авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 9 |

«XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН ...»

-- [ Страница 4 ] --

В качестве зондирующего акустического сигнала рассматривался ЛЧМ импульс с центральной частотой 6 кГц, полосой 4 кГц, длительностью 4 сек. Излучающая решетка имела 15 излучателей, акустической мощностью 100 Вт каждый, а приемная решетка имела 35 приемных гидрофонов. Скорость ветра при рас четах принималась равной 10 м/сек. Направление ветра составляло 45° к оси x от начала координат. Уро вень аддитивного шума моря на поверхности составлял 60 дБ на единицу частотного диапазона. Ревербе рационные помехи формировались ветровым волнением и донными неоднородностями. Расчет помех XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана осуществлялся в борновском приближении. Уровень помехи после усреднения с выхода согласованного фильтра будет определяться интегралом по всем телесным углам, в котором область эффективного фор мирования поверхностной реверберации зависит от трех факторов (рис.3а). Первый из них определяется а б Рис. 2. Формирование поверхностной реверберации (а) и ее распределение (уровень в дБ) при бистатической схеме наблюдения (б): в сечении x = 3 км для томографических отраженных от поверхности проекций SS (верхний рисунок) и проекций водных лучей WW (нижний рисунок).

диаграммами направленности источника и приемника, второй – амплитудами лучей подсветки, структу рой коэффициента рассеяния и затуханием рассеянных лучей, а третий отражает степень влияния фактора согласованной фильтрации. При отрицательном градиенте распределения скорости звука по глубине, как при моностатической, так и бистатической схемах наблюдения можно выделить кольцеобразные области, в которых формируются основная энергонесущая компонента поверхностной реверберации. Формирова ние таких областей обусловливается, в частности, искривлением энергонесущих лучей, а также их б а Рис. 3. Бистатическая схема наблюдения перемещающегося в прибрежном районе объекта (а), и распределе ния парциальных и суммарной вероятностей обнаружения (б).

касанием дна, что определяет структуру областей формирования реверберации для различных положений эллипсоида (рис. 3б). На рис.4, в качестве примера, показаны распределения вероятности обнаружения при наблюдении объекта при бистатической схеме наблюдения (значение ложной тревоги принималось равным 10-4), перемещающегося вдоль траектории (точки 1-20 на рис. 3а и 3б) в акватории берегового района наблюдения. Вычисления проводились для лучевых томографических проекций SS, SW, WS и WW.

Результирующее распределение Sum (рис. 3б) получено после суммирования вероятностей отдельных то мографических проекций путем логического накопления вероятностей [4].

Экспериментальные исследования особенностей возбуждения и приема сфокусированных ВЧ со гласованных со средой акустических импульсов проводились в мелководной акватории с глубинами 5 метров в условиях летней гидрологии с прогретой на глубину порядка 0.5 м поверхностью. На рис.4а, по казана схема расположение двух излучающих решеток и двух приемных решеток, а также структура дна в районе измерений. В экспериментах использовались две решетки из 16 излучателей (ИР1В и ИР1Г, на рис.

4б), работающие в диапазоне от 6 до 12 кГц (далее, диапазон ВЧ1), и из 8 излучателей (ИР2Г и ИР2В, на рис. 4б), работающих в диапазоне от 3 до 6 кГц (диапазон ВЧ2).Прием осуществлялся двумя 37 элементными антенными решетками гидрофонов, расположенными вертикально (по оси z) и горизонталь но, вдоль оси x (соответственно, ПРВ и ПРГ, на рис. 4б).

Структура излучаемых и принимаемых пучков в условиях эксперимента определялось в существен ной степени особенностями распространения ГА сигналов в районе измерений, обусловленными влияни ем сложного рельефа дна, а также совокупностью пространственно локализованных неоднородностей дна и присутствующих в районе проведения измерений подводных инженерных конструкций (рис.4а). Изме рения осуществлялись на фоне интенсивных помех судоходства, а также реверберационного фона, возни кающего, прежде всего, за счет рассеяния поля на взволнованной морской поверхности и случайно рас XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана пределенных неровностях дна. В качестве объекта наблюдения в экспериментах использовалась малораз мерная пространственно локализованная неоднородность в виде металлического газового баллона цилин дрической формы диаметром 0.3 и длиной 1.2 м (далее, объект наблюдения). Объект наблюдения с помо щью весельной лодки буксировался на глубине 2.5 м со скоростью 0.4 м/с. От располагающейся на дис танции порядка 40 метров исходной точки, объект удалялся на 150 метров вдоль линии, направленной под а б Рис. 4. Схема расположения излучающих и приемных решеток и структура дна в районе измерений (а) и конструкция излучающих и приемных решеток, использованных при измерениях (б).

45 к горизонтальной излучающей решетки. Потом осуществлялся резкий разворот, и объект приближался вдоль той же трассы к системе наблюдения. Наблюдение заключалось в оценке положения и проекции скорости перемещения объекта во время его протяжки по трассе [1-3]. На этапе первичной обработки осуществлялись операции выравнивания уровней сигналов по гидрофонам, пространственно-временная доплеровская обработка и подавление стационарной составляющей реверберационной помехи. На этапе вторичной обработки полученные данные в виде поля откликов от объекта наблюдения использовались для определения параметров объекта наблюдения, траекторного накопления и построения траектории его перемещения. Горизонтальная приемная антенная решетка ВЧ ГА системы обеспечивала избирательность по углу (пространственную направленность) прихода сигнала от объекта. Вертикальная приемная антен ная решетка позволяла выделить различные волноводные компоненты ГА поля, в частности, выделить сигнал, пришедший по водному лучу. При приеме рассеянных объектом сигналов осуществлялась совме стная обработка сигналов с горизонтальной и вертикальной приемной антенны. Используемый в качестве зондирующего импульса сигнал в виде последовательности шести импульсов с вобуляцией периода по вторения после согласованной фильтрации обеспечивал необходимое разрешение по дальности и допле ровскому смещению частоты при стробировании полезных сигналов, приходящих по водным лучевым траекториям. Пространственная обработка сигналов с горизонтальной и вертикальной приемных антен ных решеток проводилась для выбранных углов прихода сигналов. Для этого формировался вектор ком пенсации для каждого гидрофона горизонтальной и вертикальной антенных решеток в рабочей полосе частот сигнала для выбранных пространственных направлений, которые умножались на спектр сигнала с гидрофонов и суммировались. Сигналы с определенных пространственных направлений горизонтальной и вертикальной антенных решеток получались путем выполнения операции обратного преобразования Фу рье. Далее для каждого пространственного канала проводилась компенсация стационарной составляющей реверберации. После пространственной обработки сигналов, проводилась доплеровская фильтрация, для чего формировались 11 доплеровских каналов с шагом по скорости 0.2 м/с. Каналы с 1 по 5 соответство вали отрицательным доплеровским смещениям (движение от источника), 6 канал – нулевое доплеровское смещение частоты (стационарная ситуация), каналы с 7 по 11 – соответствовали положительным допле ровским смещениям (движение на источник), а 1-ый и 11-ый доплеровские каналы соответствовали мак симальным скоростям движения объекта. После выполнения указанной обработки сигналов для каждого доплеровского канала на всех соответствующих зондирующим импульсам временных реализациях был получен куб измеренных данных в зависимости от доплеровского смещения частоты, пространственного угла прихода сигнала, дальности и текущего времени (номер реализации соответствовал 2 секундам) [2, 3]. Алгоритм траекторной обработки заключался в рекуррентном оценивании плотности распределения (ПР) Марковского случайного процесса. При этом выполнялась аппроксимация поля ПР суммой гауссоид на шумовом пьедестале, где гауссоиды – локальные максимумы, соответствующие обнаруженным отмет кам на поле откликов. Полагая поток входных отметок Марковским и энтропийно – устойчивым, а шум – изотропным по пространству измеряемых параметров в окрестности каждой цели, на каждом шаге пер вичного обнаружения выполнялись экстраполяция на свой следующий шаг и для каждой пары «трасса + отметка» оценивается приращение количества информации Кульбака как эффект от присоединения дан ной отметки к трассе. Далее трасса продолжалась всякой отметкой, которая обеспечивала положительное XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана приращение количества информации в трассе (с разветвлением исходной трассы в веер альтернативных трасс) и трасса продолжалась экстраполяцией, если нет ни одной продолжающей ее отметки. Новая трасса создавалась из отметки, если она не продолжает ни одной из старых трасс. Для всех трасс уточнялись значения накопленного отношения максимального правдоподобия (ОМП) и для каждой трассы принима лось решение об обнаружении по критерию последовательного обнаружения Вальда. На последнем этапе выполнялась реконструкция трасс целей, а именно: для самой мощной по значению ОМП из «обнаружен ных» трасс (назовем ее стержневой) определялся пучок трасс, близких к стержневой (пучок альтернатив ных трасс). Отметки из пучка перераспределялась по критерию достижения максимума ОМП в стержне вой трассе. Стержневая трасса полагалась наилучшей оценкой трассы цели. Далее обработанные трассы а б Рис.5. Результат непосредственного накопления ОСП по алгоритму (1)-(2) построчно снизу вверх (а), и ре зультат траекторного накопления (б) (размеры отметок в траектории увеличены в 20 раз).

маскировалась и повторялась реконструкция для остальных «обнаруженных» трасс. Вся обработка выпол няется в три этапа: непосредственное накопление отношения сигнал/помеха (ОСП) по полю первичных откликов, обнаружение отметок целей и накопление из обнаруженных отметок траекторий. Результат не посредственного накопления отношения сигнал/помеха (ОСП) по полю первичных откликов приведен на рис.

5а. Данная процедура полезна для уменьшения потока обнаруживаемых ложных отметок. Кроме того, если отклик от объекта занимает более одного элемента пространственного разрешения (как в нашем слу чае), то такая обработка дает эффект сглаживающего пространственного фильтра. Обнаружение отметок после этого может выполняться с меньшей вероятностью ложных тревог и с более достоверной оценкой ковариационной матрицы пространственных параметров цели. Окончательный результат траекторного накопления по описанному алгоритму приведен на рис.5б. Здесь приведена самая мощная из сформиро ванных траекторий пучка. Для большей заметности размеры отметок в траектории увеличены в 20 раз. Из результатов обработки видно, что при движении объекта от системы наблюдения траектория завязывается хорошо. При повороте и движении объекта в обратную сторону завязываются несколько альтернативных траекторий, поскольку поле отметок размыто. Это может быть следствием уменьшения силы цели из-за изменения отражающих свойств объекта при движении к системе наблюдения. Кроме того, оказывает влияние неравномерность движения объекта, то есть, отклонение по направлению (пространственному углу) и изменение скорости движения (отклонение по доплеровской частоте).

Как показали эксперименты ВЧ ГА наблюдение объектов в мелководном ГА волноводе с неровным дном в присутствии существенных реверберационных помех и шумов (уровень измеряемого полезного сигнала был на 40 дБ меньше шумов и помех), возможно лишь при использовании селективного возбуж дения и приема когерентных сложно модулированных зондирующих импульсов, соответствующих вод ным пучкам.

Работа выполнена при поддержке Программ ОФН РАН «Развитие когерентных методов сейсмоаку стического зондирования морского шельфа» и «Фундаментальные основы акустической диагностики ис кусственных и природных сред», РФФИ (проект № 12-02-00543), ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. (Контракт № 02.740.11.0565) и Гранта государственной поддержки ведущих научных школ НШ-3700.2010.2.

ЛИТЕРАТУРА Смирнов И.П., Хилько А.И., Хилько А.А. Томографическое наблюдение пространственно локализованных неоднородно 1.

стей мелкого моря вертикальными приёмными решётками при зондировании фокусированным высокочастотным аку стическим полем. I. Структура имитационной модели // Известия вузов. Радиофизика. 2009. Т. 52. № 2. С.134-148.

Смирнов И.П., Хилько А.И., Хилько А.А. Томографическое наблюдение пространственно локализованных неоднородно 2.

стей мелкого моря вертикальными приёмными решётками при зондировании фокусированным высокочастотным аку стическим полем. II. Исследование эффективности наблюдения // Известия вузов. Радиофизика. 2009. Т. 52. № 3. С.

192-207.

Гринюк А.В., Кравченко В.Н., Коваленко В.В., Трофимов А.Т., Трусова О.И., Хилько А.А., Малеханов А.И., Хилько А.И..

3.

Эксперименты по возбуждению и приему когерентных высокочастотных акустических сигналов в мелководном районе морского шельфа // Акустический журнал. 2011. Т. 57, №. 4. СС. 485-494.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана Гринюк А.В., Кравченко В.Н., Коваленко В.В., Трофимов А.Т., Трусова О.И., Хилько А.А., Малеханов А.И., Хилько А.И.

4.

Высокочастотное акустическое наблюдение неоднородностей в мелком море с неровным дном в присутствии сильной реверберации // Акустический журнал. 2011. Т. 57. №. 5. СС.642-648.

УДК 542. В.В. Коваленко, А.Г. Лучинин, А.И. Малеханов, Е.А. Мареев, А.И. Хилько МОНИТОРИНГ ОКЕАНА НА ОСНОВЕ СЕТЕВОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ РАС ПРЕДЕЛЕННЫХ СОГЛАСОВАННЫХ СО СРЕДОЙ СЕНСОРОВ Институт прикладной физики РАН, Россия, Н.Новгород, ул. Ульянова, 46;

Тел./факс 8 (831) 4368490, Е-mail: A.khil@hydro.appl.sci-nnov.ru Рассматривается подход, основанный на использовании согласованных со средой (адаптивных) пространственно распре деленных излучающих и приемных элементов (сенсоров), которые объединяются на информационном уровне как интегри рованная сетецентрическая система с открытой архитектурой. Показано, что разрабатываемый метод позволяет по строить региональную (зональную) систему акустического мониторинга океана, удовлетворяющую заданным требовани ям эффективности и экологической безопасности при минимизации используемых при построении и функционировании ресурсов. Обсуждаются возможности управления потенциалом, адаптации и обработки данных такой системы на основе использования информации о текущем состоянии среды и сенсоров, а также гипотез о параметрах наблюдаемых неодно родностей. Развиваемые принципы проиллюстрированы на примерах распределенной ГА системы приемных элементов, а также системы маломодовой импульсной томографии мелкого моря Совокупность пространственно распределенных, работающих совместно элементов подводного на блюдения является перспективным средством мониторинга океана [1, 2]. Региональная (зональная) систе ма акустического мониторинга океана должна удовлетворять заданным требованиям эффективности и экологической безопасности при минимизации используемых ресурсов. С учетом того, что океаническая среда является неоднородной и нестационарной, необходимо, что бы структура рассматриваемых интег рированных сетевых систем (ИСС) и алгоритмы совместной работы их элементов, включая принятие ре шений и управление работой, должны оптимизироваться с учетом особенностей решаемых задач и усло вий наблюдения. Системы должны обладать адаптивными свойствами. Должна быть также обеспечена минимизация энергоинформационных ресурсов, необходимых для работы отдельных элементов и систе мы наблюдения в целом. При этом элементами ИСС должны являться совокупности элементов технологий, в частности, акустические и неакустические приемные подсистемы, источники зондирующих сигналов, акустическая связь, подсистемы геофизических датчиков, а также центральные элементы сетей, обеспечивающие решение задач наблюдения и управления потенциалом ИСС. Рациональная структура ИСС должна определяться географическими и гидролого-геофизическими условиями района, требуемой эффективностью наблюдения и требованиями по минимизации необходимых энергоинформационных ре сурсов [2]. При этом функционирование ИС системы представляет собой сложную процедуру, включаю щую тестирование сетевых элементов, оптимизацию активации элементов и их адаптацию к изменениям среды. Методика создания ИСС основывается на теории сенсорных сетей специализированных для рабо ты под водой, теории сложных систем, достижениях подводной акустики, а также современных техниче ских и технологических достижениях в области сенсоров, источников сигналов, цифровой техники обра ботки, передачи и представления данных и морской робототехники [1, 2].

Инструментом обоснования и системного проектирования ИСС является моделирование и экспери ментальная апробация элементов системы. Аргументированный выбор оптимального облика ИСС должен быть осуществлен с использованием геоинформационной модели, включающей характеристику всех эле ментов ИСС, описание наблюдаемых неоднородностей, описание океанической среды, построенной с уче том океанологических условий конкретных районов, а также модели источников шумов и помех. В состав имитационной модели должны входить процедуры формирования сложных пространственно избиратель ных, согласованных с океанической средой зондирующих акустических сигналов, модели дифракции зон дирующих сигналов неоднородностями. Кроме того, необходимо использовать модели акустических по лей, генерируемых и рассеиваемых ветровым волнением, донными и объемными случайными неоднород ностями, океанологические модели заданных районов, учитывающие процессы в атмосфере, а также строение морского дна, то есть, геофизические модели. В число частных моделей должны войти и проце дуры передачи, сбора и обработки данных от распределенных систем и управления ими. Указанные моде ли должны обеспечить прогноз эффективности вариантов ИСС для различных целей, районов и условий наблюдения. Оптимизация числа совместно работающих элементов-технологий ИСС достигается при ус ловии нахождения рациональных с точки зрения соотношения эффективность-стоимость вариантов. Ос новным способом повышения чувствительности и разрешения парциальных элементов-технологий явля ется использование при их работе согласованных со средой высококогерентных зондирующих сигналов и методов фильтрации и накопления полезных сигналов при приеме, в том числе путем увеличения разме XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана ров антенн, временной базы и частотного диапазона. Максимальные значения чувствительности и разре шения элементов ИСС ограничиваются конечной когерентностью акустических сигналов в океане в пре делах пространственно-частотных и временных измерительных апертур. Работоспособность ИСС с уче том существующих ограничений на емкость автономных источников электропитания, ведет к необходи мости минимизации мощности зондирующих акустических сигналов и сигналов акустической сетевой связи. Все разновидности ИСС должны включать в себя мастер-элементы, осуществляющие сбор, Рис.1. Подсистема низкочастотной маломодовой акустической то- Рис. 2. Приемно-излучающий комплекс мографии океана. ВЧ подсистемы.

объединенную обработку данных, отображение информации, управление подсистемами и принятие реше ний. Важной компонентой ИСС являются морские роботизированные устройства. Это автономные, пре имущественно подводные аппараты различных типов, способные нести сенсорное, связное (ретрансляци онное) и навигационное оборудование. Различные варианты ИСС должны быть оборудованы средствами позиционирования и синхронизации работы составляющих ее элементов. Оптимальные ИСС могут вклю чать совокупности как однородных, так и разнородных акустических подсистем, каждая из которых должна содержать и гидрофизические датчики. Одним из примеров такой подсистемы является низкочас тотная маломодовая акустическая томография океана (рис.1), состоящая из пространственно разнесенных вертикально ориентированных приемных и излучающих решеток, излучающих и принимающих сложно модулированные маломодовые импульсы [3]. В такой системе согласование зондирующих импульсов со средой осуществляется путем излучения и приема маломодовых сигналов, распространяющихся с малыми потерями в ГА волноводе [3]. Работа такой ИСС заключается в фокусировке каждого из ее элементов в заданную точку наблюдения и принятия решений при оценке параметров наблюдаемой неоднородности при использовании суммарной вероятности наблюдения, получаемой при накоплении вероятностей каж дой томографической проекции. Такая система позволяет наблюдать относительно крупные неоднородно сти в пределах больших районов наблюдения. При необходимости наблюдения более мелких неоднород ностей, система маломодовой томографии может быть дополнена высокочастотной томографической сис темой, в которой используются согласованные со средой ВЧ акустические пучки [4-6]. В состав Рис.3. Подсистема в виде барьера оди- Рис. 4. Мобильная подсистема с буксируемым в подводном ночных приемников. положении излучателем.

такой системы входят вертикально ориентированные излучающие и приемные решетки (рис.2), форми рующие сложно модулированные направленные в пространстве ГА импульсы. Как и в маломодовой томо XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана графии, каждая из решеток фокусируется в заданную точку наблюдения, а парциальные вероятности при принятии решения о значениях параметров неоднородностей накапливаются. Такие НЧ и ВЧ ГА томогра фические подсистемы являются достаточно сложными элементами, обеспечивающими согласованную со средой фокусировку всех решеток в точку наблюдения. Это позволяет минимизировать число элементов ИСС при решении конкретных задач. Возможна организация ИСС и на основе более простых элементов, например, одиночных приемников, которые распределены в пространстве, в частности, в виде барьера (рис.3) [7]. В таких подсистемах решающая статистика, подбирается адаптивно с учетом трансформации статистических характеристик сигналов и помех при накоплении. Работа такой подсистемы основывается на более простых алгоритмах, однако, платой за это является уменьшение чувствительности каждого из парциальных элементов наблюдения, что может привести к необходимости наращивания их количества при решении конкретных задач наблюдения. Еще одним элементом ИСС является мобильные подсистемы (рис.4), в состав которых входят буксируемые в подводном положении широкополосные излучающие комплексы и горизонтальные приемные решетки [8]. Такие подсистемы обеспечивают как самостоятель ное наблюдение, в частности, неоднородностей морского дна, так и могут участвовать в совместном с другими ГА подсистемами наблюдении. Важными функциями, которые могут выполняться мобильными подсистемами в составе ИСС, являются задачи позиционирования, синхронизации, сбора информации от других подсистем, а также задачи управления элементами ИСС. Как уже отмечалось, необходимым, базо вым, элементом ИСС является подсистема связи между элементами. Для этой цели можно использовать все излучатели и приемники парциальных элементов (рис. 1-4). При необходимости, могут быть исполь зованы и специализированные связные акустические ретрансляторы.

а б г в Рис.5. Оценки параметров наблюдения ветрового волнения [4] (а - импульсные объемы в горизонтальной плоскости для 1 и 3 мод, б - структура отклика согласованного фильтра на реверберационные сигналы от взволнованной поверхности и дна при переборе гипотез, в - пространство невязок при оценке параметров ветра и г - блок-схема симулятора наблюдения [10]).

Как уже отмечалось, для выполнения критериев минимизации стоимости и сложности ИСС, а также ми нимизации негативного воздействия на экологию океана, необходимо обеспечить адаптивное согласова ние используемых сигналов к условиям наблюдения, что предполагает использование данных о среде, шумах и помехах, а также о текущих значениях параметров приемно-излучающих элементов ИСС. С этой целью необходимо использовать океанологические, геофизические и синоптические модели, а также осу ществлять регулярную верификацию геоакустических баз на основе сбора текущих синоптических и океанологических данных, измерение которых обеспечивается системой датчиков физических полей.

Сбор такой информации может быть обеспечен и элементами и подсистемами ИСС, для чего необходимо обеспечить соответствующие алгоритмы наблюдения изменений гидрологии, ветра, подводных течений и XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана т.д. В частности, метод акустической маломодовой томографии позволяет не только осуществлять рекон струкцию пространственного распределения скорости звука в океане, но восстанавливать скорость и на правление ветра, что дает возможность адаптивно к условиям наблюдения уточнить параметры моделей формирования сигналов и помех. На рис. 5 показаны результаты реконструкции параметров ветра (рис.5в) по измерениям структуры поверхностной реверберации при ГА зондировании ЛЧМ импульсами в диапа зоне частот от 240 до 250 Гц [3]. Аналогичные алгоритмы предусматриваются и для ВЧ ГА подсистем [6, 7]. Принятие результирующих решений и управление всеми элементами ИСС должно осуществляться ли бо локальными, либо главными информационными центрами, которые должны работать в автоматиче ском (адаптивном) режиме. Такие режимы могут быть основаны на использовании имитационной систе мы, включающей все модели и априорной информации об условиях наблюдения [9, 10]. Кроме того, такие центры должны осуществлять управление элементами, адаптацией их приемно-излучающих систем и оп тимальному правилу их активации. Поскольку работа такой системы должна осуществляться в автомати ческом режиме, для разработки ее алгоритмов можно использовать когнитивные подходы [10]. На рис. 5г показана блок-схема такого симулятора наблюдения. Внешние устройства сенсоров и манипуляторов (СМУ) включают в себя подсистемы ИСС: Iс - сенсоры (приемники - П) и Iм - манипуляторы (излучатели - И), подсистему VIII контроля гидрологии (Г), конфигурации решеток (Р) и параметров ветра и шумов (В) и подсистему IX внешних приемников неакустического типа (ВП), а также блок XI датчиков физического состояния и энергетической обеспеченности (Э). Алгоритмическая часть (АЧ) состоит из блока II приня тия решений, в который входят блоки решающих статистик (С), блок накопления), блок принятия р е ( шения (РУ) и блока формирования, представления и архивации результатов наблюдения (РН). Блок III объединяет блок моделей (М) и блока формирования траектории поиска решения (ТП). Блок IV обознача ет многократное повторение генерации гипотез, включающий возбуждение зондирующих импульсов.

Блок V визуализации (В), интерпретации и управления экспертом (Э). Блок VI адаптационного модуля (АМ). Кроме блока сенсорных устройств система автоматического наблюдения может иметь еще канал поступления информации о состоянии системы в виде блока VII автоматизированного управления, вклю чающего блок контроля работы алгоритмов (К), контроля условий наблюдения (УН), контроля тактиче ской ситуации или сценария наблюдения (блок ТС), а также энергообеспечения (Э). Внешним, не входя щим в состав симулятора устройством (блок X) является подсистема управления функционированием си мулятора (УС), состоящая из блока контроля тактической ситуации (КС) и информационно-аналитической базы (ИАБ). Связь с симулятором система УС осуществляет на основе анализа ситуации. Симулятор в ис ключительном случае запрашивает УС для принятия решений в уникальных ситуациях, либо в ситуациях, угрожающих существованию симулятора. Внешние подсистемы и центр обработки объединяются канала ми связи (С).

Работа выполнена при поддержке Программ ОФН РАН «Развитие когерентных методов сейсмоаку стического зондирования морского шельфа» и «Фундаментальные основы акустической диагностики ис кусственных и природных сред», РФФИ (проект № 12-02-00543), ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. (Контракт № 02.740.11.0565) и Гранта государственной поддержки ведущих научных школ НШ-3700.2010.2.

ЛИТЕРАТУРА 1. Ethem M.Sozer, Milica Stojanovic, and John G.Proakis. Underwater Acoustic Networks // IEEE journal of ocean Engineering.

2000 - V. – 25 - N. 1. - Р.232-246.

Коваленко В.В., Корчак В., Чулков В.Л. Концепция и ключевые технологии подводного наблюдения в условиях сете 2.

центрических войн // Фунд. и прикл. Гидрофизика. 2011 - Т.4 - №3 - С. 49-64.

Хилько А.И., Лучинин А.Г., Бурдуковская В.Г., Смирнов И.П. Маломодовая томография неоднородностей мелкого 3.

моря // Акуст. журнал. 2007 - Т.53 - N 3 - С. 437–450.

Смирнов И.П., Хилько А.И., Хилько А.А. Томографическое наблюдение неоднородностей мелкого моря при зондиро 4.

вании фокусированным высокочастотным акустическим полем. I. Структура имитационной модели // Изв. Вуз. Радио физика. 2009 - Т. 52 - №. 2 - СС. 134-148.

Смирнов И.П., Хилько А.И., Хилько А.А. Томографическое наблюдение неоднородностей мелкого моря при зондиро 5.

вании фокусированным высокочастотным акустическим полем. II. Исследование эффективности наблюдения // Изв.

Вуз. Радиофизика. 2009 - Т. 52 - №. 3 - СС.192-207.

Гринюк А.В., Кравченко В.Н., Коваленко В.В. и др. Высокочастотное акустическое наблюдение неоднородностей в 6.

мелком море с неровным дном в присутствии сильной реверберации // Акустический журнал. 2011 - Т. 57 - №. 5 СС.642-648.

Коваленко В.В., Хилько А.И., Романова В.И. Адаптивное оценивание параметров движущегося источника звука по 7.

данным от акустических сенсоров//Труды Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных систе мах». Н. Новгород: ИПФ РАН. 2011 - СС. 93-97.

Лазарев В.А., Малеханов А.И., Мерклин Л.Р.и др. Экспериментальное исследование возможностей сейсмоакустическо 8.

го зондирования морского дна когерентными импульсными сигналами // Акустический журнал. 2012 - Т. 58 - №.2 - С.

227-236.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана 9. А.И. Хилько, В.Г. Яхно, А.Г. Хоботов и др. Когнитивный симулятор активной автономной системы дистанционного наблюдения в неоднородной нестационарной природной среде / Труды Всероссийской конференции «Нелинейная ди намика в когнитивных системах». Н. Новгород: ИПФ РАН. 2011 - СС. 210-214.

УДК 542. В.В. Коваленко, А.И. Хилько, В.И. Романова ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ ТРЕНДА С ОШИБКОЙ ПРИ РЕКОНСТРУКЦИИ ПАРАМЕТ РОВ ИСТОЧНИКА ЗВУКА, ПЕРЕСЕКАЮЩЕГО ПРОСТРАНСТВЕННО РАСПРЕДЕЛЕН НУЮ СОВОКУПНОСТЬ АКУСТИЧЕСКИХ СЕНСОРОВ Институт Прикладной физики РАН, Нижний Новгород Россия, 603950, Н. Новгород, ул. Ульянова, д. Тел.: (831) 416-06-29;

Факс: (831) 436-97-17, E-mail: A.khil@hydro.appl.sci-nnov.ru Рассматриваются методы обработки данных от пространственно распределенных сенсоров (на примере барьера), которые на информационном уровне могут представляться как образующие систему распределен ного наблюдения. В основе этих методов – детерминированное описание подлежащих измерению пространст венно-временных данных, порожденных кинематикой источника сигнала. Случайная компонента модели пред ставлена обобщенным распределением невязки модели и экспериментальных данных с неизвестным, подлежа щим определению параметром «р». Задача оценивания неизвестных параметров источника сигнала решается как обратная по отношению к задаче описания данных. Для определения параметра «р» вводятся решающие правила на основании нелинейных Lp – метрик и вычисления функций правдоподобия.

Рассматриваются вопросы описания и обработки пространственно-временных данных от совокупно сти организованных (в данном случае в виде барьера ненаправленных в горизонтальной плоскости) объе диненных в систему акустических сенсоров. Задача заключается в оценивании параметров движущегося источника звука (направления, скорости V, уровня Р). Зоны реагирования сенсоров на сигнал характе ризуются связанным с Р радиусом R.. Линейный барьер рассматривается как базовая модель расстановки сенсоров. Значению d 0 в этих координатах соответствует неизвестное значение начального параметра (момент времени) t0. В этих координатах di – пространственное положение i - го сенсора. Задача будет решаться как обратная по отношению к описанию указанных данных моделью тренда с ошибкой. Детер минированная компонента описания при этом будет выражена пространственно-временным паттерном, характеризующим модельную изменчивость ряда характеристик сигнала. Эти, связанные с энергетикой характеристики, у нас те же, что и в большей части работ по «Объединенной обработке сигналов» в сен сорных сетях [1].

Двигаясь равномерно со скоростью V и прямолинейно, источник пересекает барьер из N сенсоров под углом. При попадании в зону радиуса R источник регистрируется. Пространственный интервал между сенсорами (или «мера» расстояния) равен d. Расстояние между сенсорами i и j равно dij d | i j |. Мо гут быть измерены: Tii - время нахождения цели в зоне i-го сенсора, Tij - время от начала приема на i - м n 0 до конца приема на j - м сенсоре и уровень сигнала. Очевидно Tij t j ti, где ti - момент обнаружения n на i- м сенсоре;

t j - момент потери контакта на j-м сенсоре. Рис. 1 иллюстрирует схему и обозначения.

Введем крайние сенсоры, для которых моменты входа источника сигнала в зоны их действия и выхода из них совпадают. Для них Tii = 0. Присвоим тому из них, который соответствует более раннему моменту времени, индекс "ноль" ( t0 ). Положение нулевого сенсора равно d 0. Момент t0 - неизвестное значение начального параметра, расстояние d 0 – неизвестное значение граничного параметра. Изолинии равного уровня при перемещении источника звука относительно сенсоров выражаются в координатах «время – расстояние» замкнутой геометрической фигурой, описываемой формулой:

1 1 0 1/ t j t 0 V (d j d 0 ){Cos [2R (d j d 0 ) Sin 1] Sin }, (1) 0 n где ti - момент обнаружения источника на i- м сенсоре. Аналогично выражается (плюс перед корнем) t j момент потери контакта на j-м сенсоре. Оба этих значения времени соответствуют пороговым для обна ружения значениям уровня сигнала. Точно также описываются изолинии любого заданного уровня. Зави n симость для времени потери контакта t j имеет аналогичный вид, но со знаком «плюс» перед корнем. Бес XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана конечно уплотняя расстановку сенсоров, получаем выражения для времени обнаружения и потери контак та в функции непрерывного расстояния. Вид этих функций, имеющих общие крайние точки, в координа тах «время–расстояние» соответствует изменчивости фиксированных уровней сигнала и обладает двумя характерными осями. Одна из них соединяет середины интервалов времени существования сигнала на каждом сенсоре. Вторая ось соединяет срединные точки озвученных источником пространственных от резков оси барьера при том же пороговом уровне. Точка пересечения осей соответствует координатам ис точника над барьером. При произвольных, но известных координатах сенсоров модель изолиний равного уровня выражается более сложным, но сходным образом. Изменение уровня сигнала от расстояния r на 0.0 5 r одном сенсоре в данной работе описывается известным выражением p ( r ) 1 0 0 r, где 0 - уровень в точке излучения;

- коэффициент затухания;

- коэффициент потерь на расширение фронта волны. Но описание этой изменчивости может быть другим, в том числе, учитывающем особенно сти среды распространения звука более детально. При проходе источника через "зону действия" сенсора расстояние r со временем изменяется. Уровень сигнала может быть выражен в функции времени. Время же для каждого сенсора может отсчитываться от момента t i, который определяется выражением (1). В результате получаем зависимость уровня сигнала и от времени, и от расстояния:

P t, j 0.05 1/ 2 (t, j ) 0.5 n P0 (t, j ), где функция (t, j ) R 2 V 2 (t t 0 )(t t 0 T jj ) и Tij t j ti, яв j j ляется детерминированной компонентой модели наблюдаемых совокупностью сенсоров данных. Случай ная компонента представлена обобщенным распределением невязок i между наблюдаемыми данными и детерминированной компонентой f t i в модели тренда с ошибкой i f t i i. Невязки характери зуются в пространстве Lp - метрик при неизвестном параметре р. Напомним, что расстояние в L p - про b, где G | t y t | dt, р = 1, 2,….,. Известно, странстве определяется как, y G 1p p a что оценки, основанные на L p - метриках имеют связь с методом максимального правдоподобия, тре бующего, чтобы в зависимости от характера закона распределения случайных величин (ошибок измере ний), применялся соответствующий метод обработки. Максимально правдоподобные и L p - оценки сов падают друг с другом при условии, что ошибки измерений могут быть описаны распределениями типа p Ae p B, где A и B - положительные величины, а на величину р, кроме того, что она должна быть положительной, ограничений не накладывается. По смыслу А является нормирующим множителем, а В – дисперсионным параметром. Из условия равенства площади под кривой распределения единице находим значение нормирующего множителя А, а из условия равенства дисперсии единице находим значение дис A B1 /p p [2 1/p ]1, персионного параметра В. Соответствующие выражения имеют вид B (3 / p ) p 2 (1/ p) p 2, где Г – гамма-функция. Обобщенное распределение p ( ) с параметрами m = 0, =1 принимает вид:

1 p B, P ( ) p (3 / p ) [ 2 (1 / p ) (1/ p ) ] exp (2) где 0 p, Г - гамма-функция и p неизвестно. При p = 0 имеем так называемое причинное или вырож денное распределение;

p соответствует равномерному распределению. При р = 2 получаем случай нормального закона, при р = 1 – Лапласа, р = 4 – биквадратичное, при р = 0 – причинное распределение, при p - равномерное распределение. Если обобщить указания в работах по математической статисти ке, то общепринятые оценки именно таким образом располагаются по устойчивости к засорению данных выбросами. Это модель случайной компоненты наблюдаемых данных, выраженных суммой детерминиро ванной и случайной компонент. Первая из них является функцией неизвестных, но подлежащих оценке параметров движения источника сигнала V, R,, неизвестного граничного параметра d 0 и неизвестного начального параметра t0. В зависимости от объема наблюдаемых данных, количества и расстановки сен соров оценивание параметров будет иметь ряд особенностей. Обработка данных будет иметь также осо XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана бенности, связанные со статистикой случайной компоненты. Анализ расхождений наблюдаемых данных и тренда является особой задачей, решение которой связано с выбором алгоритма обработки.

Процедура оценивания р и вектора искомых параметров G V, R,, t0, d 0 зависит как от свойств детерминированного паттерна, так и от неизвестных статистик невязок, определяемых самими наблюдаемыми данными. Задача оценивания искомых параметров формулируется как задача нахождения в определенном смысле наилучших оценок параметров (V,R, ) тренда по наблюдаемым данным. Из-за j системы соответствующих уравнений, становятся характерными тем, что наличия случайных ошибок в них число неизвестных становится больше, чем число уравнений. Помимо искомых параметров, неиз вестными являются также ошибки измерений j. Решений формально может быть бесконечно много.

Иначе, если G - вектор параметров, то в качестве решений может быть предложено множество значений этого вектора. Неоднозначность решения ставит вопрос о том, какое значение вектора G следует предпо честь другим. Решение систем уравнений ищется в статистическом смысле. При этом вводится условие минимума совокупности ошибок { j }. Применительно к той части наблюдаемых данных, которая связана только с (1), практическая сторона дела заключается в минимизации некоторой функции 1, 2,....., n t1n,...., t n ;

t10,....., t n ;

t0, d 0,V, R, n (t jn, t j0 ;

G ). Количество неизвестных сокращается, решение системы имеют, но трудность вопроса остается. Она переносится на выбор функции качества Ф{ j }.

Требование наилучшего вектора параметров базируется на теории эффективных оценок, т.е. несмещенных оценок имеющих минимальную дисперсию, которая исходит из принципа максимального правдоподобия.

На основе последнего добиваются, чтобы совокупность оценок была наивероятнейшей путем минимиза ции функции Ф, полученной из условия максимума совместной плотности вероятности рассматриваемых случайных величин (ошибок измерений). Таким образом, через принцип правдоподобия устанавливается связь между законом распределения ошибок измерений и видом функции Ф, из условия минимума кото рой ищется вектор оценок параметров. Последнее означает связь метода обработки экспериментальных данных с видом закона распределения ошибок. Переменной величиной р, по существу, определяется вид сечения функции (2), функция качества Ф, структура алгоритма обработки и значение вектора G. Ин формацию о виде закона распределения ошибки единичного измерения, априори получить затруднитель но. Поэтому при решении обратной задачи, являющейся, по существу, алгоритмом обработки данных на блюдения, вводятся гипотезы относительно свойств статистик. Эти свойства выражаются через параметр р, а гипотезы проверяются. Число гипотез в задаче может быть разным. Исходя из опытных данных и применительно к конкретной задаче, нами были выбраны три гипотезы p = 0.5, 1, и 2. Для каждой из этих гипотез решается задача оценивания вектора G. В нашем случае получаются три набора оценок G. Здесь трижды решается задача оценивания G по различным, соответствующим различным p алгоритмам, и по лучаются три набора оценок параметров V,R,. Из них нужно выбрать наиболее правдоподобные. Таким образом, структура алгоритма обработки данных состоит из трех относительно самостоятельных веток и функционального блока (адаптивного регулятора), ответственного за выбор p и, следовательно, за выбор вектора искомых оценок на основе наблюдаемых данных. В итоге, совокупные свойства самих данных определяют решение. Все три, зависящих от p алгоритма, существенно различаются. Описание каждого из них в объеме настоящей статьи затруднительно. Однако необходимо отметить следующее. В основе базо вого алгоритма обработки данных лежит метод наименьших квадратов (МНК) (p = 2), примененный к не линейным зависимостям. Применительно к конкретному случаю (1) оказалось возможным применить ме тод наименьших квадратов к нелинейным зависимостям с использованием метода выравнивания, заклю чающегося в приведении модельной функциональной зависимости к линейной, посредством замены пе ременных. В случае полной модели использован известный инструментарий МНК, включающий линеари зацию функции в каждой точке, составление уравнений в поправках, решение системы таких уравнений относительно поправок, нахождение новых приближений, организацию итерационного процесса даль нейшего уточнения параметров. Полученные МНК - значения оценок G используются как начальное приближение для оценок по критерию наименьших модулей (МНМ) (p = 1), когда функция качества имеет n вид типа Ф i i, а закон распределения имеет более тяжелые хвосты по сравнению с нормальным j распределением. При этом в гораздо более сложную по сравнению с МНК процедуру удается ввести ана литически полученные переменные функциональные веса, с помощью которых итерационным образом XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана пересчитываются МНК - оценки в МНМ – оценки. Идея получения оценок при p 1 и, в частности, p = 0. отчасти заимствована из принципов регуляризации процедур оценивания. Исходя из общей модели (2), 2 4 30 0. случаю p = 0.5 соответствует закон распределения p i i ). Этот закон обладает exp( 2 еще более тяжелыми хвостами, чем ранее рассмотренные (нормальный и Лапласа). Максимизация функ ции правдоподобия, построенной на основе предположения о том, что ошибки подчинены этому закону, n приводит к необходимости минимизации функции вида i 0.. Метод, основанный на минимиза j ции такой функции качества, естественно назвать методом наименьших корней (МНКР). Опущенные здесь рассуждения приводят к выводу о том, что оценки искомых параметров должны базироваться не на получении средних величин, а на одном из ряда выбранных значений, использующих измеренные значе ния наблюдаемых величин. Такие оценки в литературе названы "одноточечными". Для аналитического (нестатистического) решения задачи на основе модели (1) требуется некоторое минимальное количество сенсоров. Оно равно трем. Все возможные тройки сенсоров будут обеспечивать полный набор различных оценок искомого вектора параметров, как кандидатов на выбор единственного из них. Следуя "одноточеч ному" оцениванию, одно из этих "измеренных" значений будет ближе всего к истинному. Набор измере N!

ний вектора параметров состоит из C N значений, где N – общее число сенсоров, восприняв 3! N 3!

ших сигнал. Теперь оказывается возможным применить МНКР к уже разобранной ситуации непосредст венных измерений, т.е. приступить к поиску тех значений (V,R, ) и граничных параметров из их набора, которые минимизируют соответствующую функцию качества. Обработанные до конца по трем выбран ным веткам данные наблюдений имеют три различных набора (вектора) искомых параметров. Из них нужно сделать выбор. Выходные для каждой из веток алгоритма результаты обработки данных наблюде ния соответствует р = 2, 1 и 0.5. При различных перемещениях источника звука в воде относительно барь ера акустических сенсоров формируются соответствующие вектора искомых параметров. Выбор между полученными наборами искомых параметров осуществляется адаптивным регулятором, основанным на сравнении функций максимального правдоподобия, соответствующих различным гипотезам. На основе известного вида статистической модели ошибок (2) и в предположении независимости наблюдений может быть записано в общем виде выражение для функции правдоподобия выборки p p Г 3 p 1 Г 3 p 2 n n p p / p, (4) exp i.

p Г 1 р i 2 Г 1 p Г 1 р i 1 Процедура указанного выбора заключается в применении метода максимального правдоподобия для клас сификации входного изображения и в использовании полученного результата для управления выбором конечного решения. Применение этого принципа к классификации образов предполагает использование байесовской формулы для условных вероятностей. Здесь H k - k - я гипотеза о принадлежности вектора j к классу данных, описываемому некоторой моделью (функцией распределения). Таких част данных ных моделей у нас три. Соответствующие функции правдоподобия имеют вид:

1 2 n p / H 1 ( 2 ) exp t j f мнк j, R, V,, k1, k 2, N j n p / H 2 ( 2 ) exp 2 t j f мнм j, R, V,, k1, k 2, (5) N j n p / H 3 (30) N / 2 (2 ) N exp{(120)1 / 4 1 / 2 [t j f мнкp j, R, V,, k1, k 2 ] 0.5 }.

j Различные значения k имеют четкий физический смысл. Они равны расстояниям в долях d от некоторого первого реального сенсора до двух фиктивных крайних. Раньше в (1) привязка выбранной координатной системы к участку барьера сенсоров выполнялась временной и пространственной координатами t0, d0. Те перь эту роль исполняют два значения К, привязав к первому приемнику два крайних. Путем сравнения вычисленных в соответствии с (5) значений этих функций в зависимости от или их логарифмов и выбора наибольшего из них решается поставленная задача. В результате свойства самих наблюдаемых данных и XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана адекватность моделей определяют и конкретный алгоритм обработки данных, и качество получаемых оценок параметров движущегося источника звука.

Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект № 12-02-00543), программы ОФН РАН «Когерент ные акустические поля и сигналы», ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной Рос сии» на 2009-2013гг. (Контракт № 02.740.11.0565) и Гранта государственной поддержки ведущих научных школ НШ-3700.2010.2.

ЛИТЕРАТУРА 1. Dan Li, Kerry D. Wong, Yu Hen Hu, Sayeed A.M. Detection, Classification, and Tracking of Targets // IEEE Signal Processing Magazine – N 3-2002.

УДК 591.463. В.М.Кузькин, М.В.Куцов1, С.А.Пересёлков ЧАСТОТНЫЕ СМЕЩЕНИЯ МАКСИМУМОВ ЗВУКОВОГО ПОЛЯ В ПРИСУТСТВИИ СО ЛИТОНОВ ВНУТРЕННИХ ВОЛН Научный центр волновых исследований Института общей физики им. А.М. Прохорова РАН Россия, 119991 Москва, ул. Вавилова, д. Тел.: (499) 503-8384;

Факс: (499) 135-8234;

E-mail: kumiov@yandex.ru Воронежский государственный университет Россия, 394693 Воронеж, Университетская пл., д. Тел.: (4732) 208-748;

Факс: (4732) 208-755;

E-mail: pereselkov@yandex.ru В рамках численного моделирования рассмотрены частотные смещения максимумов низкочастотного звуко вого поля, вызванные движением единичных солитонов внутренних волн вдоль акустической трассы. Для реги страции частотных смещений использован корреляционный метод. Проведен сравнительный анализ данных моделирования, полученных с учетом взаимодействия мод и адиабатического приближения.

В мелком море нормальные волны испытывают рефракцию и многократные отражения от границ, что приводит к образованию сложной интерференционной картины, затрудняющей применение традицион ных алгоритмов решения обратной задачи [1]. Продвижением в этом направлении стало предложение [2] нового подхода к мониторингу неоднородностей, основанного на получении и обработке информации о частотных смещениях интерференционных максимумов (далее частотные смещения) акустического поля, вызванных возмущением океанической среды.


В настоящее время изучение частотных смещений ограни чено неоднородностями, когда нормальные волны можно считать независимыми. Между тем, вследствие обмена энергии между модами, изменения постоянных распространения, определяющих частотный сдвиг, будут обусловлены как изменениями показателя преломления, так и изменениями, связанными с перемен ностью амплитуд. В работе приведены данные моделирования частотных смещений низкочастотного зву кового поля, вызванных движением единичных солитонов внутренних волн (далее солитоны) вдоль акустической трассы, когда существенны эффекты межмодового взаимодействия. Результаты рассмотрения, кроме общефизиче ского значения, представляют непосредственный интерес для проблемы мони торинга неоднородностей в условиях, когда нормальные волны нельзя рас сматривать независимыми.

В отсутствие возмущения волновод принимался горизонтально однородным. Параметры дна: отношение плотности грунта и воды 1.8, ком. Невозмущенное рас плексный показатель преломления пределение скорости звука по глубине показано на рис. 1. Точечные источник и приемник располагались на глубине м, горизонтальное расстояние между ними км. В полосе частот 140150 Гц излучались монохрома тические волны одинаковой амплитуды с интервалом дискрети зации 0.2 Гц. Расчет звукового поля проводился как с учетом взаимодействия нормаль Рис. 1. Профиль ско ных волн, так и в адиабатическом приближении. При моделировании число мод рости звука.

. Для регистрации частотных смещений применялся корреляционный ме тод, основанный на отслеживании перемещения положения максимума взаимокорреляционной функции спектров сигналов, принимаемых в разные моменты времени [2]. Перед корреляционной обработкой шаг дискретизации уменьшался в 20 раз путем интерполяции.

Вертикальные смещения водных слоев по глубине выбирались в виде, (1) XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана где собственная функция первой гравитационной моды, нормированная на свое значение на глубине z (2) солитон в форме Кортевега-де Вриза. Параметры солитона: амплитуда м, размер м, скорость м/с. Знак минус в (2) означает, что возмущение скорости звука на правлено в сторону дна.

Результаты численного эксперимента частотных смещений, определяемых в рамках независимых и связанных нормальных волн, изображены на рис. 24.

В отсутствие взаимодействия мод (рис. 24 (а, б), пунктирная линия), частотный сдвиг, когда неодно, не зависит от скорости, приблизитель родность полностью находится на трассе, постоянен, но пропорционален амплитуде и размеру солитона (табл. 1), его значение согласуется с результатами тео рии [2]. Установление стационарного режима происходит за время. Спектр частотных смещений (на рисунках спектры в рамках независимых и связанных нормальных волн не различимы) узкий и сосредоточен в малой окрестности нулевой частоты. Ширина спектра не зависит от амплиту ды A и размера, и пропорциональна скорости солитона. Например, для скорости м/с на уровне 0.7 от максимума Гц. Ширину, если пренебречь краевыми эффектами, связан ными с неполным выходом и уходом солитона с трассы, можно оценить как величину, обратную времени прохождения неоднородностью трассы. (3) При скорости м/с, согласно (3), имеем Гц, что согласуется по порядку величины с численным значением.

В случае связанных мод частотные смещения (рис. 24 (а, б) сплошная линия) имеют квазигар монический характер. Среднее значение осцилляций отличается от адиабатического значения. В табл. 1 приведены значения и для скорости солитона м/с. Уменьшение скорости при водит к пропорциональному возрастанию периода колебаний частотных смещений, не изменяя их ампли туду и среднее значение. При возрастании амплитуды и размера солитона растет расхождение между значениями и.

а) б) в) г) Рис. 2. Временная зависимость (а, б) и нормированный спектр (в, г) частотных смещений. Амплиту да: м (а, в), м (б, г). Скорость м/с, размер м. Пунктир – независимые моды, сплошная линия – взаимодействие мод.

а) б) в) г) Рис. 3. Временная зависимость (а, б) и нормированный спектр (в, г) частотных смещений. Амплиту да: м (а, в), м (б, г). Скорость м/с, размер м. Пунктир – независимые моды, сплошная линия – взаимодействие мод.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана а) б) в) г) Рис. 4. Временная зависимость (а, б) и нормированный спектр (в, г) частотных смещений. Амплиту да: м (а, в), м (б, г). Скорость м/с, размер м. Пунктир – независимые моды, сплошная линия – взаимодействие мод.

Таблица 1. Таблица 2.

, Гц Номера мод,, Гц,м,м 1, 2 2, 3 3, 4 4, m, n 0.1342 0. Частота, 0.3016 0. 0.001035 0.001465 0.001768 0. 0.2010 0. 100, Гц 0.4636 1. Нормированный спектр частотных смещений (рис. 24 (в, г)) состоит из дискретных неперекры вающихся узких максимумов, сосредоточенных вблизи частоты (основной максимум), и частот, вызванных взаимодействием мод с номерами m и n. Изменение скорости неоднородности приводит к про порциональному изменению частоты колебаний. Амплитуда спектральных линий не зависит от скорости солитона и уменьшается (по отношению к основному максимуму) с увеличением амплитуды и размера солитона, при этом она снижается с возрастанием номеров взаимодействующих мод. Вне узкой полосы спектральной линии спектр практически вырождается и им можно пренебречь.

Эффективное взаимодействие нормальных волн происходит на расстояниях, когда они синфазны. По этому за их значение можно принять оценку величины, обратной времени пересечения неоднородностью. Полагая, что действительная часть постоянной рас пространственного периода интерференции пространения m-й моды мало отличается от своего невозмущенного значения, в силу (3) получаем, (4). Оценочные значения m,n где пространственный период биений мод, (4) для скорости м/с приведены в табл. 2. Как видно, они хорошо согласуются с данными числен ного моделирования. Следовательно, трансформация мод обусловливает избирательный характер частот ного сдвига по отношению к их номерам. Поэтому спектр частотных смещений вблизи спектральных ли ний чрезвычайно богат гармониками, с малыми амплитудами. Ширина, спектральных линий не обнаруживает заметной зависимости от номеров мод, амплитуды и размера солитона (рис. 24 (в, г)). Вместе с тем, как видно, она пропорциональна скорости неоднородности. На пример, для скорости м/с на уровне 0.7 от максимума, как и в случае основного максимума, Гц, что совпадает с оценкой (3).

Используя связь, где длина цикла m-го модообразующего луча, можно выра зить отношение ширины полосы к частоте колебаний, обусловленной взаимодействием со седних мод, в соответствии с (4), что дает. (5) Соседние спектральные линии и разрешаются, если расстояние между ними превы шает ширину спектральной линии, что приводит к условию XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана,. (6) Следовательно, разрешающая способность спектральных линий не зависит от параметров солитона и полностью определяется длиной трассы и дисперсионной характеристикой невозмущенного волновода.

При выбранных параметрах моделирования, согласно (4) и данным табл. 2, значения длины циклов лучей для первых четырех мод лежат в интервале 0.45 1 км, что обеспечивает высокое разрешение спектраль ных линий (рис. 24 (в, г)). Заметим, что при заданной длине трассы увеличение опорной частоты излуче ния неизбежно влечет за собой потерю разрешения вследствие возрастания длины цикла луча.

Таким образом, картина частотных смещений, обусловленная движущимся солитоном, представляет ся следующей. Взаимодействие соседних мод приводит к осцилляциям частотных смещений, среднее зна чение частотного сдвига отличается от значения, получаемого в условиях независимых мод. Спектр час тотных смещений представляет собой совокупность спектральных линий с шириной (3). Максимум спектральных линий увеличивается с ростом амплитуды и размера солитона. Основной максимум сосре доточен в области нулевой частоты, а остальные – в окрестности частот (4). С увеличением номеров мод амплитуда линий уменьшается.

Анализ результатов моделирования показывает, что выражение, описывающее временную изменчи вость частотных смещений, может быть записано в виде где и постоянная составляющая и амплитуда колебаний частотных сдвигов, которые опре деляются изменениями постоянных распространения, вызванных взаимодействием нормальных волн. По этому дальнейшим шагом в развитии частотных смещений в условиях связанных нормальных волн явля ется определение поправок постоянных распространения по отношению к невозмущенному волноводу.

Для решения этой задачи можно воспользоваться методом возмущения, позволяющего описать слабую межмодовую трансформацию, которая характерна для океанических неоднородностей.

Выполненное теоретическое рассмотрение показывает возможность решения обратной задачи на ос нове информации о частотных смещениях в условиях связанных нормальных волн, что ранее ставилось под сомнение. По крайней мере, на примере интенсивных внутренних волн, являющихся в последнее вре мя объектом пристального внимания. Существенно, что при взаимодействии мод, по сравнению с незави симыми нормальными волнами, расширяются возможности диагностики океанической среды и появляет ся дополнительная возможность по оценке параметров зондирующего поля. Например, разрешение спек тральных линий позволяет оценить число мод M, эффективно формирующих поле, как значение, которое и на единицу превышает число осцилляций частотного сдвига. Измерение частоты осцилляций ширины спектральной линии позволяет оценить, согласно (5), длину цикла луча. Последнее важ но в экспериментальной деятельности при выработке предполагаемой модели невозмущенной среды и контроле возможных отклонений параметров среды от принятой модели.


Таким образом, возможность решения обратных задач, обеспечивающих восстановление характери стик как слабых, так и сильных океанических неоднородностей, на наш взгляд, оставляют мало сомнений в перспективности предложенного метода.

Работа выполнена при поддержке программы фундаментальных исследований Отделения физических наук РАН “Фундаментальные основы акустической диагностики искусственных и природных сред” и при поддержке грантом Научной школы НШ-214.2012.2.

ЛИТЕРАТУРА 1. Гончаров В.В., Зайцев В.Ю., Куртепов В.М., Нечаев А.Г., Хилько А.И. Акустическая томография океана. Н.

Новгород: ИПФ РАН, 1997. 255 с.

2. Kuz'kin V.M., Lyakhov G.A., Pereselkov S.A. Method for measuring the frequency shifts of interference maxima in monitoring of dispersion media: theory, implementation, and prospects // Physics Wave Phenomena. 2010.

V.18. №3. P.196–222.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана УДК 691.463. В.Г. Петников1, А.А. Луньков1, Hwung-Hweng Hwung2, Yu-Huai Wang3, Ray-Yeng Yang ВЛИЯНИЕ ИНТЕНСИВНЫХ ВНУТРЕННИХ ВОЛН ВТОРОЙ МОДЫ НА ИНТЕРФЕРЕН ЦИОННУЮ СТРУКТУРУ ЗВУКОВОГО ПОЛЯ В МЕЛКОМ МОРЕ Научный центр волновых исследований Института общей физики им. А.М. Прохорова РАН Россия, 119991 Москва, ул. Вавилова, д. Тел.: +7 (499) 503-8384;

Факс: +7 (499) 135-8234;

Е-mail: petniko@kapella.gpi.ru National Cheng Kung University Taiwan, 70101 Tainan City, 5th F., 500, Sec. 3, Anming Rd.

Тел.: +886 6 237-1938 ext. 301 Факс:+886 6 384-0206;

E-mail: ryyang@mail.ncku.edu.tw National Sun Yat-Sen University Taiwan, 804, R.O.C, Kaohsiung, No. 70, Lien-hai Rd Тел.:+886 7 525-2055 Факс: +7 525-5270;

E-mail: yhwang@nsysu.edu.tw Исследовано влияние солитоноподобной внутренней волны (ВВ) второй гравитационной моды на интерферен ционную структуру звукового поля в частотной области. В качестве исходных данных для численного модели рования использованы результаты натурного эксперимента по регистрации интенсивных ВВ с помощью вер тикальных стационарных термисторных цепочек. Эксперимент был проведен на шельфе Южно-Китайского моря в районе атолла Донгша. Продемонстрирована возможность оценки параметров ВВ второй моды при её движении поперек стационарной акустической трассы длиной в несколько десятков километров между не подвижными источником и приемником звука. Оценка основана на измерениях частотных смещений интерфе ренционной структуры звукового поля.

Известно, что внутренние гравитационные волны оказывают существенное влияние на дальнее распро странение низкочастотного звука на океанском шельфе [1,2]. C одной стороны, это влияние необходимо учитывать для решения целого ряда прикладных задач, например, при дальней звукоподводной связи. С другой, заметное взаимодействие акустических и внутренних волн может быть использовано в дистанци онных методах акустического мониторинга ВВ и, в частности, интенсивных солитоноподобных волн с амплитудой в десятки метров. Типичной особенностью интенсивных ВВ на мелководье является домини рование в поле ВВ первой гравитационной моды [3]. Влияние таких ВВ на распространение звука уже в значительной степени исследовано. В то же время в некоторых районах океанского шельфа и, в частности, на шельфе Южно-Китайского моря обнаружены интенсивные нелинейные волны второй моды. Движение таких солитоноподобных ВВ сопровождается «уширением» либо «сжатием» термоклина [4], в отличие от типичных солитонов первой моды, приводящих к синфазным колебаниям по всей глубине. В настоящей работе в рамках численных экспериментов анализируется влияние солитона второй гравитационной моды на интерференционную структуру низкочастотного звукового поля в мелком море. Рассматривается также применимость метода частотных смещений [5] для диагностики параметров такого солитона.

При моделировании для расчетов зависимости звукового давления от глубины использовалось модовое описание акустического поля. Распределение поля в горизонтальной плоскости определялось при числен Скорость звука, м/с 1500 1520 1540 - - - - - Рис. Рис. 1. Вертикальные смещения жидкости на глубине 75м в поле солитона второй моды ном решении соответствующего параболического уравнения [2]. Отметим, что указанный алгоритм расче тов позволяет учитывать и горизонтальную рефракцию звуковых волн. В качестве основного возмущаю XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана щего фактора рассматривался солитон второй гравитационной моды, пересекающий стационарную аку стическую трассу между источником и приемником звука под прямым углом.

Численное моделирование вариаций интерференционной структуры проводилось для мелководного акустического волновода, характерного для шельфа Южно-Китайского моря вблизи атолла Донгша.

Именно здесь с помощью 12-ти элементной вертикальной термисторной цепочки были зарегистрированы солитоноподобные ВВ второй моды (рис.1), используемые в наших расчетах. Вертикальные (возмущен ный, сплошная линия, и невозмущенный пунктирная) профили скорости звука, вычисленные с помощью данных с той же термисторной цепочки, показаны на рис.2. Отметим, что вариации скорости звука в верхней и нижней части волновода в поле ВВ второй моды происходят в противофазе.

Протяженность акустических трасс, выбранных для моделирования, составляла 10 и 20км, при глубине моря 100м. Излучается сигнал с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ) в полосе частот f = 270-330Гц.

Источник и приемник звука на морском дне. Параметры морского дна выбирались следующими: скорость звука c1 = 1600 м/с, плотность 1 = 1800 кг/м3, волновое число в дне k1 = 2f / c1 (1 + i1 / 2), 1 = 0.0158.

При моделировании интерференционной структуры звукового поля учитывались только донные аку стические моды, которые наиболее чувствительны к возмущениям в толще волновода, а, соответственно, и к внутренним волнам [2]. Расчеты показали, что при нахождении солитона на трассе для первых двух мод наблюдается дефокусировка звука, в то вре мя как третья и четвёртая моды, наоборот, фоку сируются. Отметим, что 1-я и 2-я моды сосредо точены в нижней половине волновода и реагиру ют главным образом на возмущения в этой его части, 3-я и 4-я же почти достигают верхней сво бодной границы и наиболее чувствительны к возмущениям в верхней половине волновода. На рис. 3 в яркостном виде показаны распределения модальных коэффициентов на частоте 300 Гц для первой и четвертой моды в горизонтальной плоскости в момент, когда вершина солитона на ходится непосредственно на линии, соединяю щей источник и приёмники звука. Излучатель расположен в начале координат, а приёмники на расстоянии 10 и 20 км (отмечены звёздочками).

Интерференционная структура в частотной области (для сигналов с ЛЧМ спектр принимае Рис. 3 мого сигнала), изменяющаяся при движении со литона второй моды поперёк акустической трассы, рассчитывалась для разных первоначальных прибли жений (с учетом и без учета горизонтальной рефракции звука) и разных ситуаций (когда рефракция уже хорошо заметна и когда проявляется сильнее всего.) На рис.4(а,б) и рис.5(а,б) представлены текущие спектрограммы сигналов, принимаемых соответственно на расстоянии 10 и 20 км от излучателя, которые смоделированы без учёта горизонтальной рефракции. (a) – спектрограммы сформированы четырьмя пер выми модами, (б) – двумя. Для большей наглядности вместо времени по осям абсцисс отложено расстоя ние Ysol между вершиной солитона и стационарной трассой. Как видно из рис.4(б) и рис.5(б), вариации интерференционной структуры звукового поля в частотной области (частотные смещения) для двух пер вых мод хорошо прописывают форму солитона, показанную на рис.1. Коэффициент пропорциональности между величиной расширения термоклина и возникающими при этом частотными смещениями оказался равен 0.3 м/Гц.

Интерференционная структура в ситуации, когда приёмник звука находится в области, где горизон тальная рефракция начинает заметным образом влиять на распространение звука, и учитывается при рас чёте, показана на рис.4(в,г). (В нашем случае это расстояние между источником и приемником звука рав ное 10 км.) (в) – спектрограммы сформированы четырьмя первыми модами, (г) – двумя. Хорошо видны значительные колебания интенсивности при прохождении солитона поперёк трассы, обусловленные гори зонтальной рефракцией. На рис.4(в’,г’) показана та же структура, только нормированная на максимальное значение для каждого Ysol. На них частотные смещения представляются более наглядно. Из анализа этих рисунков следует, что при учёте горизонтальной рефракции частотные смещения первых двух мод всё ещё повторяют форму солитона, однако уже имеется некоторая погрешность.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана По спектрограммам на рис.4 сделать какие-нибудь выводы о том, какой моды солитон пересекает трас су, проблематично. Здесь мо жет помочь анализ спектров 0.

принимаемых сигналов, рас считанных для расстояния 20 км (См. рис.5). Это то рас стояние, на котором отчётли (а f, Гц во проявляется эффект фоку ) сировки для третьей и в большей степени четвёртой моды (см. рис.3), что приво дит к значительному усиле нию сигнала. Фокусировка говорит о том, что третья и f, Гц (б) четвертая моды более чувст вительны к возмущению в верхней части волновода, ко торое идёт в противофазе по отношению к возмущению в нижней половине. На спек трограмме для четырёх мод (в) f, Гц (рис.5(в’)) это проявляется в виде изменения знака частот ных смещений при прибли жении вершины солитона к акустической трассе, чего не наблюдается при прохожде нии солитона первой моды. В то же время о восстановлении f, Гц (в’) формы солитона в условиях сильной горизонтальной реф ракции речи идти не может, т.к. картина частотных сме щений оказывается сильно искаженной (рис.5(г')).

Необходимо также обра f, Гц (г) тить внимание на частотные смещения, которые возника ют при подходе `солитона к трассе и при его уходе с трас сы. Их амплитуда существен но меньше, чем при пересече нии трассы солитоном, но они f, Гц оказываются достаточно пе (г’) риодичными, причём период возрастает при уменьшении уsol, M Ysol (рис.5(в’, г’)). Для усло вий данной работы такие час Рис. тотные смещения предвестники начинают наблюдаться, когда солитон находится на расстоянии 800 м от стационарной трассы.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана Проведённое численное моделирование показывает, что интенсивные внутренние волны второй моды, пересекающие стационарную акустическую трассу, сущест 0. 0 венным образом видоизменя ют интерференционную структуру низкочастотного f, Гц звукового поля. Восстановле ние формы ВВ по частотным смещениям интерференцион (а ной структуры возможно ) только в случае достаточно слабого влияния горизонталь ной рефракции. Для этого не f, Гц обходимо выделить за счет обработки сигнала интерфе (б ренционную структуру, со ) стоящую из определенного набора однотипных акустиче ских мод. В частности, необ f, Гц ходимо выделить структуру, образованную только донными (в) модами с точкой поворота со ответствующих бриллюэнов ских лучей, лежащей ниже особой точки, где собственная f, Гц функция второй гравитацион ной моды ВВ меняет знак. На практике это можно осущест (в’) вить при выделении акустиче ских мод с помощью развитой приемной антенны или, при достаточной длине стационар f, Гц ной трассы, с помощью селек ции модовых импульсов по (г) времени распространения.

При наличии сильной гори зонтальной рефракции отсле живание формы солитона ста новится невозможным, однако f, Гц до его появления на трассе наблюдаются частотные сме (г’) щения-предвестники. По из менению знака частотных Ysol, М смещений можно понять, со литон какой моды пересекает Рис. трассу.

Работа выполнена при поддержке РФФИ и Национального научного совета Тайваня, проект № 10-02 92005 ННС_а.

ЛИТЕРАТУРА 1. Кузькин В.М., Лаврова О.Ю., Пересёлков С.А., Петников В.Г., Сабинин К.Д. Анизотропное поле фоновых внутренних волн на морском шельфе и его влияние на распространение низкочастотного звука // Акуст. Журн. 2006. Т. 52, № 1.

C. 74–86.

2. Badiey M., Katsnelson B., Lynch J.F., Pereselkov S., Siegmann W. Measurement and modeling of 3-D sound intensity variations due to shallow water internal waves // J. Acoust. Soc. Am. 2005. V. 117(2). P. 613-625.

3. Сабинин К.Д., Серебряный А.Н. Горячие точки в поле внутренних волн в океане // Акуст. Журн. 2007. Т. 53, №3. С. 410 436.

4. Белогорцев A.C., Рыбак С.А., Серебряный А.Н. Нелинейные внутренние волны второй моды над наклонным дном // Аку стика океана. Доклады XIII-ой школы-семинара им. акад. Л.М. Бреховских, М.: ГЕОС. 2011. С. 173-177.

XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана 5. Кузькин В.М., Переселков С.А. Восстановление внутренних волн в океанических волноводах // Акуст. Журн. 2009. Т. 55, № 3. C. 395-400.

УДК 639.2.081. В. И. Кудрявцев АКУСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ ОБЪЕКТОВ И ПРОЦЕССОВ ПРОМЫШЛЕННОГО РЫБО ЛОВСТВА ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт морского хозяйства и океанографии»

Россия, 107140 Москва, В. Красносельская, Тел.: 499-264-93-29;

Факс.: 499-264-91- Е-мейл: vkudry@vniro.ru Постоянно расширяется сфера применения акустических методов и средств в мировом рыбном хозяйстве. В докладе рассматривается возможные направления развития и повышения эффективности техники рыбной акустики при выполнении тралово-акустических съёмок состояния биоресурсов, контроле подходов дальнево сточных лососевыхк к зонам нереста.

Акустические методы и средства дистанционного контроля приобретают всё большее значение при решении самых различных проблем рыбохозяйственных исследований и промышленного рыболовства. В современных условиях (напряжённого состояния запасов промысловых рыб) важной их задачей является контроль и определение состояния биоресурсов мирового промышленного рыболовства. Акустическая количественная оценка биологических объектов выполняется в основном научно-исследовательскими су дами с помощью специализированной, регулярно калибруемой эхолокационной аппаратуры вертикальной локации в процессе тралово-акустических съёмок.

В основе гидроакустической съёмки лежит технология эхоинтегрирования, т.е суммирования энергий эхосигналов от биологических объектов (рыб). Суммарная энергия обратного акустического рассеяния полагается пропорциональной плотности концентраций биологических объектов, что вытекает из предпо ложения о пуассоновском распределении рыб. Линейная зависимость энергии эхосигналов от плотности объектов была подтверждена отдельными экспериментальными исследованиями в садках [1]. В то же время некоторыми исследователями утверждается, что указанная пропорциональность в ряде ситуаций может отсутствовать.

Например, Заферман [2] в своей работе указывает, что реально структура скоплений не такова, какой она предполагалась при разработке методики эхоинтегрирования, а условия экспериментов в садке далеки от естественных. Скопление рыб в естественном состоянии представляет собой не однородную массу, а совокупность малых элементарных стай численностью 2-9 рыб. Рыбы в этих стаях расположены не слу чайно, а упорядоченно. По своим размерам они укладываются в элементарный рассеивающий объём, а каждая стая создаёт суммарный эхосигнал. Отражение акустических колебаний от таких стай может иметь высокую степень когерентности. В садках в отличие от естественных условий акустическому озвучива нию подвергаются одни и те же особи в течение длительного времени. В стеснённых условиях садка эле ментарные стаи зачастую вообще не образуются. Поэтому в экспериментах отсутствовали когерентные сигналы. В реальных условиях гидроакустической съёмки в эхосигналах может присутствовать когерент ная составляющая, относительная величина которой зависит от структуры скоплений и характера их дви жений. Представляется целесообразным проведение дополнительных экспериментов с целью определе ния необходимых коррекций при гидроакустической количественной оценке методом эхоинтегрирования.

Существенные ограничения акустической количественной оценки судовой бортовой аппаратурой вер тикальной локации обусловлены возможностями обнаружения гидробионтов в приповерхностных и при донных слоях водной среды. В первом случае это в основном связано с осадкой судна, во втором – с нали чием так называемой «мёртвой» придонной зоны акустического обнаружения.

Некоторое расширение просматриваемой приповерхностной и придонной области может быть дос тигнуто с помощью аппаратуры с несколькими буксируемыми с правого и левого бортов судна акустиче скими антеннами вертикальной локации в направлении вверх (для обнаружения объектов в приповерхно стном слое) или вниз (для придонного слоя).

Более рациональным и эффективным решением, обеспечивающим существенное расширение зоны обнаружения в придонной области, представляется применение буксируемой системы с n-м числом мало габаритных акустических эхолокационных датчиков, располагаемых в плоскости, перпендикулярной на правлению движения рыболовного судна и перемещаемых в процессе съёмки на постоянном небольшом расстоянии от грунта [3,4]. Обеспечение постоянства расстояния между эхолотными датчиками и дном, а также их перемещения в перпендикулярной плоскости выполняется с помощью отводителей, катящихся XXV сессия Российского акустического общества, Сессия Научного совета по акустике РАН Содержание Акустика океана по дну нескольких обрезиненных углубителей и компенсирующих плавучестей-подъёмных средств. Бук сировка датчиков может производиться с помощью траловых ваеров или кабель –троса. Озвучивание ши рокой придонной полосы зоны (слоя) осуществляется путем последовательной вертикальной локации по запускающим сигналам с борта судна. Ввиду необходимых в данном случае лишь малых диапазонов рабо ты каждого из датчиков отображение эхолокационной информации может производиться на одном экране (на его отдельных участках). Кроме отводителей ширина зоны озвучивания регулируется длиной гибкой связи между ваерами (или тросами). Отводители могут устанавливаться на концах кабель-тросов, а вдоль гибкой связи так называемые плавучести.

Применение указанной системы на научно-исследовательских судах, проводящих оценку состояния запасов позволит существенно повысить качество гидроакустических съёмок биоресурсов при значитель ном сокращении количества тралений лишь для оценки видового и размерного состава и других биологи ческих характеристик. При проведении съёмки могут одновременно использоваться обе гидроакустиче ские системы: научно-исследовательская аппаратура вертикальной локации для всего необходимого диа пазона глубин и буксируемая для придонного или приповерхностного слоя.

Калибровка эхолокационной аппаратуры, применяемой при гидроакустических съёмках, является су щественным элементом обеспечения их качества и достоверности. При этом представляется важным со вершенствование методов и средств калибровки гидроакустической аппаратуры количественной оценки в отношении градуировки суммарной интенсивности (Sа) эхосигналов от концентраций рыбы непосредст венно в единицах их плотности (так как до сих пор нет однозначного ответа о постоянстве пропорцио нальности Sа плотности). При гидроакустическом способе калибровки за основу берется средняя сила це ли одиночных рыб, предварительно измеренная на разреженных концентрациях и затем распространяемая на другие виды скоплений в предположении, что пространственное положение рыб сохраняется в основ ном постоянным, не зависящим от сезона и времени суток [5]. Однако это не согласуется с реальностью.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 9 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.