ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ CFAR ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ГАРМОНІЧНИХ СКЛАДОВИХ АКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ ГВИНТОМОТОРНИХ ЗАСОБІВ ПОВІТРЯНОГО НАПАДУ
DOI:
https://doi.org/10.46972/2076-1546.2025.28.05Ключові слова:
засіб повітряного нападу, акустичний сигнал, алгоритм CFAR, частотний спектр, гармонічна складова, порігАнотація
Статтю присвячено виявленню гармонічних складових у спектрі акустичного сигналу гвинтомоторних засобів повітряного нападу. У прийнятому акустичному сигналі можуть бути наявні гармоніки як одного, так і кількох джерел випромінювання. Аналізуючи значення частот гармонічних складових із урахуванням доплерівського зсуву та їх розподіл уздовж осі частот, можна визначити кількість джерел випромінювання, а також оцінити параметри їх руху. Виявлення гармонічних складових на фоні шуму ускладнене через те, що його спектральна щільність нерівномірна та невідома. Для розв’язання цієї задачі запропоновано використовувати адаптивний метод порогового оброблення – алгоритм із постійним рівнем хибної тривоги (constant false alarm rate – СFAR), який застосовують під час виявлення радіолокаційних сигналів, оскільки він здатний відстежувати зміни рівня шуму. Проаналізовано спектр акустичного сигналу та визначено числові значення параметрів, необхідних для налаштування алгоритму. Проведено порівняння трьох різних підходів до оцінювання рівня фонового шуму й розрахунку порога виявлення. Визначено параметри алгоритму, що дозволяють побудувати поріг, який забезпечує відслідковування перепадів рівня шуму та виявлення як потужних, так і слабких гармонік у спектрі акустичного сигналу.
Результати експерименту показують, що запропонований метод дозволяє виявляти на 45% більше гармонік порівняно з алгоритмом послідовного відкидання середнього значення (consecutive mean excision) та на 26% порівняно з алгоритмом ковзного середнього (moving average). Отримані результати можуть бути використані для удосконалення наявних та розроблення нових пристроїв і систем акустичного моніторингу повітряного простору.
Посилання
Pozdniakov, V. V., Buhaiov, M. V. (2023). Analiz akustychnykh syhnaliv zasobiv povitrianoho napadu [Acoustic Signals Analysis of Aerial Attack Weapon]. Problemy stvorennia, vyprobuvannia, zastosuvannia ta ekspluatatsii skladnykh informatsiinykh system: zb. nauk. prats. [Problems of Construction, Testing, Application and Operation of Complex Information Systems. Scientific Journal of Korolov Zhytomyr Military Institute], 25 (I), 58–75. https://doi.org/10.46972/2076-1546.2023.25.06 [in Ukrainian].
Mark, A. (2014). Richards. Fundamentals of Radar Signal Processing. 2 nd Ed. ISBN: 978-0-07-179832-7.
Kang, M., Leng, X., & Lin, Z. et al. (2017). A Modified Faster R-CNN Based on CFAR Algorithm for SAR Ship Detection. In International Workshop on Remote Sensing with Intelligent Processing (RSIP). Shanghai, China. (pp. 1–4). https://doi.org/10.1109/RSIP.2017.7958815
Xiao Jialin, LI Yu, & Yuan Qinglong et al. (2022). Dropout Regularization Method of Convolutional Neural Network Based on Constant False Alarm Rate. Journal of East China University of Science and Technology, 48 (1), 87–98. https://doi.org/10.14135/j.cnki.1006-3080.20201127005
Jue Gao, Haisen Li, Baowei Chen et al. (2017). Fast Two-Dimensional Subset Censored CFAR Method for Multiple Objects Detection from Acoustic Image. IET Radar, Sonar & Navigation, 11, 3, 505–512. https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2016.0322
He Di, Leung Henry. (2008). Network Intrusion Detection Using CFAR Abrupt-Change Detectors. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 57, 3, 490–497. https://doi.org/10.1109/TIM.2007.910108
He Di, Leung Henry. (2009). Network Intrusion Detection Using a Stochastic Resonance CFAR Technique. Circuits Syst Signal Process, 28, 361–375. https://doi.org/10.1007/s00034-008-9087-y
AsSadhan, B., AlShaalan, R., & Diab, D. M. et al. (2020). A Robust Anomaly Detection Method Using a Constant False Alarm Rate Approach. Multimed Tools Appl, 79, 12727–12750. https://doi.org/10.1007/s11042-020-08653-8
Wang, B., Li, S., & Li, A. et al. (2024). Location Method for Cable Defects Based on Frequency Domain Reflectometry-Constant False Alarm Rate. In 20th International Conference on AC and DC Power Transmission (ACDC–2024). Shanghai, China. (pp. 183–189). https://doi.org/10.1049/icp.2024.2274
An, G., Huang, Z., & Li, Y. (2023). Constant False Alarm Rate Detection of Pipeline Leakage Based on Acoustic Sensors. Sci Rep., 13, 14149. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41177-3
Kundu, D., & Nandi, S. (2012). Statistical Signal Processing: Frequency Estimation. Springer, New Delhi, Heidelberg, New York, Dordrecht, London.
Mark A. Richards, James A. Scheer, William A. Holm. (2010). Principles of Modern Radar. Vol. I: Basic Principles. ISBN: 978-1-891121-52-4. https://doi.org/10.1049/sbra021e
Vartiainen, J., Lehtomäki, J., & Saarnisaari, H. et al. (2010). Analysis of the Consecutive Mean Excision Algorithms. Journal of Electrical and Computer Engineering, 459623. https://doi.org/10.1155/2010/459623
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
