràng buộc này tương đương với<br /> − ≤ ≤ hoặc − ≤ ≤ và coi đây là khu vực có thể quan sát được (khẩu<br /> độ của mảng) [4].<br /> Như vậy, phương trình tạo búp sóng cho mảng phẳng đồng nhất<br /> <br /> ∗<br /> 2 2<br /> ( )= ( )= , − ≤ ≤ (8)<br /> <br /> Tương tự như vậy, véc tơ đa tạp trong không gian ψ như sau:<br /> ( ) = , = 0, … , −1 (9)<br /> và<br /> ( )= , … , (10)<br /> <br /> Trường hợp đặc biệt của mảng thẳng là mảng có véc tơ trọng số đồng nhất được cho bởi<br /> 1<br /> = , = 0, 1, … , − 1 (11)<br /> Có thể viết lại (11) theo dạng véc tơ như sau:<br /> 1<br /> = (12)<br /> Ở đây, 1 là véc tơ đơn vị Nx1, bởi vậy hàm đáp ứng đầu ra tạo búp sóng trong không<br /> gian ψ là <br /> 1 1<br /> ( )= = e<br /> (13)<br /> 1 1−<br /> = e<br /> 1−<br /> Hoặc<br /> <br /> 1 2 , 1−<br /> ϒ ( )= −∞ ≤ ≤ +∞ với = (14)<br /> 1−<br /> 2<br /> Ở đây, chúng ta thấy rằng ϒ ( )là hàm tuần hoàn với chu kỳ 2π đối với N lẻ. Nếu N<br /> chẵn búp sóng tại ±2π, ±6π là âm và chu kỳ là 4π. Chu kỳ của |ϒ ( )| là 2π với tất cả các<br /> giá trị của N. ϒ ( ) búp sóng mảng phẳng được vẽ ở hình 6-a với ψ = . , =<br /> 11. Trong hình 6-c vẽ |ϒ ( )| ở dạng dB trong đó:<br /> ( ) = 10 | ( )| (15)<br /> Hình 6-d Búp sóng mảng thẳng |ϒ(ψ)| tính theo hàm loga (dB) và hình 6-b Búp sóng mảng<br /> thẳng ϒ(ψ) vẽ trong tọa độ cực (dB).<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 99<br />  Kỹỹ thuật Điện tử – Thông tin<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 6. Tạo<br /> ạo búp sóng với mảng cảm biến N = 11 và λ = d/2. d/2<br /> 2.4 K<br /> 2.4. Kỹỹ thuật tiền xử lý ICA<br /> Giả sử rằng có một véc ttơ<br /> Giả ơ M chiều ), s2(t)) ... sM(tt)]T sao cho các thành ph<br /> chiều s((t)) =[s1(t), phần<br /> ần<br /> trong không gian tín hi<br /> hiệu<br /> ệu không phụ thuộc lẫn nhau. Các véc ttơ ơ này tương ứng với M các<br /> tín hi<br /> hiệu<br /> ệu nguồn vô hhư ớng độc lập nhau si(tt).<br /> ướng ). Hàm m mậtật độ phân bố xác suất p.d.f của véc ttơ ơ<br /> được viết lại th<br /> được thành<br /> ành phép nhân ch<br /> chập<br /> ập của các phân bố độc lập nh nhưư sau:<br /> <br /> ((s)<br /> (s) = ( ) ((16))<br /> <br /> Gọi<br /> ọi A là dữ ơ x(tt)) =[x1(t),<br /> dữ liệu véc ttơ )]T thu được<br /> ( ), x2((t)) ... xN(t)] được ở thời điểm t sao cho<br /> x(t)) = As((t) ((17))<br /> trong đó, trận có hạng NxM<br /> đó A là ma trận N M.. Vì các thành ph phầnần của các vect<br /> vectơ<br /> ơ quan sát đư<br /> đượcợc không<br /> còn đđộc<br /> ộc lập, nên<br /> nên hàm p.d.f ssẽẽ không thỏa m mãnãn (16<br /> (16).<br /> ). Nếu<br /> Nếu các th<br /> thành<br /> ành phần<br /> phần của ss(t)) có nhi<br /> nhiều<br /> ều<br /> nhất một nguồn tín hiệu có phân bố chuẩn th<br /> nhất thìì có thể<br /> thể trích xuất các nguồn s(tt) từừ các hỗn<br /> hợp<br /> ợp thu đđược<br /> ợc x(t)<br /> x )[5]<br /> [5].<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 7.. Mô hình ICA tr<br /> trộn<br /> ộn và<br /> và giải<br /> giải trộn tức thời<br /> thời..<br /> <br /> <br /> <br /> 100 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Gi<br /> “Giải<br /> ải pháp xử lý tín hiệu … theo nguy<br /> nguyên<br /> ên lý sonar thụ<br /> thụ động.”<br /> Nghiên ccứu<br /> ứu khoa học công nghệ<br /> Ở hình 7, Các ngu<br /> nguồn<br /> ồn s đđộc<br /> ộc lập đư<br /> được<br /> ợc trộn lẫn bởi A.<br /> A. Các ngu<br /> nguồn<br /> ồn quan sát đđư ợc là<br /> ược l xx.. M<br /> Mục<br /> ục<br /> đích là xác đđịnh<br /> ịnh W (ma tr<br /> trận<br /> ận đảo của ma trận trộn A) vvà u là ưước<br /> ớc lư<br /> lượng<br /> ợng của các nguồn khôi<br /> phục đđư<br /> phục ược.<br /> ợc. Giải pháp infomax là một một cách để ttìm<br /> ìm ma trận<br /> trận giải trộn W.<br /> W. Nó đđòiòi hỏi<br /> hỏi một<br /> hàm truy<br /> truyền<br /> ền phi tuyến g(<br /> g(u).).<br /> Theo [5] thông tin tương hhỗ ỗ của vector quan sát đđư<br /> ược<br /> ợc đưa<br /> đưa ra bbởi<br /> ởi Kullback-Leibler:<br /> Kullback Leibler:<br /> ( , ,…. )<br /> ( , ,…, ) (18<br /> 18)<br /> = ⋯ ( , ,…, ) ⋯<br /> ∏ ( )<br /> ( )<br /> hay ở dạạng<br /> hay ở ng đơ giản<br /> ơn gi n ( ) = ( ) (19<br /> 19)<br /> ∏ ( )<br /> Thông tin tương hhỗ ỗ sẽ luôn ddương<br /> ương và chchỉỉ bằng không khi các th thành<br /> ành phần<br /> ph ần llàà độc<br /> độc lập.<br /> Mục ti<br /> Mục tiêu<br /> êu của<br /> của ICA là là tìm ma trtrận<br /> ận chuyển vị W của của tín hiệu thu đđược<br /> ợc từ cảm biến phụ thuộc<br /> x làm cho đđầu ầu ra llàà đđộc<br /> ộc lập nhất có thể.<br /> u ) = Wx(<br /> u(t) Wx(t)) = WAs(t)<br /> WAs ) (20<br /> 20)<br /> Đểể áp dụng thuật toán ICA th thì hệệ thống phải đáp ứng đđượcợc các yyêu<br /> êu cầu<br /> cầu sau:<br /> -S Sốố lượng<br /> l ợng cảm biến lớn hhơn ơn hoặc<br /> hoặc bằng số lượng<br /> lượng nguồn N ≥ M.<br /> - Các ngunguồn<br /> ồn s((t)) ttức<br /> ức thời sẽ ngay lập tức loại trừ lẫn nhau.<br /> - Ít nh<br /> nhất<br /> ất phải có một nguồn có phân bố chuẩn.<br /> - Tín hi hiệu<br /> ệu ở cảm biến không có tiếng ồn hoặc có độ ồn thấp.<br /> Một thuật toán ICA khác được<br /> Một được Aapo Hyvärinen và Erkki Oja Oja[6]<br /> [6] phát triển<br /> triển th<br /> thành<br /> ành thu<br /> thuật<br /> ật<br /> toán áp ddụng ụng cho ma trận gọi llàà FastICA - ước ớc lư<br /> lượng<br /> ợng hợp lý cực đại (FastICA and<br /> maximum likelihood). Đ Đểể thuật toán nhanh hhộiội tụ và<br /> và hiệu<br /> hiệu quả các phép tính tr ớc khi đđưa<br /> trước ưa<br /> vào tính toán FastICA có th thểể thêm<br /> thêm bước<br /> bước xử lý quy tâm vvàà tr<br /> trắng<br /> ắng hoá tín hiệu, chi tiết xem<br /> tài li<br /> liệu<br /> ệu [1][6]<br /> [1][6].<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 8 Thuật<br /> Hình 8. Thuật toán ICA pphânhân tách 3 ngu<br /> nguồn<br /> ồn âm hỗn hợp th<br /> thành<br /> ành các ngu<br /> nguồn<br /> ồn độc lập<br /> lập.<br /> Hình 8 mô phphỏng<br /> ỏng quá tr ình tách 3 ngu<br /> trình nguồn<br /> ồn âm độc lập đến cảm biến từ các hhư ướng<br /> ớng khác<br /> nhau, hình a,b,c là các tín hi ệu ban đầu, sau khi truyền qua môi tr<br /> hiệu trường<br /> ờng 3 nguồn âm sẽ đến<br /> cảm<br /> ảm biến với các hệ số su suyy giảm<br /> giảm khác nhau vvàà đư<br /> được<br /> ợc thu th<br /> thành<br /> ành 1 hhỗn<br /> ỗn hợp trộn của 3 tín<br /> hiệu<br /> ệu ban đầu (h<br /> (hình<br /> ình d, e, f). Tín hihiệu<br /> ệu từ 3 cảm biến nnày<br /> ày đư<br /> được<br /> ợc xử lý ICA theo thuật toán<br /> <br /> <br /> Tạp<br /> ạp chí Nghi<br /> Nghiên<br /> ên cứu<br /> cứu KH&CN quân<br /> uân sự,<br /> sự, Số Đặc<br /> ặc san FEE, 08 - 2018<br /> 2018 101<br />  Kỹ thuật Điện tử – Thông tin<br /> FastICA để phân tách thành 3 nguồn âm ban đầu, trong đó nguồn 3 bị đảo pha 180 độ,<br /> nguồn 1 và nguồn 2 đồng pha.<br /> 3. MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN<br /> Mục này sẽ tiến hành mô phỏng đánh giá độ lợi của mảng khi hệ thống gồm 4 phao<br /> thủy âm (N = 4) bố trí thẳng hàng (mảng thẳng – linear arrays), cảm biến đặt tại độ sâu<br /> 50m, tạo búp sóng quét theo mặt phẳng ngang với độ lớn của búp sóng chính tại góc mở<br /> 3dB (the half-power beamwidth, HPBW- Độ rộng nửa công suất) được tính như sau[4]:<br /> 0.891<br /> = = ( ) ≈ 50 ( ) (21)<br /> Với mảng thẳng được cấu thành từ 4 phao cách nhau 50m (d = 50m), λ = 100m, giả sử<br /> vận tốc âm trong nước c = 1500 m/s. Từ (21) ta có HPBW ≈ 250.<br /> Mô phỏng tạo búp sóng với 3 nguồn âm độ dài 10s đến hệ phao từ 3 hướng khác nhau<br /> với tần số lấy mẫu Fs = 8Khz; một là tiếng ping của tàu ngầm hướng (θ1, ϕ1) = [-30; 10],<br /> hai là tiếng động cơ diezen của tàu mặt nước hướng (θ2, ϕ2) = [-10; 0], ba là âm thanh cá<br /> heo hướng (θ3, ϕ3) = [20; 0] (hình 9).<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 9. Nguồn âm độc lập ban đầu.<br /> Theo [4] độ lợi của mảng Aw phản ánh sự cải thiện tỷ số SNR thu được khi sử dụng<br /> mảng thay vì dùng cảm biến đơn. Nó được định nghĩa là tỷ số SNR tại đầu ra của mảng với<br /> SNR ở đầu vào. Chữ viết tắt “w” biểu thị không gian nhiễu đầu vào không tương quan. Độ<br /> lợi được tính như sau:<br /> ( ) 1<br /> = = (22)<br /> ( ) ∑ | |<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 102 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu … theo nguyên lý sonar thụ động.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> hoặc = | | =‖ ‖ (23)<br /> <br /> Tiến hành tạo búp sóng Delay and Time và tạo búp sóng Frost cho hệ phao với góc<br /> quay của mảng theo hướng 0o và theo hướng của 3 tín hiệu đến (hình 10). Tính độ lợi của<br /> mảng theo công thức (22), lập bảng để đánh giá kết quả ta có:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 10. Tín hiệu thu được tại phao.<br /> Các nguồn âm đều được thu ở 4 phao với pha và biên độ của tín hiệu là khác nhau.<br /> Hình 10 là tín hiệu thu được ở phao số 3, dễ thấy tín hiệu ở đây là tín hiệu hỗn hợp của 3<br /> nguồn âm cộng với nhiễu tạp từ môi trường làm cho tỷ số SNR của hệ thống đạt thấp. Để<br /> cải thiện chất lượng đầu thu, giải pháp tạo búp sóng và tạo búp sóng thích nghi được đưa<br /> vào xử lý để giảm tạp nhiễu, đồng làm tăng tỷ số SNR của mảng lên (hình 11), hình vẽ<br /> cũng cho thấy khi tạo búp sóng cho mảng thì nhiễu tạp đã được giảm đi nhiều và tín hiệu<br /> cũng đã được cải thiện hơn.<br /> Để đánh giá sự cải thiện này, số liệu mô phỏng từ bảng 1 cho thấy độ lợi của mảng đã<br /> tăng lên, đặc biệt là khi áp dụng tạo búp sóng thích nghi Frost. Khi không tạo búp sóng thì<br /> độ lợi của hệ thống gần như bằng 0 ở tất cả các phao, tiến hành mô phỏng tạo búp sóng với<br /> một số hướng nhất định ta được kết quả cho ở bảng 1. Với hướng 0o (mảng thẳng không<br /> quay với góc ngẩng ϕ) độ lợi của mảng là lớn nhất, với hướng 20o độ lợi mảng là nhỏ nhất.<br /> Như vậy, để mảng thu với sự ảnh hưởng của nhiễu và tạp ồn là ít nhất chúng ta hoàn toàn<br /> xác định góc quay tối ưu.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 11. Tín hiệu sau khi tạo búp sóng với góc quay θ1, ϕ1.<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 103<br />  Kỹ thuật Điện tử – Thông tin<br /> Bảng 1. Tính Độ lợi mảng Aw khi tạo búp sóng ở các góc khác nhau.<br /> (Góc quay búp sóng Độ lợi tính tại phao Tạo búp sóng Delay Tạo búp<br /> chính) (không tạo búp sóng) and Time sóng Frost<br /> (θ0, ϕ0) = [0; 0] 0.1341 7.0776 8.6570<br /> (θ1, ϕ1) = [-30; 10] 0.0480 6.3021 7.4729<br /> (θ2, ϕ2) = [-10; 0] 0.0588 3.5277 4.7874<br /> (θ3, ϕ3) = [20; 0] 0.0932 1.9923 2.7479<br /> 4. KẾT LUẬN<br /> Bài báo đã đưa ra cơ sở tính toán, thiết kế hệ thống phao thủy âm phát hiện và phân<br /> loại mục tiêu theo nguyên lý thụ động, giải pháp xử lý tín hiệu khi quan sát nhiều mục<br /> tiêu, giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu dựa trên kỹ thuật ICA và kỹ thuật tạo búp<br /> sóng mảng thẳng, tính toán được độ lợi thu của mảng tại các hướng quét và đưa ra phương<br /> án phát hiện tối ưu. Hướng nghiên cứu tiếp theo của bài báo là phát triển và áp dụng các<br /> thuật toán tạo búp sóng thích nghi vào xử lý tín hiệu của mảng và xây dựng được mạng<br /> phao thủy âm thích hợp với vùng biển nước nông của Việt Nam.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Lương Thị Ngọc Tú, Cấu hình mạng cảm biến<br /> thủy âm trên cơ sở tiền xử lý ICA nhằm nâng cao độ chính xác định vị đa mục tiêu,<br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 48, 04-2017.<br /> [2]. Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, Nguyễn Công Đại, Một giải pháp<br /> cấu hình mạng cảm biến thủy âm hai chiều trên cơ sở tạo búp sóng tùy biến, Tạp chí<br /> KH&CN Quân sự, số 54, 04-2018.<br /> [3]. Yong Chen, Fang Wang, Jianwei Wan, Gang Li, “Convex Optimization Based<br /> Robust Adaptive Beamforming for Underwater Sensor Array”. Signal Processing<br /> (ICSP), 2016 IEEE 13th International Conference.<br /> [4]. Harry L. Van Trees, “Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part IV -<br /> Optimum Array Processing”, John Wiley & Sons, Inc., New York, 2002.<br /> [5]. Te-Won Lee, “Independent component analysis - theory and applications”, Springer<br /> Science+Business Media Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, USA, 1998.<br /> [6]. Aapo Hyvärinen, Juha Karhunen, Erkki Oja, “Independent Component Analysis”,<br /> John Wiley & Sons, Inc., 2001.<br /> [7]. N.N.de Moura, J. M. de Seixas, Ricardo Ramos, “Passive Sonarr Signal Detection<br /> and Classification Based on Independent Component Analysis”, Federal<br /> University of Rio de Janeiro - Signal, Processing Laboratory/ COPPE - Poli, Brazil,<br /> 2009.<br /> [8]. Eduardo F.de S.F., N.N. de Moura, J.M. de Seixas, “Neural passive sonarr signal<br /> classification using Independent Component Analysis”, X Congresso Brasileiro de<br /> Inteligencia Computacional (CBIC’2011).<br /> [9]. https://www.km.kongsberg.com/ks/web/nokbg0397.nsf/AllWeb/467ED1BF4A5A73<br /> 2FC125758A0032BD79?OpenDocument&Count=-1&Cat=Sales<br /> [10]. https://rtsys.eu/en/sonarr-systems/<br /> [11]. https://dsit.co.il/products/underwater-security/<br /> <br /> <br /> 104 L. K. Biên, …, P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu … theo nguyên lý sonar thụ động.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> ABSTRACT<br /> THE SOLUTION OF SIGNAL PROCESSING FOR SONOBOUY SYSTEMS<br /> DETECTION AND IDENTIFICATION BASED ON PASSIVE SONAR<br /> Abstract: The paper proposes and develops a new solution combining ICA<br /> preprocessor (independent element analysis) that separates the multiple-target<br /> associative signals with linear array technique for Signal processing to improve<br /> detection and classification of targets. Nomally, the sonobouy operating is aligned<br /> the same linear array, the main beam is steered in the horizontal plane to detect the<br /> target. When multiple targets are present simultaneously, detection and<br /> classification becomes difficult, at which point the system re-establishes the solution<br /> and the ICA algorithm for multi-target processing.<br /> Keywords: Underwater sensor arrays; Beamformming sensor arrays; Beam pattern; Adaptive beamforming.<br /> <br /> Nhận bài ngày 26 tháng 6 năm 2018<br /> Hoàn thiện ngày 30 tháng 8 năm 2018<br /> Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 9 năm 2018<br /> <br /> <br /> Địa chỉ: 1 Viện Điện Tử - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự;<br /> 2<br /> CH KTĐT_29A(NC) - Khoa Vô tuyến Điện tử - Học Viện Kỹ thuật quân sự;<br /> 3<br /> Khoa Vô tuyến Điện tử - Học Viện Kỹ thuật quân sự.<br /> *<br /> Email: phanhongminh1979@gmail.com.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 105<br />