АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ СПЕКТРАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ

Автор(и)

  • Микола Вікторович Бугайов Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, Ukraine
  • Віталій Володимирович Брановицький Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, Ukraine
  • Юрій Олександрович Хоренко Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.46972/2076-1546.2020.19.01

Анотація

Однією з найважливіших складових протидії малорозмірним безпілотним літальним апаратам є їх своєчасне та надійне виявлення. Як демаскувальну ознаку для виявлення таких об’єктів на незначних відстанях можна використовувати шум повітряного гвинта. Для приймання сигналів акустичного випромінювання безпілотних літальних апаратів застосовують енергетичний або гармонічний детектор. За низьких відношень сигнал-шум, що найчастіше зустрічаються на практиці, гармонічний детектор забезпечує вищу ймовірність виявлення порівняно з енергетичним. Принцип дії гармонічного детектора полягає в спектральному аналізі акустичних сигналів. Запропоновано математичну модель акустичного сигналу безпілотного літального апарата літакового типу. Показано, що на коротких інтервалах часу (десятки мілісекунд) такі сигнали можна розглядати як стаціонарні, для їх аналізу використовувати відомі методи спектрального оцінювання. Для обробки сигналів акустичного випромінювання безпілотного літального апарата розглянуто непараметричні, параметричні та підпросторові методи спектрального оцінювання. З метою їх порівняльного аналізу використано статистичний показник якості, який можна розрахувати як варіацію оцінки спектральної щільності потужності. Даний показник характеризує метод спектрального оцінювання щодо роздільної здатності за частотою та можливості виділяти гармонічні складові сигналу із шуму і не створювати шумових викидів, які за амплітудою перевищують сигнальні. У результаті досліджень було встановлено, що за високих відношень сигнал-шум параметричні методи є більш ефективними, ніж непараметричні. Проте таке твердження справедливе лише в разі правильного вибору порядку моделі. Показано, що застосування підпросторових методів є недоцільним для аналізу акустичних сигналів безпілотних літальних апаратів. Використання значення статистичного показника якості як порога для прийняття рішення про наявність або відсутність акустичного сигналу безпілотного літального апарата в прийнятій реалізації та його подальшого оброблення доцільне для значень відношення сигнал-шум вище 5 дБ.

Посилання

Zelnio, A. M. (2007). Detection of small aircraft using an acoustic array. Thesis. B.S. Electrical Engineering, Wright State University.

Zinchenko, S. A., & Svizhevskyi, V. F. (2015). Pasyvna akustychna systema vyiavlennia bezpilotnykh litalnykh aparativ [Passive speaker detection system for unmanned aerial vehicles]. In Tezy dop. nauk.-tekh. konf. “Informatsiina bezpeka Ukrainy” [Abstracts of scientific and technical reports. conf. ”Information security of Ukraine”]. Kyiv, March 12–13, 2015. (pp. 74–75). Kyiv: KNU [in Ukrainian].

Minas, B., & Goldman, G. H. (2014). Acoustic detection and tracking of a class I UAS with a small tetrahedral microphone array. Adelphi, MD 20783–1138, ARL-TR-7086 Report.

Stoica, P., & Moses, L. R. (1997). Introduction to spectral analysis. New Jersey, Prentice Hall.

Marple Jr., S. L. (1990). Tsifrovoi spektralnyi analiz i ego prilozheniia [Digital Spectrum Analysis and its Applications]. Trans. from English. Moscow [in Russian].

Shakhtarin, B. I, & Kovrigin, V. A. (2005). Metody spektral'nogo otsenivaniia sluchainykh protsessov [Methods for spectral estimation of random processes]. Moscow [in Russian].

Moon, T. I., & Stirling, W. C. (2000). Mathematical Methods and Algorithms For Signal Processing. Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River. New Jersey.

Sinibaldi, G., & Marino, L. (2013). Experimental analysis on the noise of propellers for small UAV. Applied Acoustics, 74, 79–88.

Saravanakumar, А., & Senthilkumar, K. (2014). Еxploitation of Acoustic signature of low flying Aircraft using Acoustic Vector sensor. Defence Science Journal, Vol. 64, № 2, 95–98.

Massey, K., & Gaeta, R. (2010). Noise Measurements of Tactical UAVs. In 16th AIAA 2010-3911/CEAS Aeroacoustics Conference.(pp. 1–16).

Harvey, B., & O’Young, S. (2018). Acoustic Detection of a Fixed-Wing UAV. Drones, № 1. https://doi.org/10.3390/drones2010004

Pham, T., & Srour, N. (2004). TTCP AG-6: Acoustic detection and tracking of UAVs. U.S. Army Research Laboratory. Proc. of SPIE, Vol. 5417, 24–29.

Dumitrescu, C. et al. (2020). Development of an Acoustic System for UAV Detection. Sensors, Vol. 20. https://doi.org/10.3390/s20174870

Kartashov, V. et al. (2019). Alhorytmy pelenhatsii bezpilotnykh litalnykh aparativ za yikh akustychnym vyprominiuvanniam [Algorithms of direction finding of unmanned aerial apparatus for high acoustic viprominiuvanniam]. Radiotekhnika [Radio Engineering], 1 (196), 22–31. https://doi.org/10.30837/rt.2019.1.196.02

Oleinikov, V. N. et al. (2019). Eksperimental'naia otsenka effektivnosti algoritmov pelengovaniia bespilotnykh letatel'nykh apparatov po akusticheskomu izlucheniiu [Experimental shade of efficiency of algorithms of direction finding of unmanned aerial vehicles according to acoustic emission]. Radiotekhnika [Radio Engineering], 199, 29–37. DOI:10.30837/rt.2019.4.199.03 [in Russian].

Kartashov, V., Kharchenko, O., & Chumakov, V. (2019). Vykorystannia efektu stokhastychnoho rezonansu dlia analizu spektriv akustychnoho vyprominiuvannia malykh bezpilotnykh litalnykh aparativ [Using the stochastic resonance effect to analyze the acoustic radiation spectra of small unmanned aerial vehicles]. Radiotekhnika [Radio Engineering], 2 (197), 100–106. https://doi.org/10.30837/rt.2019.2.197.13 [in Ukrainian].

Tykhonov, V. A. et al. (2020). Vyiavlennia-rozpiznavannia bezpilotnykh litalnykh aparativ z vykorystanniam skladovoi modeli avtorehresii yikh akustychnoho vyprominiuvannia [Detection-recognition of unmanned aerial vehicles using a component model of autoregression of their acoustic radiation.]. Visnyk NTUU "KPI". Seriia Radiotekhnika, Radioaparatobuduvannia [Bulletin of NTUU "KPI". Series Radio Engineering], 81, 38–46. DOI: 10.20535/RADAP.2020.81.38-46 [in Ukrainian].

Orlov, V. V. et al. (2019). Study of capabilities of unmanned aerial vehicle sound location in the tasks of the monitoring of terroristic threats. Visnyk NTUU "KPI". Seriia Radiotekhnika, Radioaparatobuduvannia [Bulletin of NTUU "KPI". Series Radio Engineering], 79, 24–32. DOI: 10.20535/RADAP.2019.79.24-32

Prabhu, K. M. M. (2014). Window functions and their applications in signal processing. Taylor & Francis Group, LLC.

Hordiienko, Yu. O. et al. (2017). Vplyv vidnoshennia syhnal-shum na statystychnyi pokaznyk yakosti akustychnoho spektralnoho portretu bezpilotnoho litalnoho aparatu [Influence of signal-to-noise ratio on statistical indicator of quality of acoustic spectral portrait of unmanned aerial vehicle]. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho natsionalnoho universytetu Povitrianykh Syl [Proceedings of Kharkiv National University of the Air Force], 4 (53), 81–85. Kharkiv: KhNUAF [in Ukrainian].

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-09-08

Як цитувати

Бугайов, М. В., Брановицький, В. В., & Хоренко, Ю. О. (2021). АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ СПЕКТРАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ. ПРОБЛЕМИ СТВОРЕННЯ, ВИПРОБУВАННЯ, ЗАСТОСУВАННЯ ТА ЕКСПЛУАТАЦІЇ СКЛАДНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ, (19), 4–15. https://doi.org/10.46972/2076-1546.2020.19.01