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

nghi và một giải pháp xử lý tín hiệu thủy âm phức hợp trên cơ sở kết hợp hai kỹ thuật xử lý tín hiệu ICA và MBD sẽ đóng góp thêm về mặt lý luận đối với lĩnh vực định vị thủy âm. Đồng thời các kết quả nghiên cứu này đã gắn với những điều kiện và đặc điểm của vùng biển Việt Nam, do vậy sẽ là cơ sở và định hướng tốt khi thiết kế hệ thống sonar hoặc thiết bị định vị thủy âm tại vùng biển Việt Nam phục vụ an ninh quốc phòng. 2 1 CHƢƠNG 1: MẢNG CẢM BIẾN THỦY ÂM VÀ VẤN ĐỀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG MẢNG Ở VÙNG BIỂN NÔNG 1.1 Tổng quan mảng cảm biến thủy âm 1.1.1 Mô hình mảng cảm biến Nguồn âm được quan tâm trong sonar và siêu âm là các ứng dụng băng hẹp và băng rộng thỏa mãn phương trình truyền sóng trong [31],[37], hơn nữa các thuộc tính không gian thời gian của chúng có thể tách rời độc lập được. Bởi vậy việc đo trường áp 𝑧 𝑟 , 𝑡 được kích thích bởi các nguồn âm có thể xác định đáp ứng không gian thời gian 𝑥 𝑟 , 𝑡 . Véc tơ 𝑟 là vị trí tương đối của cảm biến và nguồn âm, t là thời gian. Hình 1.1: Mô hình thu tín hiệu không gian thời gian của mảng cảm biến Đáp ứng đầu ra 𝑥 𝑟 , 𝑡 là tích chập của 𝑧 𝑟 , 𝑡 và đáp ứng của mảng cảm biến ℎ 𝑟 , 𝑡 . 𝑥 𝑟 , 𝑡 = 𝑧 𝑟 , 𝑡 ⊗ ℎ 𝑟 , 𝑡 (1.1) Trong đó 𝑧 𝑟 , 𝑡 được định nghĩa là đầu vào của bộ thu và là tích chập của các thuộc tính nguồn âm 𝑦 𝑟 , 𝑡 và đáp ứng của môi trường dưới nước Ψ 𝑟 , 𝑡 . 𝑧 𝑟 , 𝑡 = 𝑦 𝑟 , 𝑡 ⊗ Ψ 𝑟 , 𝑡 (1.2) 1.1.2 Mảng cảm biến và hệ thống sonar thủy âm thụ động Mô hình cấu trúc hệ thống Hệ thống sonar định vị thủy âm dưới biển là hệ thống thiết bị có chức năng xác định vị trí nguồn âm trong vùng không gian quan sát dưới mặt nước biển. Tùy theo ứng dụng và đặc tính khác nhau mà hệ thống có dạng: di động hoặc cố định. Mô hình cấu trúc cơ bản của hệ thống sonar 3 thủy âm thụ động cố định có M cảm biến có thể được mô tả theo diễn tiến của thông tin phát hiện nhận dạng như sau (Hình 1.2): Hình 1.2: Mô hình cấu trúc hệ thống sonar thủy âm thụ động Độ chính xác định vị nguồn âm 𝜎𝑝 𝐷 = 𝜎đ𝑡 2 𝐷 + 𝜎𝑚𝑡 2 𝐷 + 𝜎𝑡𝑛 2 𝐷 𝜎𝑖 2 𝐷 𝑖 (1.7) 1.2 Vùng biển nông và các đặc trƣng cơ bản 1.2.1 Khái niệm vùng biển nông 1.2.2 Hiệu ứng phản xạ đa đường trong vùng biển nông Hình 1.1: Hiệu ứng đa đường ở vùng biển nông: (a) tia âm phản xạ, (b) tín hiệu theo thời gian. (A) tia trực tiếp; (B) phản xạ bề mặt; (C) phản xạ từ đáy; (D) phản xạ từ bề mặt tới đáy; (E) phản xạ từ đáy tới bề mặt 4 Đối với vùng biển nông môi trường truyền dẫn bị giới hạn bởi mặt biển và đáy biển, tín hiệu trong quá trình lan truyền bị phản xạ nhiều lần trước khi tới bộ thu. Theo như kết quả thực nghiệm của Lurton[37] tại Hình 1.3a đường đi của các tia âm trong vùng nước nông bị phản xạ nhiều lần, Hình 1.3b cho thấy hiệu ứng đa đường đo tín hiệu trên miền thời gian thực. Hình 1.4: Mô phỏng hiệu ứng đa đường với 5 tia âm Hình 1.5: Tín hiệu xung bị ảnh hưởng đa đường Hình 1.4 mô phỏng kênh âm ở vùng nước nông bị ảnh hưởng của hiệu ứng đa đường với 5 tia âm: Tốc độ âm 1520m/s, độ sâu kênh âm 100m, nguồn âm có tọa độ [0,0,-60], bộ thu 1 có tọa độ [500,0,-40], bộ thu 2 có tọa độ [500, 1000, -70], nguồn phát đẳng hướng và tia âm truyền thẳng và phản xạ ở đáy có mức suy hao 0.5dB. 5 Nguồn phát đẳng hướng phát xung có độ rộng 13.2ms vào kênh âm với 5 tia âm thu được tại bộ thu. Ở Hình 1.5, tín hiệu quan sát thấy thu được nhiều xung vọng sinh ra bởi các tia âm phản xạ, tín hiệu đã giao thao vào với nhau. Như vậy trong vùng biển nông ảnh hưởng của hiệu ứng đa đường đến chất lượng tín hiệu là rất lớn. Để khắc phục vấn đề này có một số giải pháp như: Một là thiết kế cấu trúc hình học của mảng hợp lý để tăng độ lợi của mảng thu. Hai là tạo búp sóng mảng cảm biến sao cho búp sóng chính hướng về tia trực tiếp trong khi tín hiệu đến từ các hướng khác là nhiễu, mục đích làm tăng tỷ số SNR của mảng. Ba là xử lý tín hiệu DSP tái tạo khôi phục lại tín hiệu ban đầu. Các giải pháp này được thảo luận chi tiết ở những phần tiếp theo. 1.2.3 Ảnh hưởng tham số của biển nông đến chất lượng của hệ thống sonar thủy âm thụ động 1.3 Một số giải pháp nâng cao chất lƣợng mảng cảm biến. 1.3.1 Tối ưu hóa cấu trúc hình học của mảng 1.3.2 Kỹ thuật tạo búp sóng mảng cảm biến 1.3.3 Xử lý tín hiệu mảng cảm biến Hình 1.7: Sơ đồ khối hệ thống xử lý tín hiệu mảng cảm biến Xử lý tín hiệu mảng cảm biến thủy âm là khái niệm mở rộng bao hàm cả xử lý mảng cảm biến sonar thụ động, mạng thông tin liên lạc dưới nước... gồm các khối chức năng như: chuyển đổi ADC, lọc FIR, Lọc thích nghi LMS, Kalman, triệt nhiễu thích nghi, nâng cao khả năng thích nghi tuyến tính, phân tích DEMON/LOFAR, phân tích phổ FFT/MUSIC, cảnh báo phát hiện mục tiêu (ngư lôi, tàu ngầm, tàu lạ, người nhái, đàn cá....), phân loại nhận dạng mục tiêu, đánh giá tỷ số SNR của mảng, thu nghe lưu trữ, theo dõi hoặc bám mục tiêu, v.v... (Hình 1.7). 1.4 Vấn đề nâng cao chất lƣợng mảng cảm biến thủy âm và hƣớng nghiên cứu của luận án 1.4.1 Các nghiên cứu liên quan đã công bố Tình hình nghiên cứu trong nước Tình hình nghiên cứu ngoài nước 6 1.4.2 Yêu cầu và hướng nghiên cứu của luận án Xuất phát từ yêu cầu khoa học và yêu cầu thực tiễn về vấn đề nâng cao chất lượng mảng cảm biến, trên cơ sở lý thuyết về kỹ thuật điện tử và liên ngành luận án hướng tới nhiệm vụ sau: - Xây dựng giảipháp nâng cao chất lượng mảng cảm biến thủy âm bằng phương pháp tạo búp sóng mảng tùy biến; - Xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu của mảng cảm biến thủy âm bằng phương pháp xử lý tín hiệu phức hợp tùy biến (Hình 1.9). Hình 1.9: Mô hình xử lý tín hiệu nâng cao chất lượng mảng cảm biến 1.4.3 Đặt vấn đề nghiên cứu của luận án Vấn đề nghiên cứu được đặt ra là đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng khi làm việc trong môi trường biển nước nông, đặc trưng bởi hiệu ứng đa đường và có tạp ồn lớn. Để thực hiện được nội dung trên cần giải quyết những vấn đề sau: Một là nghiên cứu kỹ thuật tạo búp sóng tùy biến, kết hợp điều khiển búp sóng thông thường và thích nghi sao cho nâng cao tỷ số SNR của mảng cảm biến thủy âm. Hai là nghiên cứu giải pháp xử lý tín hiệu phù hợp với cấu trúc mảng cảm biến thủy âm trên cơ sở kết hợp kỹ thuật ICA và giải pháp giải tích chập mù đa kênh bằng mạng nơ ron vào xử lý tín hiệu mảng cảm biến nhằm khôi phục, tái tạo lại tín hiệu ban đầu. 2 CHƢƠNG 2: GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG TÍN HIỆU TRÊN CƠ SỞ TẠO BÚP SÓNG MẢNG TÙY BIẾN 2.1 Kỹ thuật tạo búp sóng mảng cảm biến 2.1.1 Tạo búp sóng với mảng thẳng Xét mảng cảm biến (Hình 2.2), có N cảm biến đặt dọc theo trục z có khoảng cách đều nhau và bằng d (ULA - Uniform Linear Arrays, mảng thẳng cách đều). Đặt trung tâm mảng vào giữa hệ trục tọa độ; các vị trí cảm biến 𝐩𝑧𝑛 = 𝑛 − 𝑁−1 2 𝑑 𝑛 = 0, 1, 2, , 𝑁 − 1 (2.8) 7 𝐩𝑥𝑛 = 𝐩𝑦𝑛 = 0 (2.9) Hình 2.2: Mảng thẳng bố trí theo trục z Ta có: ϒ 𝜔, 𝑘𝑧 = 𝐰 𝐻𝐯𝐤 𝑘𝑧 = 𝐰𝑛 ∗ 𝑁−1 𝑛=0 𝑒−𝑗 𝑛− 𝑁−1 2 𝑘𝑧𝑑 (2.13) 𝐵𝜓 𝜓 = 𝐰 𝐻𝐯𝜓 𝜓 = 𝑒 −𝑗 𝑁−1 2 𝜓 𝑤𝑛 ∗𝑒𝑗𝑛𝜓 , 𝑁−1 𝑛=0 − 2𝜋𝑑 𝜆 ≤ 𝜓 ≤ 2𝜋𝑑 𝜆 (2.26) Trường hợp đặc biệt của mảng thẳng là mảng có véc tơ trọng số đồng nhất với nhau được cho bởi 𝑤𝑛 = 1 𝑁 , 𝑛 = 0, 1, , 𝑁 − 1 (2.29) Có thể viết lại (2.29) theo dạng véc tơ như sau: 𝐰 = 1 𝑁 𝟏 (2.30) 1 ở đây là véc tơ đơn vị Nx1, bởi vậy hàm đáp ứng đầu ra tạo búp sóng trong không gian ψ là ϒ.𝜓 𝜓 = 1 𝑁 𝑒 𝑗 𝑛− 𝑁−1 2 𝜓𝑁−1 𝑛=0 = 1 𝑁 e −j 𝑁−1 2 𝜓 𝑒𝑗𝑛𝜓𝑁−1𝑛=0 = 1 𝑁 e −j 𝑁−1 2 𝜓 1−𝑒 𝑗𝑁𝜓 1−𝑒 𝑗𝜓 (2.31) Tham chiếu công thức 8 𝑥𝑛 = 1 − 𝑥𝑛 1 − 𝑥 𝑁−1 𝑛=0 Hoặc ϒ .𝜓 𝜓 = 1 𝑁 𝑠𝑖𝑛 𝑁 𝜓 2 𝑠𝑖𝑛 𝜓 2 , −∞ ≤ 𝜓 ≤ +∞ (2.32) Ở đây có thể thấy rằng ϒ.𝜓 𝜓 là hàm tuần hoàn với chu kỳ 2π đối với N lẻ. Nếu N chẵn búp sóng tại ±2π, ±6π là âm và chu kỳ là 4π. Chu kỳ của |ϒ.𝜓 𝜓 | là 2π với tất cả các giá trị của N. ϒ 𝑤: 𝑘𝑧 = 1 𝑁 𝑠𝑖𝑛 𝑁𝑘𝑧 𝑑 2 𝑠𝑖𝑛 𝑘𝑧 𝑑 2 , −∞ ≤ 𝜓 ≤ +∞ (2.34) Trong đó ϒ 𝑤: 𝑘𝑧 là hàm có chu kỳ 2π/d và chú ý rằng hàm đáp ứng tần số chỉ phụ thuộc vào số sóng kz và tuần hoàn với kz trong khoảng 2π/d. Như vậy chùm búp sóng trong ψ được biểu diễn như sau: 𝐵𝜓 𝜓 = 1 𝑁 𝑠𝑖𝑛 𝑁 𝜓 2 𝑠𝑖𝑛 𝜓 2 , − 2𝜋𝑑 𝜆 ≤ 𝑢 ≤ 2𝜋𝑑 𝜆 (2.37) Vẽ mô phỏng búp sóng mảng thẳng đồng nhất trong tọa độ cực và 3D. Hình 2.6: Búp sóng mảng thẳng ϒ(ψ) vẽ trong tọa độ cực (dB) 9 Hình 2.7: Búp sóng mảng thẳng ϒ(ψ) vẽ trong không gian 3D 2.1.2 Tạo búp sóng mảng cảm biến có cấu trúc hình học khác nhau 2.2 Tạo búp sóng thích nghi cho mảng cảm biến 2.2.1 Mô hình và phương pháp tạo búp sóng thích nghi 2.2.2 Tạo búp sóng thích nghi Frost 2.3 Giải pháp xử lý đa đƣờng trên cơ sở tạo búp sóng mảng tùy biến 2.3.1 Tạo búp sóng tùy biến với mảng phẳng Trên cơ sở là mảng phẳng chữ nhật NxM hydrophone, xây dựng mô hình tính toán và thiết kế tạo búp sóng cho mảng căn cứ trên véc tơ đa tạp và tập trọng số mảng [17]. Chùm búp sóng tạo ra bởi mảng phẳng có nguồn âm tại vị trí p(r,θ,ϕ) được tính như sau: 𝐵 𝜓𝑥 , 𝜓𝑦 = 𝑒 −𝑗 𝑁−1 2 𝜓𝑥 + 𝑀−1 2 𝜓𝑦 𝒘𝑛𝑚 ∗ 𝑀−1 𝑚=0 𝑒𝑗 𝑛𝜓𝑥 +𝑚𝜓𝑦 𝑁−1 𝑛=0 (2.49) Trong đó: 𝜓𝑥 = 2𝜋 𝜆 𝑑𝑥𝑠𝑖𝑛𝜃𝑐𝑜𝑠𝜙, 𝜓𝑦 = 2𝜋 𝜆 𝑑𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃𝑠𝑖𝑛𝜙 Trường hợp mảng phẳng đồng nhất với dx = dy = λ/2 và N x M = 5 x 7 ta có chùm búp sóng Hình 2.20. Véc tơ đa tạp của hàng thứ m theo trục y của mảng phẳng được tính bằng 𝒗𝑚 (𝜓) = 𝑒𝑗 (𝑚𝜓𝑦 ) 𝑒𝑗 (𝜓𝑥 +𝑚𝜓𝑦 ) ⋯ 𝑒𝑗 ((𝑁−1)𝜓𝑥 +𝑚𝜓𝑦 ) (2.50) 10 Hình 2.20: Cấu trúc hình học và chùm búp sóng mảng phẳng 5x7 như vậy với toàn bộ mảng ta có ma trận đa tạp với NxM hydrophone như sau: 𝑽𝜓 𝜓 = 𝒗0 𝜓 ⋮ ⋯ ⋮ 𝒗𝑀−1 𝜓 T, véc tơ 𝝍 = 𝜓𝑥 𝜓𝑦 (2.51) từ đây có thể định nghĩa một véc tơ tổng quát bằng cách xếp lần lượt để có một véc tơ NM x 1 giá trị. 𝑣𝑒𝑐 𝑽𝝍 𝜓 = 𝒗0(𝜓) ⋯ 𝒗𝑀−1(𝜓) (2.52) Tương tự đối với ma trận các trọng số của mảng phẳng ta có 𝑾 = 𝒘0 ⋯ 𝒘𝑚 ⋯ 𝒘𝑀−1 , vớì hàng thứ m 𝒘𝑚 = 𝑤0,𝑚 𝑤1,𝑚 ⋯ 𝑤𝑁−1,𝑚 (2.53) và 𝑣𝑒𝑐[𝑾] = 𝒘0 ⋯ 𝒘𝑚 ⋯ 𝒘𝑀−1 (2.54) Ta có: 𝐵 𝜓 = 𝐵 𝜓𝑥 , 𝜓𝑦 = 𝑣𝑒𝑐 H[𝑾]𝑣𝑒𝑐 𝑽𝜓 𝜓 (2.55) là dạng tổng quan để thiết kế một mảng phẳng NxM hydrophone bất kỳ. 2.3.2 Tính toán và tùy biến mảng để giảm ảnh hưởng đa đường - Tính toán mảng để tăng cƣờng tín hiệu khi mục tiêu tiếp cận gần Xét mảng thẳng gồm 30 hydrophone, theo đó để quan sát mục tiêu xâm nhập từ phía xa tiến vào gần mảng có thể tùy biến mảng như sau: + Một mảng thẳng gồm 30 hydrophone: Độ lợi mảng GA = 30dBi, Hình vẽ mô phỏng cho thấy búp sóng chính rất hẹp và nhọn, các búp phụ bị triệt tiêu đi đáng kể, khi quan sát mục tiêu ở xa thì tốt (Hình 2.25). 11 Hình 2.25: Búp sóng mảng thẳng 30 hydrophone + Ba mảng thẳng độc lập mỗi mảng 10 hydrophone thẳng hàng: Độ lợi mảng GA = G1 + G2 + G3 = 30 dBi. Mô phỏng cho thấy búp sóng chính to hơn, các búp sóng phụ cũng tăng hơn vẫn đảm bảo độ lợi thu (Hình 2.6). Hình 2.26: Tạo búp sóng với 3 mảng thẳng độc lập 10 hydrophone + 1 mảng thẳng ở giữa và 2 mảng tùy biến độc lập nhau xoay 10 độ (Hình 2.27): Hình 2.27: Tạo búp sóng với 1 mảng thẳng và 2 mảng xoay 10o 10 hydrophone Khi quan sát mục tiêu ở xa, trường tín hiệu đến mảng là song song, hai trường hợp đầu tiên đều quan sát tốt. Khi mục tiêu đến gần thì cả hai mảng trên đều thu kém hơn rất nhiều. Để tính toán độ suy giảm xét độ lớn của búp sóng chính tại góc mở 3dB (the half-power beamwidth, HPBW- Độ rộng nửa công suất). 12 Theo [17] độ rộng nửa công suất của búp sóng chính: 𝐻𝑃𝐵𝑊 = 𝛥𝑢1 = 0.886𝜆 𝑁𝑑 𝑟𝑎𝑑 ≈ 50 𝜆 𝑁𝑑 (𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒) (2.56) Với 3 mảng được thiết kế mỗi mảng 10 hydrophone cách nhau 50m (d = 50m) quan sát tần số f = 15Hz (λ = 100m), giả sử vận tốc âm trong nước c = 1500 m/s. Ta có HPBW ≈ 100. Vậy khoảng cách R = 550/ sin10 0 = 3167 m. Như vậy khi mục tiêu tiến vào gần mảng đến khoảng cách 3167m thì với trường hợp 2 độ lợi sẽ giảm đi còn GA = G1 /2+ G2 + G3 /2 dB càng vào gần thì độ lợi càng giảm hơn nữa. Với trường hợp 3 mảng tùy biến đã xoay đi 100 thì khi mục tiêu vào gần vẫn đảm bảo độ lợi không đổi. - Xử lý tùy biến mảng để thu tối ƣu tín hiệu mong muốn Xét mảng phẳng chữ nhật 3x10 hydrphone trong đó giả sử tín hiệu mong muốn đến từ hướng 28o, tín hiệu tạp nhiễu đến từ hướng 62o và tạp ồn đến từ hướng 75o. Tùy biến mảng phẳng thành 3 mảng thẳng song song với nhau và xác định độ lợi thu với 3 búp sóng chính quay hướng 28o. Mô phỏng 3 mảng thẳng cấu hình khác nhau để tính độ lợi hướng 62o và 75o của mảng trong các trường hợp để xác định Gmin, GA(θ o )= G1(θ o )+ G2(θ o )+ G3(θ o ) quy chuẩn độ lợi thu = 10 dBi cho mỗi mảng. Bảng 2.4: Độ lợi GA tại các góc hướng của mảng phẳng tùy biến STT Cấu hình 3 mảng thẳng Góc búp sóng chính GA(28 o ) dBi GA(62 o ) dBi GA(75 o ) dBi 1 2:26:2 28 o :28 o :28 o 30 1.2459 2.4640 2 3:24:3 28 o :28 o :28 o 30 2.9497 0.9837 3 4:22:4 28 o :28 o :28 o 30 1.5707 2.7985 4 5:20:5 28 o :28 o :28 o 30 2.8708 1.9806 5 6:18:6 28 o :28 o :28 o 30 1.8016 2.3296 6 7:16:7 28 o :28 o :28 o 30 2.6718 2.1814 7 8:14:8 28 o :28 o :28 o 30 1.9362 0.8144 8 9:12:9 28 o :28 o :28 o 30 2.3617 3.0255 9 10:10:10 28 o :28 o :28 o 30 1.9791 2.4735 10 11:8:11 28 o :28 o :28 o 30 1.9562 0.7255 11 12:6:12 28 o :28 o :28 o 30 1.9407 2.8942 12 13:4:13 28 o :28 o :28 o 30 1.4770 2.1124 13 14:2:14 28 o :28 o :28 o 30 1.8366 2.1415 14 15:0:15 28 o :0 o :28 o 30 0.9500 2.0887 Số liệu mô phỏng từ Bảng 2.4 cho thấy với hướng 62o Gmin = 0.95 trong trường hợp STT-14 tùy biến thành 2 mảng thẳng 15 13 hydrophone, với hướng 75o Gmin = 0.7255 ở trường hợp STT-10 mảng tùy biến thành 3 mảng số lượng 11:8:11. Vậy để thu với sự ảnh hưởng của nhiễu và tạp ồn là ít nhất, có thể hoàn toàn xác định được cấu hình tùy biến tối ưu. 2.4 Đánh giá hiệu quả phƣơng pháp tạo búp sóng mảng tùy biến 2.4.1 Triệt giảm tạp ồn của tín hiệu Mô phỏng tạo búp sóng thông thường (Delay and Time) và tạo búp sóng thích nghi Frost [15] cho mảng thường và mảng tùy biến. Tín hiệu sử dụng để mô phỏng là tín hiệu phát ra từ mục tiêu dưới nước có độ dài 10s (Hình 2.30). Hình 2.30: Một số tín hiệu âm thanh dưới nước sử dụng để mô phỏng Hình 2.35 cho thấy tín hiệu đã được cải thiện đáng kể về tạp ồn và không thấy xuất hiện tín hiệu thứ 2. Như vậy có thể thấy thuật toán thích nghi Frost cải thiện đáng kể chất lượng với thuật toán tạo búp sóng thông thường. Tuy nhiên với số lượng cảm biến là không đổi, chất lượng tín hiệu còn có thể tốt hơn nữa khi ứng dụng với mảng phẳng tùy biến 4x3 triangular (Hình 2.36), mô phỏng cho thấy rõ hiệu quả của giải pháp tạo búp sóng mảng tùy biến đã làm giảm tạp ồn đến từ những hướng không quan tâm. 14 Hình 2.35: Tạo búp sóng thích nghi Frost mảng ULA góc S1 [-30 O , 0 O ] Hình 2.36: Tạo búp sóng thích nghi Frost mảng tùy biến góc S1 [-30 O , 0 O ] 2.4.2 Nâng cao độ lợi tín hiệu với mảng tùy biến. Để thấy rõ sự cải thiện về chất lượng tính độ lợi của mảng (Array Gain) theo công thức sau [40]: 𝐺𝐴 = 𝑆𝑁𝑅0(𝜔) 𝑆𝑁𝑅𝑖𝑛 (𝜔) = 1 𝑤𝑛 2 𝑁−1 𝑛=0 (2.57) Hoặc 𝐺𝐴 = 𝑤𝑛 2 𝑁−1 𝑛=0 −1 = 𝑤 2 (2.58) 15 Bảng 2.5: Độ lợi của mảng thường ULA theo 3 góc tới của tín hiệu S T T Mảng thƣờng Tạo búp sóng Delay and Time Tạo búp sóng Frost Góc quay S1[-30,0] Góc quay S2[-10,10] Góc quay S3[20,0] Góc quay S1[-30,0] Góc quay S2[-10,10] Góc quay S3[20,0] 1 Mảng thường 12 phần tử ULA 0.8645 0.2235 0.4764 10.9068 1.6913 3.6562 Bảng 2.6: Độ lợi của mảng phẳng tùy biến theo 3 góc tới của tín hiệu S T T Mảng phẳng tùy biến theo các cấu trúc khác nhau Tạo búp sóng Delay and Time Tạo búp sóng Frost Góc quay S1[-30,0] Góc quay S2[-10,10] Góc quay S3[20,0] Góc quay S1[-30,0] Góc quay S2[-10,10] Góc quay S3[20,0] 1 Mảng phẳng tùy biến 3x4 kiểu Rectagular 2.1456 0.4610 0.5727 11.5240 1.6544 3.6667 2 Mảng phẳng tùy biến 4x3 kiểu Rectagular 1.3982 0.3187 0.6418 11.7307 1.6818 3.6482 3 Mảng phẳng tùy biến 2x6 kiểu Triangular 4.1100 0.6899 1.01621 11.7816 1.6808 3.6731 4 Mảng phẳng tùy biến 6x2 kiểu Triangular 1.0032 0.2318 0.7527 11.8109 1.6709 3.6541 5 Mảng phẳng tùy biến 3x4 kiểu Triangular 2.2093 0.4603 0.6143 11.6094 1.6602 3.6669 6 Mảng phẳng tùy biến 4x3 kiểu Triangular 1.3950 0.3459 0.6981 11.8155 1.6806 3.6538 Kết quả Bảng 2.5 cho thấy độ lợi khi tạo búp sóng với mảng thường theo các góc hướng khác nhau, trên thực tế mảng có thể quét theo các góc hướng bất kỳ, luận án chỉ mô phỏng một số góc hướng điển hình để tìm giải pháp có lợi lớn nhất. Bảng 2.6 là tạo búp sóng với mảng phẳng tùy biến được kích hoạt theo các cấu trúc khác nhau, kết quả mô phỏng cho thấy độ lợi của mảng phẳng tùy biến có cải thiện hơn, tuy nhiên nhược điểm của giải pháp đó là mất nhiều thời gian để tính toán tối ưu cấu trúc hình học để đưa ra cấu trúc tốt nhất và không phải tất cả các hướng của mảng phẳng tùy biến đều có độ lợi lớn hơn so với mảng thường, điều này cũng phù hợp với thực tế. 16 3 CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU MẢNG CẢM BIẾN THỦY ÂM TRONG VÙNG BIỂN NÔNG 3.1 Xây dựng giải pháp 3.1.1 Mô hình xử lý tín hiệu Hình 3.1:Mô hình giải pháp xử lý tín hiệu mảng cảm biến 3.1.2 Đề xuất giải pháp xử lý tín hiệu Giải pháp được sử dụng ở Hình 3.2 là sau khi khởi tạo mảng thu tín hiệu tạo búp sóng thông thường và điều khiển quay búp sóng chính theo phương pháp bù pha trên nguyên lý “Delay and Time” để rà quét sục sạo mục tiêu theo phương ngang. Khi xuất hiện mức năng lượng lớn hơn ngưỡng phát hiện, hệ thống sẽ cảnh báo xuất hiện mục tiêu và căn cứ vào mức năng lượng, mật độ phổ, tần số mảng sẽ tùy biến một số cấu trúc hình học khác nhau và thiết lập tạo búp sóng thích nghi Frost để tìm ra cấu hình mảng cho tín hiệu tốt nhất (Hình 3.3). 3.2 Phân tích các phần tử độc lập ICA với mảng tùy biến 3.2.1 Kỹ thuật phân tích các phần tử độc lập ICA 3.2.2 Xử lý tín hiệu ICA nâng cao chất lượng định vị mục tiêu a) Cấu trúc và mô hình mảng cảm biến định vị mục tiêu b) Nâng cao chất lượng định vị đa mục tiêu với ICA - Xây dựng mô hình tiền xử lý ICA để theo dõi đa mục tiêu: Để định vị theo (3.23)(3.24) cần số lượng hydrophone là 4 cái, theo mô hình ICA ở trên thì số lượng hydrophone cần dùng bằng với số lượng mục tiêu cần theo dõi. Như vậy để theo dõi 2 mục tiêu đồng thời thì cấu hình cho 8 hydrophone hoạt động, 3 mục tiêu cần 12 cái .., ngoài ra việc thiết lập cấu trúc (thay đổi độ sâu của cảm biến cũng như bố trí hình học của mạng) dễ dàng thực hiện để theo dõi và quan sát với nhiều mục đích khác nhau. 17 Hình 3.2: Lưu đồ thuật giải thuật xử lý tín hiệu 18 Hình 3.3: Lưu đồ giải thuật tạo búp sóng mảng tùy biến 19 Hình 3.7: Mô hình ICA để định vị đa mục tiêu 3.3 Giải tích chập mù đa kênh 3.3.1 Mô hình giải tích chập mù đa kênh 3.3.2 Điều kiện giải tích chập mù đa kênh cho mảng cảm biến 3.3.3 Ứng dụng mạng nơ ron truyền thẳng để giải tích chập mù Mạng nơron đường tiến (FFNWs - FeedForward Neural Networks) là một kiểu mạng đa lớp được sử dụng phổ biến với thuật toán back- propagation (truyền có phản hồi). Thuật toán này cho phép sử dụng một tín hiệu mong muốn huấn luyện cho mạng nơron tách một hỗn hợp tín hiệu đa đường ở đầu vào sao cho giống với tín hiệu mong muốn nhất. Hình 3.11: Cấu trúc hình học mạng nơ ron FFNWs 20 Để giải tích chập mù sử dụng FFNWs, xét mô hình đường tiến Hình 3.10b [11] ta có: 𝑦(𝑘) = 𝑦𝑖 𝑘 , 𝑚 𝑖=1 (3.44) Với 𝑦𝑖 𝑘 = 𝑤𝑖𝑝 𝑘 𝑥𝑖 𝑘 − 𝑝 = 𝒘𝑖 𝑇𝒙𝑖 𝑘 , 𝐿 𝑝=0 (𝑖 = 1,2, , 𝑚) (3.45) Thuật toán Learning (3.48) có thể viết lại thành ∆𝒘𝑖 𝑘 = 𝜂 𝑘 𝚲𝑖 𝑘 − 𝐑𝐲𝑖 𝐠 𝑘 𝒘𝑖 𝑘 , (𝑖 = 1,2, 𝑚) (3.49) Trong đó: 𝚲𝑖 𝑘 = 1 − 𝜂0 𝚲𝑖 𝑘−1 + 𝜂0𝑑𝑖𝑎𝑔 𝐲𝑖 𝑘 𝐠 𝑇(𝐲(𝑘)) , (3.50) 𝐑𝐲𝑖 𝐠 𝑘 = 1 − 𝜂0 𝐑𝐲𝑖 𝐠 𝑘−1 + 𝜂0𝐲𝑖 𝑘 𝐠 𝑇 𝐲 𝑘 . (3.51) Thuật toán trên có hình thức tương tự thuật toán gradient tự nhiên. Để giải tích chập mù đa kênh có nhiều thuật toán giải khác nhau, luận án sử dụng mô hình mạng nơ ron đường tiến FFNWs với thuật toán truyền có phản hồi (back-propagation) để giải tích chập mù đa kênh khôi phục tín hiệu ban đầu từ hỗn hợp tín hiệu thu được thông qua một tín hiệu huấn luyện. 3.3.4 Huấn luyện mạng FFNNs tách tín hiệu mong muốn 3.3.5 Mô phỏng xử lý tín hiệu đa đường với FFNNs Mô phỏng kênh âm ở vùng nước nông bị ảnh hưởng của hiệu ứng đa đường với 10 tia âm (1 trực tiếp và 9 phản xạ): Giả sử tốc độ âm trong nước không đổi và đồng nhất theo độ sâu c=1520m/s. Độ sâu kênh âm h = 100m. - Thiết lập các tham số môi trường: Tín hiệu đa đường mô phỏng là xung vuông có độ rộng t = 13.2ms, trở kháng vào 50Ω, biên độ 1V tương đương 13dBm, bộ phát tín hiệu đặt ở độ sâu zphát = -60m (tọa độ [0,0,-60]), hydrophone H1 đặt ở độ sâu -40m có tọa độ [500,0,-40], hydrophone H2 ở độ sâu -70m có tọa độ [500, 900, -70], với nguồn phát đẳng hướng với tia âm truyền thẳng và phản xạ ở đáy có mức suy hao 0.5dB. - Tham số thiết bị thu phát thủy âm: Hydrophone có độ nhạy điện - 140dBV re 1μPa, thu vô hướng ở dải dưới 30kHz, tiền khuếch đại 20dB và tạp ồn 10dB. 21 Hình 3.14: Tín hiệu đa đường với 10 tia trong kênh thủy âm - Thiết lập mạng FFNNs: Như vậy khi tín hiệu đi qua môi trường kênh thủy âm nước nông bị suy giảm mạnh còn 1.6x10-7(V), tương đương - 123dBm, lấy 300 mẫu đặc trưng cho tín hiệu đa đường thu được (Hình 3.17b) và lấy 300 mẫu tín hiệu huấn luyện tương đương tín hiệu nguồn phát, có độ lớn tương đương mức thu, mục đích huấn luyện để mạng tách xung tín hiệu mong muốn trong tập hợp các tín hiệu thu về (Hình 3.17a). Thiết lập mạng nơ ron đường tiến 10 tế bào lớp đầu vào, 1 lớp đầu ra, hàm kích hoạt tế bào nơ ron - sigmod, thuật toán truyền có phản hồi hiệu chỉnh trọng số wji theo nguyên tắc LMS (bình phương cực tiểu). Hình 3.17: Các mẫu huấn luyện và mẫu tín hiệu đưa vào mạng nơ ron Đưa hai mẫu tín hiệu ở Hình 3.17 vào mạng nơ ron để xử lý, hỗn hợp tín hiệu đa đường thu được đã khôi phục tái tạo lại dạng tín hiệu gần giống với tín hiệu huấn luyện (Hình 3.18), dạng tín hiệu sau xử lý đã 22 không bị lẫn các xung phản xạ, ảnh hưởng của hiệu ứng đa đường lên tín hiệu thu đã giảm. Phát hiện mục tiêu sẽ trở lên tin cậy hơn, tính toán định vị thủy âm sẽ chính xác hơn. Hình 3.18: Tín hiệu sau khi xử lý bằng mạng nơ ron; a) tín hiệu đã khử đa đường, b) tín hiệu đã khử đa đường lấy theo giá trị tuyệt đối 3.4 Đánh giá hiệu quả giải pháp xử lý tín hiệu phức hợp 3.4.1 Nâng cao tỷ số SNR và độ lợi sau xử lý ICA Tín hiệu hỗn hợp nhiều thành phần thu được ở cụm hydrophone 1 sau khi phân tích phổ cho thấy có nhiều thành phần tần số và hài xuất hiện (Hình 3.19.a), tính tỉ số SNR của tín hiệu này với tạp trắng cộng được SNR0 = 6.8282 (Bảng 3.5). Sau khi xử lý ICA, tiếng Ping của tầu ngầm được tách ra khỏi hỗn hợp với tạp nhiễu và hài đã giảm đi đáng kể (Hình 3.19.b), SNR1 = 20.0226. Như vậy độ lợi tăng được 13.1944 dB. Tương tự đối với tiếng động cơ diezen tàu nổi và âm thanh của cá voi (Hình 3.9.5,8,6,9) đều tăng được tỷ số SNR lên 14 dB. Tính tỷ số SNR của tín hiệu hỗn hợp thu trộn được tại 3 hydrophone (Hình 3.9.4,5,6) = SNR0 và SNR của tín hiệu sau khi tách (Hình 3.9.7,8,9) = SNR1. Giả sử tạp âm là tạp trắng cộng có mức năng lượng không đổi, mô phỏng cho các tín hiệu ở Hình 3.9 ta được: Bảng 3.5: Tính toán tỷ số SNR để xác định độ lợi sau xử lý ICA Tỷ số SNR (SNR= Ptín hiệu / Ptạp) Tín hiệu 1 (Tiếng Ping của tàu ngầm) Tín hiệu 2 (Tiếng động cơ Diezen tàu mặt nƣớc) Tín hiệu 3 (Âm thanh của cá voi) SNR0 (hỗn hợp trộn) 6.8282 5.8788 5.8438 SNR1 (sau khi tách) 20.0226 19.9942 19.9834 Độ lợi theo công thức (3.63) = SNR1/SNR0 13.1944 14.1154 14.1396 23 Hình 3.19: Tín hiệu miền tần số; a) tín hiệu hỗn hợp thu tại hydrophone, b) tiếng Ping tàu ngầm sau ICA 3.4.2 Nâng cao tỷ số SNR và độ lợi sau xử lý với mạng nơ ron FFNNs Để thấy rõ hơn sự cải thiện tín hiệu sau xử lý, mô phỏng tính toán tỷ số SNR của tín hiệu đa đường trước khi đưa vào mạng nơ ron = SNR0 (Hình 3.17 b), và SNR sau khi xử lý = SNR1 (Hình 3.18 b) coi tạp âm nền là tạp trắng cộng có biên độ nhỏ và cố định, độ lợi A được xác định: 𝐴 = 𝑆𝑁𝑅1 𝑆𝑁𝑅0 = 10𝑙𝑜𝑔10(𝑃1) 10𝑙𝑜𝑔10(𝑃0) = 44.7827 − 8.2270 = 36.3356 (𝑑𝐵) Sau khi xử lý tín hiệu đã bị triệt giảm các xung đa đường và độ lợi tăng được 36.3 dB. Như vậy, có thể thấy kỹ thuật này khả thi và có thể ứng dụng để giải