Đánh giá hiệu quả và sai số ước lượng tần số bằng thuật toán tích lũy tương can phổ ứng dụng trong các hệ thống Sonar thụ động

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Đánh giá hiệu quả và sai số ước lượng tần số bằng
thuật toán tích lũy tương can phổ ứng dụng trong các
hệ thống sonar thụ động
Nguyễn Thanh Chinh1*, Nguyễn Ngọc Đông1, Phạm Khắc Hoan1, Nguyễn Tiến Tài1
Khoa vô tuyến điện tử, Đại học Kỹ thuật Lê Q Đơn, Hà Nội, Việt Nam

1

*Email:

Tóm tắt - Bài báo trình bày cơ chế tạo tiếng ồn của chân vịt các
mục tiêu biển và phân tích đặc điểm khi áp dụng thuật toán lũy
tương can các thành phần phổ rời rạc (Coherent integration of
lines spectrum - CIOLS) của tiếng ồn từ mục tiêu so với phương
pháp xử lý truyền thống. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu các đặc
tính phổ chân vịt của các mục tiêu, mẫu tín hiệu mơ phỏng được
xây dựng và sử dụng để phân tích hiệu quả của thuật tốn này.
Kết quả mơ phỏng cho thấy, tỷ số tín/tạp (Signal-to-noise ratio SNR) khi xử lý tín hiệu bằng CIOLS được tăng lên đáng kể, đặc
biệt là đối với tín hiệu xung dạng xung kim, đưa ra dự báo đáng
tin cậy về thành phần tuần hồn trong tín hiệu. Đồng thời, sự
phụ thuộc của sai số trung bình bình phương (Mean square
error - MSE) vào SNR đầu vào khi xác định tần số cơ bản của tín
hiệu cũng được xem xét, làm cơ sở xác định khả năng làm việc
của thuật tốn.
Từ khóa - Sonar, xử lý tín hiệu; tiếng ồn, thụ động; tích lũy
tương can, phổ.

I. ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong lĩnh vực sonar, nghiên cứu các đặc trưng tiếng ồn

của các đối tượng trên biển (các mục tiêu biển) và cách xử lý
các tín hiệu tiếng ồn này có ý nghĩa rất quan trọng trong bài
toán phát hiện, đo đạc và nhận dạng mục tiêu. Các kỹ thuật xử
lý tín hiệu sonar thường dựa trên mơ hình tốn và các đặc
trưng của trường âm thanh sơ cấp của mục tiêu [1-5]. Dựa vào
các kết quả thống kê về việc phát hiện các tàu ngầm chạy
bằng năng lượng hạt nhân (tàu ngầm hạt nhân) trong quá trình
tuần tra trên các đại dương, cho thấy: hầu hết (trên 80%) bị
phát hiện do phát ra tiếng ồn; khoảng dưới 10% trường hợp bị
phát hiện bởi sonar chủ động; dưới 10% trường hợp bị phát
hiện bởi từ trường; các trường hợp còn lại bị phát hiện theo
vệt nước đuôi tàu và các trường vật lý khác [5].
Một số cơng trình nghiên cứu đã thực hiện theo hướng tích
lũy các thành phần phổ hoặc tính phổ cơng suất chéo của các
tín hiệu thu được [3, 5, 6], từ đó đưa ra quyết định có hay
khơng có mục tiêu. Tuy nhiên, việc xử lý các thành phần phổ
công suất chéo của tiếng ồn đã làm tăng đáng kể khối lượng
và thời gian tính tốn. Hơn nữa, sự ràng buộc về tần số lấy
mẫu cũng như số mẫu đầu vào biến đổi Fourier nhanh (FFT)
[7, 8] cũng ảnh hưởng nhiều đến độ chính xác của việc xác
định thành phần tuần hồn trong tín hiệu sonar thu được (tần
số cơ bản).
Bài báo tập trung xem xét tiếng ồn của các mục tiêu biển có
chân vịt (có chứa các thành phần phổ hạ âm tuần hoàn), ước

ISBN 978-604-80-7468-5

lượng tần số cơ bản của chân vịt. Khi thực hiện tích lũy thì
SNR được cải thiện đáng kể, mức độ cải thiện SNR phụ thuộc
điều kiện tích lũy và dạng tín hiệu tuần hồn do chân vịt tạo

ra. Theo đó, phần II sẽ trình bày về tiếng ồn được tạo ra từ các
mục tiêu biển và phương pháp tích lũy tương can các thành
phần phổ rời rạc; phần III trình bày về một số kết quả mô
phỏng và thảo luận; cuối cùng là phần kết luận.
II. TIẾNG ỒN TẠO RA TỪ CÁC MỤC TIÊU TRÊN BIỂN
VÀ PHƯƠNG PHÁP TÍCH LŨY TƯƠNG CAN CÁC
THÀNH PHẦN PHỔ RỜI RẠC
A. Những nguồn chính phát ra tiếng ồn của mục tiêu biển
Bất kỳ vật thể biển nào (ví dụ, tàu mặt nước, tàu ngầm, ngư
lôi,...) di chuyển trong môi trường nước đều tạo ra trường âm
(trường tiếng ồn) do có sự bức xạ của các nguồn âm khác
nhau. Tùy thuộc vào nguồn tạo ra tiếng ồn, phổ tiếng ồn có
thể là rời rạc hoặc liên tục, nằm trong một dải tần nhất định,
hoặc cũng có thể là phổ hỗn hợp, bao gồm tổng các thành
phần phổ rời rạc và phổ liên tục. Tiếng ồn của mỗi loại mục
tiêu có đặc trưng riêng, được thể hiện trong các đặc trưng của
phổ phát xạ, nhưng nhìn chung, phổ phát xạ của một mục tiêu
biển chiếm một dải tần rộng từ hạ âm đến siêu âm [2-6, 9, 10].
Hình. 1 thể hiện phổ điển hình của tiếng ồn do tàu ngầm tạo
ra, gồm các thành phần sau: các vạch phổ rời rạc (do cánh
chân vịt và cơ cấu máy móc phụ trợ), phổ liên tục do tác động
với dòng chất lỏng chuyển động xung quanh,...[10].

423

Hình. 1 Phổ tiếng ồn của tàu mặt nước phân tích dải hẹp

Mơ hình tốn học của tiếng ồn được xác định [2, 4, 5]:

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

(1)
S (nTs )  [1  a(nTs )]Gc (nTs )  Gl (nTs )
Trong đó:
a(nTs ) : Hàm điều chế biên độ.
Gc (nTs ) : Phổ liên tục trong miền thời gian.
Gl (nTs ) : Phổ rời rạc trong miền thời gian.
Phân bố phổ do tiếng ồn tạo ra bởi các mục tiêu biển khơng
đồng đều trên tồn bộ dải tần và được xác định bởi nhiều yếu
tố, trong đó các yếu tố chính là: máy chính và các cơ cấu của
máy chính, số lượng và chủng loại cơ cấu phụ trợ, cấu trúc và
cách thức di chuyển của vật mang, tốc độ quay của động cơ,
tốc độ của vật mang, điều kiện lan truyền sóng âm trong khu
vực hoạt động [4]. Vậy rất khó xác định chính xác chân dung
phổ của một mục tiêu nhất định do các điều kiện thu khác
nhau. Tuy nhiên, ở đây chúng ta chú ý đến các thành phần phổ
rời rạc ở dải hạ âm và dải âm do chân vịt gây ra. Các thành
phần này của tiếng ồn có tần số thấp và có khả năng lan truyền
xa trong môi trường biển nên thuận lợi cho việc phát hiện mục
tiêu. Trong những tình huống tác chiến phức tạp hoặc ở các
điều kiện thủy văn không thuật lợi, việc phát hiện được mục
tiêu ngầm là nhiệm vụ tác chiến được ưu tiên hàng đầu. Dưới
dây sẽ xem xét nguồn gốc và đặc tính của các thành phần phổ
này và giải pháp để phát hiện chúng.
B. Tiếng ồn từ chân vịt của mục tiêu biển
Chân vịt là thành phần chính của hầu hết các mục tiêu biển.
Cấu tạo của chân vịt bao gồm các cánh quạt giống nhau (có
cùng hình dạng và khối lượng), được gắn trên một trục hình
trụ hoặc hình nón cách đều nhau. Tiếng ồn luôn được tạo ra

khi cánh quạt quay và được truyền đi xa trong môi trường
nước. Tiếng ồn do cánh quạt tạo ra khác với tiếng ồn của máy
móc và các cơ cấu khác cả về bản chất và cấu trúc.
Cánh quạt tác động với nước để tạo thành lực đẩy về phía
sau, làm cho vật thể chuyển động. Do số lượng cánh quạt là
hữu hạn, nên trong một vòng quay của chân vịt, các cánh quạt
tạo ra sự phóng và nén tuần hồn với chất lỏng chảy xung
quanh nó (tạo ra các thay đổi áp suất). Những thay đổi về áp
suất này dẫn đến sự xuất hiện của sóng âm thanh và do đó, tạo
ra tiếng ồn của chân vịt, phổ của tiếng ồn này chứa một số
thành phần rời rạc, tuần hồn, tần số của các thành phần phổ
đó là bội số của tần số xuất hiện các cánh chân vịt. Các thành
phần phổ rời rạc trong vùng thấp là bội số của tần số quay trục
chân vịt fV và tần số tích f L  fV .NL (sau đây gọi là các tần
số đặc trưng), với NL là số lượng cánh của chân vịt. Các tần
số này thường được xác định bằng [4, 5]:
(2)
f kV  kfV ; f mL  m. f L  m. fV .N L
Trong đó:
k- là số thứ tự hài của tần số quay trục;
m - là số thứ tự hài của tần số xuất hiện các cánh chân vịt.
Theo các kết quả thực nghiệm [2, 3, 5, 6], cường độ bức xạ
của năng lượng âm tại các tần số đặc trưng phụ thuộc vào bản
chất và tốc độ của dòng chảy xung quanh, tốc độ vật mang,
hình dạng và số cánh chân vịt... Tuy nhiên, giá trị tổng năng
lượng các thành phần phổ này luôn phản ánh về sự xuất hiện
của mục tiêu có chân vịt hoạt động. Phổ tiếng ồn của chân vịt
có băng thơng rộng, bao gồm cả phổ liên tục và phổ rời rạc.

ISBN 978-604-80-7468-5

Phổ rời rạc do chân vịt ra có giá trị lớn hơn các phổ tiếng ồn
do máy móc, cơ cấu khác tạo ra.
C. Cơ sở vật lý và phương pháp ước lượng tần số cơ bản của
chân vịt bằng cách tích lũy tương can các thành phần phổ
trong sonar thụ động.
1) Mơ hình sonar thụ động
Xem xét phương trình sonar thụ động có cấu trúc như Hình.
2 [1, 4, 9]:
(3)
SL  NL  TL  GS  GT  DT
Trong đó:
SL: Mức nguồn tiếng ồn tạo ra bởi mục tiêu (tính ở cự ly 1
m so với nguồn).
TL: Suy hao trong quá trình lan truyền.
NL: Mức tiếng ồn môi trường xung quanh.
GS: Hệ số khuếch đại khi xử lý theo không gian của hệ
thống sonar.
GT: Hệ số khuếch đại khi xử lý theo thời gian của hệ thống
sonar.
DT: Ngưỡng phát hiện của hệ thống sonar.

Hình. 2 Mơ hình sonar thụ động

SNR đầu vào và đầu ra được xác định tương ứng là:
(SNR)in  SL  TL  NL, dB

(4)

(5)

(SNR)
 SL  TL  NL  GS  GT , dB
out
Phương trình này thể hiện cự ly cực đại của sonar thụ động,
nghĩa là hệ thống sonar sẽ bắt đầu xử lý với đánh giá là có
mục tiêu khi (SNR)out bằng với ngưỡng phát hiện. Trong thực
tế, DT trong phương trình sonar là một chỉ số rất khó xác định
chính xác. Đối với tuyến phát hiện bằng phương pháp hiển thị,
thường chọn DT  6 dB ; đối với tuyến phát hiện âm thanh,
DT phụ thuộc rất nhiều vào trình độ và kỹ năng của trắc thủ.
Vì vậy, chất lượng của một hệ thống phát hiện được đánh giá
bằng khả năng làm tăng (SNR)out . Nói cách khác, chính là khả
năng làm tăng GS hoặc GT hoặc cả hai đối với một hệ thống
nào đó. Để tăng GS, người ta đã sử dụng các hệ thống ăng ten
mảng với cấu trúc và quy mô khác nhau, nhưng không được
đề cập ở bài viết này. Ở đây, chỉ xem xét khả năng cải thiện
GT bằng phương pháp biến đổi và xử lý tín hiệu trong miền
tần số và sẽ đánh giá hiệu quả của phương pháp phát hiện
truyền thống và thuật tốn tích lũy tương can các thành
phần phổ rời rạc. Từ đó cho thấy ưu điểm của thuật tốn này.

424

2) Mơ hình tín hiệu


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Tiếng ồn của chân vịt có biểu diễn tốn học theo (1) có
chứa các thành phần tuần hồn (như đã phân tích ở trên) nên

khi tách sóng biên độ, đường bao của thành phần này sẽ là
chuỗi xung thị tần tuần hồn, có thể biểu diễn như sau:


U

us  t   E0

0

k 

t   k  1 Tr 

(6)

Trong đó: E0 – biên độ của xung thị tần, V; Tr – Chu kỳ
lặp của chuỗi xung; U 0 (t ) – Quy luật điều chế biên độ đơn
xung.
Nếu xét tín hiệu rời rạc trong khoảng thời gian Tob và tần số
gian là Tob .Fs . Áp dụng FFT đối với tín hiệu, sẽ thu được
chuỗi phức biểu diễn tín hiệu trong miền tần số, gọi là phổ
biên độ pha, G(n).
3) Phương pháp xử lý truyền thống
Trong miền thời gian, nhiễu xuất hiện ngẫu nhiên ở tất cả các
thời điểm quan sát, cường độ và quy luật phụ thuộc vào nhiều
yếu tố. Trong khi đó, ở một số thời điểm nhất định, tín hiệu xuất
hiện trên nền của nhiễu ngẫu nhiên. Việc phân tách và xử lý
trực tiếp tín hiệu trên miền thời gian gặp phải những khó khăn
nhất định, nhất là khi (SNR)in nhỏ. Vì thế, các hệ thống sonar

thường chuyển đổi tín hiệu sang miền tần số để phân tích các
thành phần phổ của tín hiệu. Sau đó, hệ thống sẽ áp dụng một
thuật toán phát hiện cụ thể nào đó để quyết định là có hay
khơng có mục tiêu. Vấn đề chính ở đây là sau khi chuyển sang
miền tần số, (SNR)out sẽ được cải thiện đáng kể và thuận tiện
hơn cho thực hiện thuật toán phát hiện. Với mơ hình tín hiệu đã
xây dựng theo (6), sau khi thực hiện FFT, số lượng các vạch
phổ thu được là N  Tob / Ts (N là số điểm FFT), trong đó có
chứa L các vạch phổ của tín hiệu có ích và các vạch cịn lại sẽ là
nhiễu. Các giá trị ( SNR)out được xác định như sau:
Ở đầu ra của hydrophone, giá trị SNR được tính (chuyển
đổi tương đương từ miền thời gian sang miền tần số):
 L.2 
s
 , dB
( SNR)out _ hyd    10 log 
(7)
 N .2 
0 

Trong đó:
L

 s2 

s

l 1

  02



L

 G(k )   G (l )
k 1

2

l 1

N L

N 1

G (k )   x(n).e

 L.
( SNR)out _ FFT  10 log 
 L. 2
0


2

H là số lượng các vạch phổ sao cho tần số f h của chúng thỏa

mãn f h   f min  f max  , đối với mỗi tần số này, L là giá trị phổ
liên quan đến tần số f h , với f  h, l   l. f h , l  1, L (giá trị

f h   f min  f max  được chọn là khoảng tần số dự kiến chứa

tần số cơ bản fV của chân vịt).
Do tín hiệu thu được là ngẫu nhiên nên thời gian giữ chậm
t z cũng là giá trị ngẫu nhiên. Theo tính chất dịch vịng của
biến đổi Furier, có thể xem xét bù pha cho các thành phần phổ
quan tâm để khôi phục chúng về giá trị tham chiếu (khi chúng
chưa bị giữ chậm), t z thuộc khoảng [0  T ] , dẫn đến pha của
thành phần phổ G(h, l ), l  1  L, cũng là một giá trị ngẫu nhiên

  2f h tz l , thay đổi trong khoảng [00  3600 ] , chia thành
m.360o
.
M
Cơ sở của thuật tốn CIOLS chính là: tìm tổng tương can
của các thành phần phổ của tiếng ồn, tính bình phương của

M giá trị, lúc đó  

tổng này và tìm giá trị cực đại

ISBN 978-604-80-7468-5



 _ SN

( h, m )

2



, ứng với
max

thành phần phổ thứ G(h, l ), l  1  L trong dải chọn và kênh
pha thứ m.
SNR đầu ra của CIOLS được tính như sau [5]:
2
 
(h, m)
  02_ CI 
  _ SN

max
( SNR)CI _ out  10.log 

2
 0 _ CI


(10)



- cơng suất trung bình của



 
L
  10 log 
    10 log  

 2 
N

 0

(9)

thành phần phổ G(h, l ), l  1  L, h  1  H để xử lý. Trong đó,

s

2
s

 G (k ) .e j ( k )

Nếu chuỗi x(n) là chuỗi xung tuần hồn thì phổ pha  (k )
sẽ phụ thuộc tuyến tính vào thời gian trễ của xung ban đầu so
với gốc thời gian.
Trong chuỗi phổ phức G  n  , n  0, N  1 sẽ chọn ra các

nhiễu.
Sau khi FFT, phổ có ích sẽ xuất hiện ở một số giá trị tần số
mẫu nhất định (L vạch), nên chỉ xét ở các giá trị tần số đó. Do
chỉ xem xét L vạch phổ, ở đó có chứa tín hiệu có ích, lúc đó

SNR sau khi xử lý FFT được tính theo biểu thức:
2
s

2
.k .n
N





- cơng suất trung bình của tín hiệu.

L
N

và  02 

2

4) Thuật tốn tích lũy tương can phổ tín hiệu
Chuỗi tín hiệu rời rạc x(n) khi thực hiện biến đổi Fourier rời
rạc sẽ tạo ra được chuỗi G(k) có dạng:
n 0

lấy mẫu là Fs thì độ dài của chuỗi tín hiệu trong miền thời

  G (l )

L
Do L  N nên 10 log    0 nên việc xử lý FFT đã làm
N
tăng SNR lên.

(8)

425

 L. 2 
s
 , dB
 10.log 
 2 
 0 
Trong đó, cơng suất trung bình của nhiễu:
N

 02_ CI   02 

L

 G(k )   G (l )
k 1

2

l 1

N L

Biểu thức (10) có thể viết thành:

2

s

(11)


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

 L. 2 
s

( SNR)CI _ out  10.log 
 2 
 0 
(12)
 2 
s
  10.log( L)
 10.log 
 2 
 0
Độ lợi khi sử dụng CIOLS so với phương pháp truyền
thống khi chỉ sử dụng FFT:
(SNR)CI  (SNR)CI _ out  (SNR)out _ FFT  10.log( L) (13)
Như vậy, so với phương pháp tích lũy truyền thống, CIOLS
đã tăng đáng kể SNR của dữ liệu đầu ra sau xử lý, có thể đạt
đến 10log( L) . Số lượng các thành phần phổ L được chọn tùy

thuộc vào tỷ số giữa chu kỳ lặp của chuỗi xung và độ rỗng
xung ( Tr / T0 ) và hình dạng xung. Trong phần sau, mơ phỏng
các dạng tín hiệu khác nhau sẽ minh họa hiệu quả của thuật
tốn này.
III. MƠ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN
A. Số liệu đầu vào
Xung chữ nhật có biên độ bằng 1 V, độ rộng T0 , chu kỳ lặp

Tr , trễ so với thời điểm đầu t z .
Xung tam giác có biên độ 1 V được mơ phỏng là dạng xung
hẹp có biểu diễn tốn học là:


T0
T0
t2
exp(10 2 ), t z  kTr   t  t z  kTr 
2
2
T0

us (t )  
0, t  kT  T0  t  t  (k  1)T  T0
r
z
r
 z
2
2

B. Phương pháp, công cụ mô phỏng
- Tính sai số trung bình bình phương (MSE) của tần số phát
hiện được với 5.000 lần tính tốn;
- Tính SNR của phương pháp xử lý sử dụng FFT truyền
thống và SNR của phương pháp tích lũy tương can các thành
phần phổ rời rạc.
- Sử dụng phần mềm Matlab phiên bản R2021a.
C. Kết quả và thảo luận
1) Mơ phỏng dạng tín hiệu và áp dụng thuật tốn.
Nhóm nghiên cứu đã xem xét bài tốn trên 2 mơ hình xung
thị tần: xung chữ nhật và xung tam giác. Các thông số đầu vào
gồm: số điểm FFT, N  217 ; tần số lấy mẫu: Fs  1000 Hz ;
biên độ xung: 1V; tần số lặp xung Fr  7,80 Hz ; độ rộng
xung T0  10%.Tr ; độ trễ so với thời điểm đầu tz  0.3Tr ; số
lượng thành phần phổ tích lũy: L = 8. Các tín hiệu chịu tác
động của nhiễu cộng tính phân bố Gauss.
Đặc tính của các tín hiệu được khảo sát và áp dụng CIOLS
với giá trị SNR  10 dB thể hiện trên Hình 3, kết quả tính
SNR đầu ra thể hiện trên bảng I, sự phụ thuộc MSE vào SNR
đầu vào thể hiện trên Hình 4.

3a) Xung chữ nhật

3b) Xung tam giác

Hình 3. Dạng tín hiệu, phổ tín hiệu ( SNR  10 dB ) và kết quả xử lý (L=8)

ISBN 978-604-80-7468-5

(14)

426


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

BẢNG I
KẾT QUẢ TÍNH TỐN SNR ĐẦU RA ĐỐI VỚI CÁC DẠNG XUNG

Xung
Xung
tam giác chữ nhật

(SNR)in
(SNR)out _ FFT

( SNR )out _ CI
SNR
(SNR)out _ FFT

( SNR )out _ CI
SNR

-20
18,1

-18
18,8

-16

21,1

-14
23,4

-12
25,3

-10
27,3

-8
29,5

-6
31,5

-4
33,8

-2
36,0

0
38,3

2
40,9

4

44,8

26,3
8,2
12,9

28,3
9,5
15,0

30,0
9,0
18,2

31,5
8,1
19,2

33,8
8,5
21,0

35,8
8,5
22,5

37,6
8,2
25,0

39,8
8,3
26,7

42,1
8,4
28,5

44,4
8,4
29,9

46,5
8,2
31,5

49,2
8,3
32,7

53,0
8,3
33,8

22,0
9,1

24,1
9,2

26,2
8,0

27,0
7,8

28,5
7,5

30,0
7,6

32,6
7,6

33,8
7,2

35,8
7,2

37,4
7,5

38,7
7,2

39,9
7,2

40,9
7,1

Hình. 4 Khảo sát MSE đối với các dạng tín hiệu cơ bản (xung chữ nhật và xung tam giác)

Trên hình 3, nửa bên trái (hình 3a) là các kết quả khảo sát
xung chữ nhật và nửa bên phải (hình 3b) là các kết quả khảo
sát xung tam giác. Khi có tác động của nhiễu, rất khó có thể
phân biệt tín hiệu và nhiễu nếu ta quan sát trên miền thời gian.
Do nhiễu có tính ngẫu nhiên, nên ở nhiều thời điểm, giá trị
của nhiễu lớn hơn rất nhiều so với giá trị của tín hiệu, nhiễu
che lấp mất tín hiệu có ích. Khi áp dụng thuật tốn FFT cho
các tín hiệu này và tính mật độ phổ cơng suất, có thể thấy rõ
các vạch phổ của tín hiệu có ích tại các tần số bằng số nguyên
lần tần số lặp lại của tín hiệu (7,80 Hz, 15,60 Hz, 23,40
Hz,...). Xung chữ nhật xuất hiện 8 vạch phổ (kể cả vạch 0) còn
xung tam giác xuất hiện nhiều vạch phổ hơn đáng kể. Việc
xuất hiện nhiều vạch phổ hơn ở chuỗi xung tam giác là do
đỉnh xung nhọn (rất hẹp) làm cho các xung này gần giống với
xung kim, độ tản mát phổ nhiều hơn.
Khi áp dụng CIOLS, hiệu quả với chuỗi xung chữ nhật
cũng tốt hơn so với chuỗi xung tam giác (thể hiện biểu đồ
dưới cùng của hình 3). Mặc dù có sự khác nhau về hiệu quả,
nhưng cũng thấy rõ ưu điểm của CIOLS so với FFT thông

ISBN 978-604-80-7468-5

thường. Ưu điểm này thể hiện ở: thứ nhất là xác định duy nhất
một tần số lặp lại (tần số gốc). Thứ hai, đỉnh năng lượng lớn
hơn hẳn so với đỉnh cực đại khi sử dụng FFT. Việc tính tốn

(SNR)out cũng đã được thực hiện.
Trong khi đó, bảng I thể hiện các giá trị
(SNR)in , (SNR)out và độ chênh lệch (SNR) giữa các giá trị
này. Bảng I chỉ xem xét với các giá trị (SNR)in [20, 4] dB
vì khi (SNR)in  20 dB thì thuật tốn CIOLS khơng cho ra
kết quả chính xác nữa (xem xét kết quả khảo sát MSE ở Hình.
4), cịn với các giá trị (SNR)in  4 dB , việc xử lý tín hiệu có
thể được thực hiện thuận lợi với các thuật tốn thơng thường,
vì thế chúng khơng được đề cập ở đây. Với xung chữ nhật,
CIOLS làm việc hiệu quả hơn phương pháp thông thường với
lượng chênh lệch SNR khoảng trên 8 dB. Còn đối với xung
tam giác, CIOLS làm việc hiệu quả hơn phương pháp thông
thường với lượng chênh lệch SNR khoảng trên 7 dB. Thêm
vào đó, CIOLS làm việc tốt hơn với xung chữ nhật, tạo

427


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

ra SNR out _ CI lớn hơn 4 dB so với xung tam giác. Điều đáng

TÀI LIỆU THAM KHẢO

chú ý ở đây là: CIOLS vẫn làm việc tốt trong điều kiện có
nhiễu mạnh và tỉ lệ năng lượng của tín hiệu có ích nhỏ (hệ số
lấp đầy xung 10%) và đây là đặc tính đáng quan tâm khi thực
hiện xử lý tín hiệu.
Ở hình 4, MSE áp dụng CIOLS khi phát hiện tần số cơ bản
của tiếng ồn đầu vào được thể hiện đối với hai loại tín hiệu

như đã khảo sát ở phần trên. Phân tích và đánh giá hiệu quả
CIOLS trong phần tiếp theo.

[1]. Ainsle, M.A., Principles of Sonar Performance
Modeling. 2010: Springer.
[2]. Qin, L., Simulation Technique of Radiated Noise from
Underwater Target and Its Implement of Simulator. 2009, 2nd
International Conference on Power Electronics and Intelligent
Transportation System.
[3]. Wei Guo, S.P., Junyuan Guo, et al,, Passive Detection
of Ship-Radiated Acoustic Signal Using Coherent Integration
of Cross-Power Spectrum with Doppler and Time Delay
Compensations. Sensors (Basel), 2020.
[4]. Болгов, В.М., Акустические шумы и помехи на
судах, ed. В. М. Болгов and В.Е.Я.Л. Д. Д. Плахов. 1984:
Судостроение. 192.
[5]. Донг, Н.Н., Пассивная гидролокация движущихся
морских объектов на основе когерентного накопление
спекральных составляющих сигнала. Диссертация
кандидата технических наук: 01.04.10/Д. Н. Нгуен;науч.
рук. С. Р. Гейстер. - Минск:БГУИР, 2018.
[6]. Zheng, E., et al., Line spectrum detection algorithm
based on the phase feature of target radiated noise. Journal of
Systems Engineering and Electronics, 2016. 27(1): p. 72-80.
[7]. Cường, D.T., Xử lý tín hiệu số. 2003: Học viện Kỹ
thuật quân sự.
[8]. Hayes, M.H., Statistical digital signal processing and
modeling. 1996: John Wiley & Sons.
[9]. Li, Q., Digital Sonar Design in Underwater Acoustics.
Principles and Applications. 1995: Springer.

[10]. Tráng, Đ.C., Nghiên cứu nâng cao độ chính xác định
vị của thiết bị sonar thụ động trên tàu, in Viện KH&CNQS.
2018, Viện KH&CNQS.

2) Đánh giá sai số ước lượng tần số khi sử dụng thuật toán
CIOLS.
Việc xem xét sự ảnh hưởng của SNR đầu vào đến CIOLS
bằng cách thực hiện 5.000 phép thử, tính tốn sai số trung
bình bình phương (Mean Square Error -MSE) khi ước lượng
tần số đối với mỗi giá trị SNR   30 10 dB , bước thay đổi
1dB.
Đối với xung chữ nhật, MSE bằng 0 khi giá trị
SNR  21 dB , trong khi đó, đối với xung tam giác, giá trị
này chỉ đạt bằng 0 khi SNR  10 dB . Như vậy, theo [1], nếu
trong miền thời gian yêu cầu SNR  6 dB để hệ thống có thể
làm việc hiệu quả thì khi chuyển đổi tín hiệu sang miền tần số,
CIOLS đã có thể ước lượng tần số tín hiệu tin cậy đến giá trị
với
xung
chữ
nhật
và
(SNR)in  21dB đối

(SNR)in  10dB đối với xung tam giác. Thêm vào đó, tiếng
ồn của chân vịt các mục tiêu trên biển chứa các tín hiệu có chu
kỳ, vì thế, xem xét áp dụng CIOLS vào các hệ thống xử lý tín
hiệu sonar là một vấn đề quan trọng và nên được quan tâm
đúng mức.
IV. KẾT LUẬN

Trên cơ sở phân tích lý thuyết và minh họa bằng mô phỏng,
cho thấy áp dụng CIOLS với tiếng ồn chân vịt của mục tiêu
biển là một giải pháp hiệu quả trong xử lý tín hiệu sonar. Bản
chất của thuật tốn là xử lý tín hiệu dải rộng và khơng q
phức tạp về mặt tính tốn, nên khi áp dụng CIOLS sẽ rút ngắn
thời gian đưa ra quyết định về việc có mục tiêu trong khu vực
quan sát hay khơng, thậm chí chỉ cần sử dụng hydrophone
đơn, vơ hướng. Bên cạnh đó, giải pháp này đã làm tăng SNR
lên đáng kể so với các phương pháp xử lý truyền thống và là
một hướng nghiên cứu tiềm năng cải thiện chất lượng phát
hiện mục tiêu biển, nhất là trong những điều kiện có nhiễu
mạnh và thủy văn phức tạp./.

ISBN 978-604-80-7468-5

428