ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ.................................................... 2
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 6
ВВЕДЕНИЕ...................................................... 7
Актуальность темы диссертации............................... 7
Состояние проблемы..........................................10
Цель работы.................................................16
Основные положения, выносимые ка защиту.....................16
Структура и объем диссертации...............................17
Краткий обзор содержания диссертации........................17
Научная новизна.............................................28
Публикации и апробации результатов..........................29
Личный вклад автора.........................................30
Глава 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИМПУЛЬСНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НЕОДНОРОДНЫХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ ЗОНДИРУЮЩИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ М-ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ И ИХ РАЗВИТИЕ.............................. 31
1.1. Методы исследования линейных стационарных систем и основные свойства М-последовательности................................ 32
1.1.1. Сравнение трех методов исследования линейных систем 33
1.1.2. М-последовательность как зондирующий сигнал для анализа систем.............................................. 36
1.1.3. Генерация М-последовательности..................... 40
1.1.4. Сигналы на основе М-последовательности и их свойства 42
1.1.5. Особенности финитной и численной обработки М-последовательности...................................43
1.2. Развитие алгоритмов экспериментальных исследований импульсных характеристик неоднородных систем с использованием М-последовательности ....................................... 45
2
1.2.1. Априорное уменьшение корреляционного шума............ 46
1.2.2. Влияние нелинейности исследовательской аппаратуры на уровень корреляционною шума............................. 49
1.2.3. Апостериорное снижение уровня корреляционного шума... 50
1.2.4. Экспериментальная проверка метода апостериорного снижения корреляционного шума........................... 52
1.2.5. Оценка отношения сигнал/шум в экспериментах с М-последовател ьностью.....................................55
1.3. Выводы......................................................56
Глава 2. РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ПРИ ИССЛЕДОВАНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ М-ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ..............................58
2.1. Уменьшение корреляционного шума при исследованиях систем с преобразованием времени и частоты с помощью М-
последовательности...............................................58
2.1.1. Функция неопределенности М-последовательности........ 59
2.1.2. Апостериорное снижение корреляционного шума при исследовании сред с нелинейными неоднородностями или доплеровским преобразованием частоты.....................63
2.2. Разностно-фазовый метод измерения малых вариаций времени прохождения сигнала через линейную систему...................... 72
2.2.1. Сущность разностно-фазового метода................... 72
2.2.2. Оценка погрешности измерений с использованием разностно-фазовой методики.............................. 77
2.2.3. Особенности применения разностно-фазового метода в средах с дисперсией..................................... 81
2.3. Кепстральный подход к измерению относительного временного положения импульсов на выходе сложной системы................... 83
2.3.1. Кепстральный метод измерения относительного положения
3
флуктуирующих импульсов.................................. 85
2.3.2. Уточнение положения максимумов гармоник кепстра... 87
2.3.3. Оценка относительных амплитудных параметров сигналов. 89
2.4. Выводы...................................................91
Глава 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ АКУСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СТАЦИОНАРНЫХ ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ М-П ОС ЛЕДОВ АТЕ ЛЬНОСТИ..............................93
3.1. Использование М-последовательности для идентификации каналов распространения в сейсмических измерениях.....................93
3.1.1. Описание межскважинного сейсмоакустичсского эксперимента......................................... 94
3.1.2. Измерение импульсных характеристик распространения акустического сигнала в мсжскважинном пространстве и анализ результатов обработки................................ 96
3.1.3. Численное моделирование сейсмического эксперимента.... 100
3.2. Применение М-последовательности на стационарных океанических трассах.........................................102
3.2.1. Описание эксперимента по сверхдальнему акустическому распространению на трассе Гавайи - Камчатка..............103
3.2.2. Выделение сезонных вариаций времени распространения... 106
3.2.3. Численное моделирование распространения сигнала на трассе с использованием эмпирических ортогональных функций. 108
3.3. Измерение импульсной характеристики акустической трассы и идентификация каналов распространения на нестационарных трассах 111
3.3.1. Описание эксперимента по измерению импульсных характеристик океанического волновода на нестационарной трассе.........................................................112
3.3.2. Измерение доплеровского смещения частоты и усреднение результатов измерений..........................................114
4
3.3.3. Идентификация каналов распространения (лучей и групп) по
результатам измерений и численного моделирования ..........117
3.4. Выводы....................................................119
Глава 4. ИЗМЕРЕНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК НЕОДНОРОДНЫХ СРЕД................................122
4.1. Измерение и идентификация приливных флуктуаций времени распространения на стационарной трассе 1 авайи - Камчатка......122
4.1.1. Измерение флуктуаций времени распространения........123
4.1.2. Численное моделирование флуктуаций времени распространения, вызываемых приливами.................125
4.2. Акустический мониторинг мелкого моря с помощью М-последовательности.............................................129
4.2.1. Описание экспериментальных исследований в мелком с помощью М-последовательности......................... 130
4.2.2. Моностатическое зондирование мелкого моря.......... 132
4.2.3. Расчет характеристик обратного рассеяния в мелком море.. 136
4.2.4. Исследование акустических характеристик дна........ 139
4.2.5. Измерение временных корреляционных свойств мод 143
4.3. Выводы................................................... 146
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.................................................... 149
Основные результаты диссертации........................... 149
Рекомендации по практическому использованию основных
результатов диссертации................................... 152
ЛИТЕРАТУРА.................................................... 153
5
Список сокращений и основных обозначений
GPS - Global Position System (Глобальная Спутниковая навигационная система)
ЛКФ - Автокорреляционная Функция
АТОК - Акустическая Термометрия Океанского Климата.
ГЧМ - гиперболическая частотная модуляция
ЛЧМ - линейно-частотная модуляция
ПСП - Псевдо Случайные Последовательности.
СКО - Средне Квадратичное Отклонение ЦАП - ЦифроАналоговый Преобразователь ЭОФ - Эмпирические Ортогональные Функции.
S(t) - дельта-импульс
h(t) - ИХ - импульсная характеристика системы (реакция системы на дельта-импульс)
Н(со) - ЧХ - частотная характеристика системы (Фурье-преобразование от
реакции системы на дельта-импульс)
Единица - (применительно к кодовым последовательностям) длительность наименьшего импульса, которой кратны все остальные импульсы п осл едо вател ьно сти.
N - число степеней свободы сигнала, для М-последовательности длина в единицах.
**(/) - входной сигнал системы
ук (/) - выходной сигнал системы
Xk(t) - Фурье-преобразование входного сигнала системы Ук (/) - Фурье-преобразование выходного сигнала системы
6
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы диссертации
Акустические методы и средства зондирования являются важнейшим средством изучения свойств неоднородных сред и структур. Это обусловлено тем, что только упругие волны способны проникать в океане и земной коре на требуемые расстояния [1,2]. Во многих случаях только акустические зондирующие сигналы могут быть использованы для неразрушающего контроля материалов и механизмов или для целей медицинской диагностики [3]. Это делает акустическую диагностику исключительно важной как для народного хозяйства, так и для научных исследований.
Эффективность акустической диагностики во многом обуславливается выбором зондирующих сигналов и методов обработки полученных данных. Очевидно, что поиск оптимальных методов измерения методически требует совокупного анализа всех этапов диагностики от выбора алгоритма и вида зондирующего сигнала до практической их реализации с целью определения требуемых параметров исследуемых сред.
С недавних пор, благодаря развитию вычислительных средств, в акустических исследованиях неоднородных сред начал успешно использоваться метод согласованной фильтрации со сложными зондирующими сигналами. При этом работы, посвященные всестороннему анализу использования такого подхода от постановки задачи измерений до практической реализации, практически отсутствуют.
Метод согласованной фильтрации позволяет хорошо оценивать импульсную передаточную характеристику исследуемых неоднородных сред и структур, по большей части являющейся измеряемой характеристикой, обеспечивая при этом снижение погрешности измерений. К сожалению,
7
одновременно с этим согласованная фильтрация приводит к появлению погрешности нового типа, отсутствующей, например, при импульсном зондировании. Эта погрешность обусловлена так называемым корреляционным шумом, величина которого зависит от вида зондирующего сигнала.
У некоторых сигналов корреляционный шум нулевой, например, у линейной частотной модуляции (ЛЧМ). Однако при этом тело функции неопределенности ЛЧМ представляет собой протяженный 1ребень, наклоненный по отношению к частотной и временной оси. Это ограничивает её возможности по селекции и диагностике движущихся неоднородностей.
Применение зондирующих сигналов на основе М-последовательности
позволяет получить низкий уровень корреляционного шума (в л/а^ раз меньше, чем, например, у отрезка случайного сигнала с нормальным распределением с такой же длительнос тью и числом степеней свободы, как у М-последовательности). Величина .V равна числу степеней свободы сигнала. Для любого сигнала она равно произведению полосы частот сигнала на его длину. Для М-последовательности она совпадает с её длиной в единицах. Такой уровень шума позволяет во многих случаях проводить измерения с достаточно малой погрешностью, а "игольчатое” тело функции неопределенности делает возможными измерения с одновременно высоким временным и частотным разрешением. Все же у М-последовательности корреляционный шум не нулевой; более того, он возрастает (и становится равным шуму случайных сигналов), если исследуемая система движется (или обладает нелинейным воздействием на упругие волны) на фоне линейной неподвижной системы.
Снижение корреляционного шума зондирующих сигналов на основе М-последовательности, очевидно, существенно повысит их привлекательность для целей диагностики сред и систем, в том числе и не акустических. Не менее важно и дальнейшее развитие метода согласованной
8
фильтрации с зондирующими сигналами на основе М-последовагельности, позволяющее уменьшать корреляционный шум в процессе обработки и измерять не только импульсный отклик исследуемой системы, но и другие её характеристики. Необходимость этого обусловлена достаточно типичной для многих акустических измерений уникальностью (единственностью). По ряду субъективных и объективных причин в таких измерениях невозможно повторение проведенных измерений, например, при исследовании взаимодействия звука с процессами, протекающими в природных средах, типа цунами и т.п. В этом случае возникает необходимость но возмож ности обеспечить одновременное измерение как можно большего числа характеристик, что во многом определяться видом зондирующего сигнала и методом обработки.
Очевидно, что методически обоснованный подход к измерению параметров неоднородных сред, от определения цели через выбор алгоритма измерений и вида тестового сигнала до получения практически значимого результата, должен обеспечить не только повысить точность измерений, но и решить задачу расширения числа оцениваемых параметров. В свою очередь развитие существующих методов должно позволить получить новые знания о физических свойствах исследуемых сред.
Актуальность проблемы подтверждается широким кругом проблем, в решении которых возникала необходимость применения и развития акустических методов зондирования неоднородных сред и систем. Результаты диссертации получены автором при выполнении ряда НИР ИПФ РАН, международных и российских программ и грантов в области прикладной гидроакустики, нелинейной акустики и сейсмики: фанты РФФИ № 93-02-15944, № 96-02-19444, № 97-05-65657, № 01-05-64426, № 96-15-96603, МНТЦ № 1869, российско-американский договор по профамме АТОК. Гранты № 97-05-65657, № 01-05-64426 выполнялись под руководством автора диссертации.
9
Состояние проблемы
В последние годы в активных акустических исследованиях неоднородных сред применяются тестовые сигналы на основе М-последовательности. Как уже отмечено, такие сигналы обладают рядом свойств, которые их делают более предпочтительными по сравнению со многими сложными сигналами, например, по сравнению с шумом или JI4M. Однако применение хорошего сигнала является необходимым, но недостаточным условием успешного проведения исследований.
Применение любых методов экспериментальных исследований обязательно предполагает проведение регистрации (или измерений) реакции системы. Процесс измерений требует обоснованного выбора используемой методики, корректности проведения самих измерений и, наконец, оптимальности алгоритмов обработки [4]. От того, насколько полно будут реализованы все эти требования, настолько полно будет решена задача научного исследования.
Огромное значение процесса измерений вызвало появление большого количества публикаций, посвященных различным аспектам обработки экспериментальных данных. Ряд работ посвящен общим вопросам измерений, не зависимым от области научных исследований. Есть и более специализированные работы, представляющие вместе с тем интерес для различных областей науки [5 - 8].
Во всех этих работах указывается, что результат (или его качество) измерений зависит от выбора используемого метода. При этом отмечается, что наиболее оптимальным алгоритмом активных исследований, особенно в связи с развитием вычислительной техники, становится согласованная фильтрация [5, 9], соответствующий английский термин Matched Filtering Processing (MFP). Однако практически во всех работах вообще не исследуется вопрос выбора оптимального зондирующего (тестового) сигнала. Вместе с тем, это имеет большое значение.
10
Примерно 50 лет назад работы в области статистической радиофизики привлекли внимание ученых к использованию шумоподобных сигналов [10-12]. Такие сигналы принято называть псевдослучайными сигналами или псевдослучайными последовательностями (ПСП). Первоначальное их применение о1раничивалось специальными видами связи [13-15]. Например, с помощью М-последовательносгей передавалась информация с автоматических космических станций [16]. Благодаря развитию технологического прогресса эти сигналы широкого применяются в бытовой сфере, в частности - в системах охранной сигнализации [17]. Кодовые последовательности используются в навигационной системе GPS, с помощью которой осуществляется вся навигация судов в настоящее время [18]. Сотовые системы телефонной связи также широко используют различного вида кодовые последовательности как для идентификации абонентов, так и для повышения помехозащищенности каналов передачи информации [ 19].
Обзор литературы, посвящешюй кодовым сигналам, показывает, что основное направление исследований таких сигналов заключается в изучении их в качестве информационных несущих в системах связи [20]. Однако оптимальные сигналы с точки зрения таких задач могут обладать свойствами, отличающимися от тех, что необходимы для измерения характеристик распространения в исследуемых средах и системах.
И все же, в последнее время сигналы на основе М-последовательности получили распространение и в качестве активных тестовых сигналов [21-24]. Их применение в акустических исследованиях вызвано тем, что их свойства подобны свойствам случайных сигналов, т.е. автокорреляционная функция этих сигналов близка дельта-функции. Используя подобный сигнал, применив согласованную фильтрацию, можно оценить импульсную [21, 24] (или частотную) характеристику тракта распространения а, следовательно, исследуемого объекта. Причем, в отличие от чисто случайных сигналов, такие сигналы обладают рядом замечательных свойств, превосходящих полезные
И
свойства случайных сигналов. Например, при выполнении ряда условий уровень корреляционного шума у таких сигналов значительно ниже, чем у случайных [25, 26].
Работ, посвященных применению М-последовательностей для исследования характеристик линейных систем (измерению импульсных и частотных характеристик), существенно меньше, чем публикаций, посвященных их применению для передачи информации. Большинство работ в области исследования гидроакустических систем с помогцыо таких сигналов посвящены, в основном, результатам исследований [27-33]. Применение в этих исследованиях М-послсдовательности есть, скорее всего, интуитивное решение, чем осознанный шаг.
Вызвано это, в первую очередь, тем, что применение тестовых сигналов на основе М-последоватсльности и согласованной фильтрации без дополнительных мер позволяет получить результаты не хуже, чем при использовании других подобных сигналов [25]. По этой причине ряд фирм предлагает программно-аппаратные комплексы с использованием М-последовательности для исследований стационарных линейных систем (в частности, в архитектурной акустике) [34-37]. М-последовательность также начинает применяться для изучения характеристик сверхдлинных океанских акустических волноводов. Во всех этих работах единственной измеряемой характеристикой является импульсный отклик объекта исследований.
Вместе с тем, очевидно, что обоснованные выбор и применение тестовых сигналов, позволяющие не только повысить точность измерений, но и одновременно решать задачи оценивания различных параметров исследуемых систем, является важной проблемой. Развитие существующих методов должно позволить получить новые знания о физических свойствах исследуемых сред. Актуальность таких задач можно проиллюстрировать современным состоянием проблем, в решении которых принимал участие автор диссертации и результаты которых представлены в диссертации.
12
Примером таких исследований является измерение и идентификация тенденций изменения климата акустическими методами [1], проводимых в рамках двух больших международных программ, рассчитанных на десятилетия: ТОРЕХ-РОЗЕШОЫ и АТОК (Акустическая Термометрия Океанского Климата).
Основные эксперименты по программе АТОК были начаты в 1996 г. [281, хотя и до этого времени проводились отдельные эксперименты по термометрии океана. Особенностью этих исследований было то, что они проводились на сверхдлинных стационарных акустических трассах (-5000 км) в различных акваториях мирового океана, где распространение сигнала происходило в условиях одного типа океанских волноводов. Эксперименты [38] выявили наличие сезонных вариаций времени распространения на трассах такой длины порядка 1 с. Однако проведенные к настоящему времени исследования показали, что для получения однозначного ответа на вопрос о тенденциях глобального изменения климата необходимо обнаружить предполагаемый климатический тренд времени распространения, не превышающий 50 мс в год на фоне 1 секундных сезонных вариаций [39]. К тому же, кроме сезонных вариаций имеются флуктуации времени распространения другой природы [40]. Поэтому возникла необходимость исследования этих флуктуаций для их идентификации, на основе которого бы удалось бы построить алгоритм исключения ошибок измерения, ими вызываемых.
В работе [30] был предложен метод измерения флуктуаций по средней взаимной фазе двух разнесенных во времени импульсных откликов. Описанный эксперимент состоял из непрерывных сеансов измерений длительностью до двух суток. В результате были обнаружены флуктуации с суточными и более короткими периодами. Было высказано предположение об их приливной природе. В работе [31] приведены результаты измерений флуктуаций времени распространения по измерению временного положения
13
пиков, соответствующих приходам разрешаемых лучей. Для идентификации этих флуктуаций была предложена модель взаимодействия распространяющегося звука с приливными изменениями волновода. Это позволило провести сравнение измеренных вариаций с флуктуациями, рассчитанными с помощью теоретической модели приливов. Для ряда измерений было получено достаточно хорошее совпадение.
В 1994 году в западной части Средиземного моря был проведен международный эксперимент ТНЕТК-П [41]. ставивший основной задачей изучение климатических тенденций в практически замкнутой акватории, а также разработку методик исследования этих тенденций. В эксперименте использовались стационарные приемо-передающие системы. Пространственное распределение поля скорости звука измерялось с научно-исследовательского судна "Академик Сергей Вавилов" [42]. Одним из результатов было получение эмпирической зависимости между временем распространения и коэффициентом разложения поля скорости звука по первой эмпирической ортогональной функции (ЭОФ) [43].
Еще одной важной прикладной задачей в гидроакустике является изучение особенностей распространения звука в океане, особенно на его шельфе [44]. Эти теоретические и экспериментальные исследования имеют целью построение систем изучения геологических свойств, определение характеристик объемной, донной и поверхностной реверберации [45-47], лучевого и модового состава звукового поля, их спектральных и корреляционных свойств [48,49]. Результаты этих исследований необходимы при разработке гидроакустических систем обнаружения, подводных коммуникационных систем, классификации морского дна. Многие из требуемых характеристик (например, частотно-временное распределение интенсивности реверберации) строились на основе теоретических моделей [51-52]. Эти модели достаточно адекватно отражали характеристики реверберации.
14
- Киев+380960830922