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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ QUỐC PHÒNG

VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ
***************

PHAN HỒNG MINH

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG
MẢNG CẢM BIẾN THU TÍN HIỆU THỦY ÂM TRONG
VÙNG BIỂN NÔNG

Chuyên ngành : Kỹ thuật điện tử
Mã số : 9 52 02 03

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội – 2020


Công trình được hoàn thành tại:
Viện Khoa học và Công nghệ quân sự - Bộ Quốc phòng

Người hướng dẫn khoa học:
1. TS Phan Trọng Hanh
2. TS Vũ Văn Binh

Phản biện 1: GS.TS Vũ Văn Yêm
Đại học Bách khoa Hà Nội
Phản biện 2: PGS.TS Đỗ Quốc Trinh

Học viện Kỹ thuật quân sự
Phản biện 3: TS Vũ Lê Hà
Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tại Viện
Khoa học và Công nghệ Quân sự, Hà Nội vào hồi giờ , ngày tháng
năm 2020.

Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
- Thư viện quốc gia Việt Nam


DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
1) Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Lương Thị Ngọc Tú,
“Cấu hình mạng cảm biến thủy âm trên cơ sở tiền xử lý ICA nhằm nâng
cao độ chính xác định vị đa mục tiêu”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN
quân sự, số 48, tháng 04 năm 2017.
2) Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, Nguyễn
Công Đại, “Một giải pháp cấu hình mảng cảm biến thủy âm hai chiều
trên cơ sở tạo búp sóng tùy biến”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự,
số 54, tháng 04 năm 2018.
3) Lê Kỳ Biên, Phan Hồng Minh, Trần Hiếu Thảo, Phan Trọng
Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu cho hệ thống phao thủy âm phát hiện và
cảnh báo mục tiêu theo nguyên lý sonar thụ động”, Hội thảo quốc gia
Ứng dụng công nghệ cao vào thực tiễn năm 2018, Số đặc san, tháng 08
năm 2018, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự.
4) Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, “Giải tích
chập mù đa kênh tín hiệu thủy âm vùng nước nông bằng mạng nơ ron
truyền thẳng”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 62, tháng 8
năm 2019.

1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Biển đặc biệt quan trọng đối với quốc phòng an ninh, với phát triển
kinh tế xã hội và hội nhập với thế giới. Tất cả các quốc gia có biển đều
phải có phương án và giải pháp bảo vệ an toàn vùng biển, vùng đảo,
vùng lãnh hải hợp pháp của mình. Bảo vệ an toàn các căn cứ quân sự ven
biển và các quần đảo trên biển, phát hiện nhận dạng mục tiêu để phòng
chống các mục tiêu dưới nước xâm nhập từ biển là rất cấp thiết.
2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Nghiên cứu xây dựng các giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu
của mảng cảm biến thủy âm dùng cho các hệ thống sonar và thiết bị định
vị thủy âm thụ động nhằm nâng cao khả năng phát hiện và định vị các
mục tiêu là nguồn âm dưới nước trong vùng biển nông.
3. Các kết quả chính, ý nghĩa khoa học và thực tiễn
3.1. Các kết quả chính
1) Đã đề xuất mô hình cấu trúc của mảng cảm biến thủy âm dạng
mảng phẳng, kết hợp giải pháp tạo búp sóng tùy biến thích nghi, làm
tăng độ lợi của mảng cảm biến.
2) Đã đề xuất mô hình và giải pháp xử lý tín hiệu thủy âm phức
hợp trên cơ sở kết hợp kỹ thuật phân tích thành phần độc lập (ICA) và
giải tích chập mù đa kênh (MBD) nhằm nâng cao tỷ số SNR trong điều
kiện biển nông.
3.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn.
Việc nghiên cứu nâng cao chất lượng của mảng cảm biến thủy
âm dùng cho hệ thống sonar và thiết bị định vị thụ động các mục tiêu
phát xạ thủy âm dưới nước được thực hiện trên cơ sở giải pháp về cấu
trúc và xử lý tín hiệu thủy âm đối với vùng biển nông là giải quyết yêu

cầu khoa học và yêu cầu thực tiễn hiện nay.
Kết quả nghiên cứu của luận án với việc đề xuất một giải pháp về
cấu trúc mảng và tạo búp sóng tùy biến thích 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
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.
1

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 .
(1.1)
𝑥 𝑟, 𝑡 = 𝑧 𝑟, 𝑡 ⊗ ℎ 𝑟, 𝑡
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 .
(1.2)
𝑧 𝑟, 𝑡 = 𝑦 𝑟, 𝑡 ⊗ Ψ 𝑟, 𝑡
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 =

2
2
2
𝜎đ𝑡
𝐷 + 𝜎𝑚𝑡
𝐷 + 𝜎𝑡𝑛
𝐷

𝜎𝑖2 𝐷

(1.7)

𝑖

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
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).
1.4.2

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
𝑁−1
(2.8)
𝐩𝑧𝑛 = 𝑛 −
𝑑
𝑛 = 0, 1, 2, … , 𝑁 − 1
2


7
𝐩𝑥 𝑛 = 𝐩𝑦𝑛 = 0

(2.9)

Hình 2.2: Mảng thẳng bố trí theo trục z
Ta có:

𝑁−1
𝐻

𝐰𝑛∗ 𝑒

ϒ 𝜔, 𝑘𝑧 = 𝐰 𝐯𝐤 𝑘𝑧 =
𝐵𝜓 𝜓 = 𝐰 𝐻 𝐯𝜓 𝜓 =

𝑁−1
−𝑗 𝑛−
𝑘𝑧 𝑑
2

𝑛=0
𝑁−1
𝑁−1
−𝑗
𝜓
2
𝑒
𝑤𝑛∗ 𝑒 𝑗𝑛𝜓
𝑛=0

, −

(2.13)

2𝜋𝑑
2𝜋𝑑
≤𝜓≤
𝜆
𝜆

(2.26)

Trường hợp đặc biệt của mảng thẳng là mảng có véc tơ trọng số đồng
nhất với nhau được cho bởi
1
(2.29)
𝑤𝑛 = ,
𝑛 = 0, 1, … , 𝑁 − 1
𝑁
Có thể viết lại (2.29) theo dạng véc tơ như sau:
1
(2.30)
𝐰= 𝟏
𝑁
1 ở đây là véc tơ đơn vị Nx1, bởi vậy hàm đáp ứng đầu ra tạo búp sóng
trong không gian ψ là
1

ϒ.𝜓 𝜓 = 𝑁

𝑁 −1

𝑁−1 𝑗 𝑛− 2
𝑛=0 𝑒
1 −j
e
𝑁

Tham chiếu công thức

𝑁 −1

2

𝜓
𝜓

1

= 𝑁e

−j

1−𝑒 𝑗𝑁𝜓
1−𝑒 𝑗𝜓

𝑁 −1
2

𝜓

𝑁−1 𝑗𝑛𝜓
𝑛=0 𝑒

=

(2.31)


8
𝑁−1

𝑥𝑛 =
𝑛=0

Hoặc

1 − 𝑥𝑛
1−𝑥

𝜓
1 𝑠𝑖𝑛 𝑁 2
ϒ.𝜓 𝜓 =
(2.32)
,
−∞ ≤ 𝜓 ≤ +∞
𝑁 𝑠𝑖𝑛 𝜓
2
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.
𝑑

ϒ 𝑤: 𝑘𝑧 =

1 𝑠𝑖𝑛 𝑁𝑘 𝑧 2
𝑁 𝑠𝑖𝑛 𝑘 𝑧 𝑑

, −∞ ≤ 𝜓 ≤ +∞

(2.34)

2

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:
𝜓
1 𝑠𝑖𝑛 𝑁 2
2𝜋𝑑
2𝜋𝑑
(2.37)
𝐵𝜓 𝜓 =
,
−
≤𝑢≤
𝑁 𝑠𝑖𝑛 𝜓
𝜆
𝜆
2
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
𝑀−1
𝜓𝑥 +
𝜓𝑦
2
2

𝑁−1 𝑀−1

𝒘∗𝑛𝑚 𝑒 𝑗

𝑛𝜓 𝑥 +𝑚 𝜓 𝑦

(2.49)

𝑛=0 𝑚 =0

Trong đó:

2𝜋
2𝜋
𝑑𝑥 𝑠𝑖𝑛𝜃𝑐𝑜𝑠𝜙,
𝜓𝑦 =
𝑑 𝑠𝑖𝑛𝜃𝑠𝑖𝑛𝜙
𝜆
𝜆 𝑦
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
𝑒 𝑗 (𝑚 𝜓 𝑦 )
𝑗 (𝜓 𝑥 +𝑚 𝜓 𝑦 )
𝑒
(2.50)
𝒗𝑚 (𝜓) =
⋯
𝑒 𝑗 ((𝑁−1)𝜓 𝑥 +𝑚 𝜓 𝑦 )
𝜓𝑥 =


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:
𝜓𝑥
(2.51)
𝑽𝜓 𝜓 = 𝒗0 𝜓 ⋮ ⋯ ⋮ 𝒗𝑀−1 𝜓 T, véc tơ 𝝍 = 𝜓
𝑦

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.
𝒗0 (𝜓)
⋯
(2.52)
𝑣𝑒𝑐 𝑽𝝍 𝜓 =
𝒗𝑀−1 (𝜓)
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
𝑤0,𝑚
⋯
𝑤1,𝑚
(2.53) và 𝑣𝑒𝑐[𝑾] = 𝒘𝑚
(2.54)
⋯
⋯
𝑤𝑁−1,𝑚
𝒘𝑀−1
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:
0.886𝜆
𝜆
(2.56)
𝐻𝑃𝐵𝑊 = 𝛥𝑢1 =

𝑟𝑎𝑑 ≈ 50
(𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒)
𝑁𝑑
𝑁𝑑
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/
sin100 = 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(θo)= G1(θo)+ G2(θo)+ G3(θo) 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
Góc búp
GA(28o) GA(62 o) GA(75 o)
mảng thẳng
sóng chính
dBi
dBi
dBi

o
o
o
1
2:26:2
28 :28 :28
30
1.2459
2.4640
2
3:24:3
28o:28o:28o
30
2.9497
0.9837
3
4:22:4
28o:28o:28o
30
1.5707
2.7985
4
5:20:5
28o:28o:28o
30
2.8708
1.9806
o
o
o

5
6:18:6
28 :28 :28
30
1.8016
2.3296
6
7:16:7
28o:28o:28o
30
2.6718
2.1814
7
8:14:8
28o:28o:28o
30
1.9362
0.8144
o
o
o
8
9:12:9
28 :28 :28
30
2.3617
3.0255
9
10:10:10
28o:28o:28o

30
1.9791
2.4735
10
11:8:11
28o:28o:28o
30
1.9562
0.7255
11
12:6:12
28o:28o:28o
30
1.9407
2.8942
o
o
o
12
13:4:13
28 :28 :28
30
1.4770
2.1124
13
14:2:14
28o:28o:28o
30
1.8366
2.1415

14
15:0:15
28o:0o:28o
30
0.9500
2.0887
o
Số liệu mô phỏng từ Bảng 2.4 cho thấy với hướng 62 Gmin =
0.95 trong trường hợp STT-14 tùy biến thành 2 mảng thẳng 15


13
hydrophone, với hướng 75 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).
o

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 [-30O, 0O]

Hình 2.36: Tạo búp sóng thích nghi Frost mảng tùy biến góc S1 [-30O, 0O]

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]:
𝑆𝑁𝑅0 (𝜔)
1
𝐺𝐴 =
= 𝑁−1
(2.57)
2
𝑆𝑁𝑅𝑖𝑛 (𝜔)
𝑛=0 𝑤𝑛
Hoặc
2.4.2

−1

𝑁−1

𝐺𝐴 =

𝑤𝑛
𝑛=0

2

=

𝑤

2

(2.58)


15
Bảng 2.5: Độ lợi của mảng thường ULA theo 3 góc tới của tín hiệu
Tạo búp sóng Delay and Time

S
T
T

Mảng thƣờng

1

Mảng thường 12
phần tử ULA

Tạo búp sóng Frost

Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay
S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0] S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0]
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
1

2

3

4

5

6

Mảng phẳng
tùy biến theo
các cấu trúc
khác nhau
Mảng phẳng tùy
biến 3x4 kiểu
Rectagular
Mảng phẳng tùy
biến 4x3 kiểu
Rectagular
Mảng phẳng tùy
biến 2x6 kiểu
Triangular
Mảng phẳng tùy
biến 6x2 kiểu
Triangular
Mảng phẳng tùy
biến 3x4 kiểu
Triangular
Mảng phẳng tùy
biến 4x3 kiểu
Triangular

Tạo búp sóng Delay and Time

Tạo búp sóng Frost

Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay Góc quay

S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0] S1[-30,0] S2[-10,10] S3[20,0]

2.1456

0.4610

0.5727

11.5240

1.6544

3.6667

1.3982

0.3187

0.6418

11.7307

1.6818

3.6482

4.1100

0.6899

1.01621

11.7816

1.6808

3.6731

1.0032

0.2318

0.7527

11.8109

1.6709

3.6541

2.2093

0.4603

0.6143

11.6094

1.6602

3.6669

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
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
3

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 backpropagation (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:
𝑚

𝑦(𝑘) =

𝑦𝑖 𝑘 ,

(3.44)

𝑤𝑖𝑝 𝑘 𝑥𝑖 𝑘 − 𝑝 = 𝒘𝑇𝑖 𝒙𝑖 𝑘 ,

(3.45)

𝑖=1

Với

𝐿

𝑦𝑖 𝑘 =
𝑝=0

(𝑖 = 1,2, … , 𝑚)
Thuật toán Learning (3.48) có thể viết lại thành
𝑘
𝑘
∆𝒘𝑖 𝑘 = 𝜂 𝑘 𝚲𝑖 − 𝐑 𝐲𝑖 𝐠 𝒘𝑖 𝑘 , (𝑖 = 1,2, … 𝑚)
Trong đó:
𝚲𝑖𝑘 = 1 − 𝜂0 𝚲𝑖𝑘−1 + 𝜂0 𝑑𝑖𝑎𝑔 𝐲𝑖 𝑘 𝐠 𝑇 (𝐲(𝑘)) ,
𝐑 𝐲𝑘𝑖 𝐠 = 1 − 𝜂0 𝐑 𝐲𝑘−1
+ 𝜂0 𝐲𝑖 𝑘 𝐠 𝑇 𝐲 𝑘 .
𝑖𝐠

(3.49)
(3.50)

(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)
SNR0 (hỗn hợp trộn)
SNR1 (sau khi tách)
Độ lợi theo công thức
(3.63) = SNR1/SNR0

Tín hiệu 1
(Tiếng Ping của
tàu ngầm)
6.8282
20.0226

Tín hiệu 2 (Tiếng
động cơ Diezen
tàu mặt nƣớc)
5.8788
19.9942

Tín hiệu 3
(Âm thanh của
cá voi)
5.8438
19.9834

13.1944

14.1154

14.1396