Метод оценки информативности, содержащейся в гидроакустическом сигнале

DOI:

Одним из научных направлений, находящимся на стыке физической акустики и океанологии, является гидроакустика или акустика морской среды. Гидроакустика охватывает, в основном, проблемы генерации и распространения звука в море, изучения акустических свойств морской среды и ее границ, решения обратных задач акустики океана, например, акустической томографии и акустического мониторинга климата океана [1].

Акустическая среда распространения, и в частности, гидроакустическая, имеет свои уникальные особенности и закономерности [2-5]. Естественно для каждой среды (канала) необходимо разработать подход кодирования, не противоречащий физическим свойствам среды и, алгоритм вычисления базисных функций, которые с высокой точностью аппроксимируют заданную частотно-временную область [6-8].

Системы подводного наблюдения для обнаружения и локализации как надводных, так и подводных объектов, являются одним из основных направлений исследований в течение последних десятилетий во многих странах. Значительный рост производительности цифровых систем в последние годы позволил использовать более сложные вычислительные алгоритмы для удовлетворения потребностей в более точных и надежных системах. В этой области проводятся исследования, в которых описываются различные по сложности методы оценки полученного гидроакустического сигнала [9].

Гидроакустическая система для получения гидроакустических сигналов и дальнейшего исследования, может быть пассивной или активной [10-15]. Преимуществом пассивной системы является возможность большей автономности работы гидролокационной платформы. В связи с этим, в работе по проекту Российского научного фонда № 24-21-20070 «Исследование и разработка методов защиты гидроакустических каналов связи» для пополнения базы гидроакустических сигналов будет использована пассивная система компании ZETLAB (рисунок 1).

Гидрофон

Усилитель ZET 440

Анализатор спектра

Программное обеспечение ZETLABANALIZ

Рисунок 1. Схема подключения гидрофона в качестве измерителя.

Figure 1. Wiring diagram of hydrophone as a meter.

Для подготовки метода оценки информативности гидроакустического сигнала, подготовлена база гидроакустических сигналов с открытых источников.

ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

Для проведения оценки информативности гидроакустического сигнала был взят за основу порядок последовательного проведения анализов: спектральный анализ, кепстральный анализ, субполосный анализ, вейвлет анализ, анализ периодичностей и аномалий и разметка данных.

Спектральный анализ

Спектральный анализ показывает распределение частот внутри гидроакустического сигнала, выявляя амплитуду и фазу каждой составляющей частоты. Он основан на разложении сигналов на частоты с помощью преобразования Фурье. Спектральный анализ применяется для мониторинга экосистем, позволяя оценивать уровень шумового загрязнения и миграцию видов, таким образом, в случае малой мощности сигнала можно различить предполагаемую точку назначения сигнала, различить шумовые пики от всплесков главного сигнала. Процесс включает сбор данных с гидрофонов, предварительную обработку сигналов для устранения шумов, применение преобразования Фурье для получения частотного спектра и интерпретацию данных графическим способом для выявление видимых закономерностей. Это необходимо для идентификации источников звука и оценки их мощности.

Кепстральный анализ

Кепстральный анализ используется для выделения периодических компонентов и реверберационных эффектов. Данный вид анализа нелинейный, является методом обработки гидроакустического сигнала и получения в результате комплексного кепстра последовательности путем нахождения комплексного натурального логарифма преобразования Фурье . Далее выполняется обратное преобразование Фурье полученной последовательности.

Он помогает в обнаружении скрытых паттернов и аномалий, выявляя особенности гидроакустических сигналов, позволяющие отличить сигнал от естественного шума, делая выборку по следующим характеристикам: частота, амплитуда и временные задержки исходящего сигнала.

Субполосный анализ

Субполосный анализ проводится на базе банка фильтров — оцифрованной системы, в которой есть секции анализа и синтеза, настроенные каждая на определенный диапазон частот (субполосу). В систему поступает сигнал, проходя через секцию анализа и разбивается на несколько субполосных составляющих по характеристике их частоты, которые в дальнейшем анализируются. Банк синтеза имеет обратную структуру и производит обратное преобразование субполосных составляющих.

Разбив сигнал на субполосные составляющие, измеряются выходные сигналы, на их основе в дальнейшем будут получены субполосные коэффициенты. Коэффициенты могут быть представлены в векторной форме, отображая характеристики сигнала в определенных субополосах. Затем происходит построение спектра сигнала, исходя из значений субополосных коэффициентов.

Вейвлет анализ

Вейвлет анализ обеспечивает локализацию сигналов в временной и частотной областях, что позволяет выявлять кратковременные события и изменения в сигнале. Данный метод применяется для анализа нестационарных процессов и динамики гидроакустических сигналов.

В вейвлет-анализе используются так называемые вейвлет-функции, представляющие собой набор функций, которые получены с помощью сжатий или же растяжений исходной функции, называемой материнским вейвлетом, а также различных сдвигов её по временной оси. Вейвлет анализ обладает свойством гибкости, так как имеет частотно-временное окно, которому можно задать необходимые параметры по принципу неопределенности Гейзенберга, что делает его эффективным для обеспечения наиболее точного анализа с хорошими временным и частотным разрешениями.

Так как графическое отображение анализа гидроакустических сигналов позволяет выявить закономерности свойств сигнала и качественнее его проанализировать необходимо выбрать вид графического представления звуковой волны. Существуют четыре основных вида:

• •    сигналограмма (амплитудно-временная зависимость);

• •    спектр сигнала (амплитудно-частотная зависимость);

• •    спектрограмма (часто указывается как сонограмма — псевдотрехмерный график с отображением амплитуд частотных составляющих);

• •    трехмерная спектрограмма (с отображением амплитуд частотных составляющих по третьей координатной оси).

Спектрограмма обеспечивает наилучшее визуальное представление спектра сигнала и позволяет в подробностях анализировать динамику его развития. Использование данного метода позволяет построить наиболее наглядные графики, на которых, в соответствии со свойствами вейвлетов, определена четкая привязка сигнала ко времени.

Анализ периодичностей и аномалий

Анализ периодичностей и аномалий происходит посредством метода вейвлет-анализа и кепстрального анализа. Он выявляет регулярные структуры и отклонения в сигнале. Обнаруживая нестационарный характер различных случайных сигналов, в последствии выявляются локальные особенности временного ряда, так называемые аномалии. Как правило, у таких сигналов может быть замечена нарастающая амплитуда, скачки фазы на интервале времени и нарастающая частота. Для обнаружения периодичностей используется вейвлет-преобразование, которое осуществляется следующим образом: производится разложение сигнала путем масштабирования и сдвига по базису, сконструированное из материнского вейвлета. Так, выявляется присутствие циклов в сигнале, а по результатам анализа можно определить свойства существующих циклов, например, его длительность. Кепстральный же анализ может явно указать на аномалии, для этого создается модель, описывающая базовое (нормальное) поведение сигнала, ее основанием служат характеристики кепстральных коэффициентов. После создания модели производится сравнение текущих кепстральных коэффициентов со значениями коэффициентов базовой модели. В результате в сигнале будут обнаружены сбои и шум, а также другие элементы, называемые аномалиями для заданного гидроакустического сигнала.

Разметка данных

Разметка данных включает классификацию сигналов для создания обучающих выборок. Это необходимо для анализа отобранных гидроакустических сигналов различными методами, описанными выше. В разметке необходимо обеспечить, прежде всего, удобное хранение, а для хранения разметки данных наиболее подходят форматы файлов CSV, JSON, XLSX.

ОЦЕНКА ИНФОРМАТИВНОСТИ ГИДРОАКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА

Проведем оценку двух гидроакустических сигналов, шум моря и свист дельфина-афалины. На рисунке 2 представлена спектрограмма гидроакустических сигналов.

Полученная сонограмма (рисунок 2, а) отличается своей равномерностью мощностей частот. Сам источник шума ярко выражен в полосе сигнала от 1 Гц и доходит до значения около 8 кГц, после которой выраженность сигнала гаснет с увеличением частоты. Видно, что линии в не имеют в своей структуре «волнистости», являются показателем постоянной частоты сигнала. Так, представленная сонограмма не имеет каких-либо аномалий, всплесков по различным характеристикам, характеризуя равномерный шум воды в естественной обстановке.

Однако на спектрограмме (рисунок 2, б) видно две структуры, неизвестный шум в полосе от 300 Гц до 2 кГц в течении всего времени и аномалию в виде самого “свиста” в промежутке от 0.2 до 1.05 секунд, что его можно идентифицировать. Минимум частоты в линии “свиста” приходится примерно на 6-6,1 кГц, максимум восходит до значения в 10 кГц. Такая яркость на сонограмме объясняется тем, что “свист” афалины по своей природе имеет ярко выраженные гармонические компоненты.

Рисунок 2. Спектрограммы (сонограммы) (а) шум воды (b) свист афалины.

Figure 2. Spectrograms (sonograms) (a) water noise (b) whistling of an afalina.

Сравнивая полученные спектрограммы (шум воды) и («свист» афалины), можно заключить, что неизвестный шум на записи «свиста» является шумом воды, так как частоты и форма шума демонстрируют аналогичные структуры.

Оценим спектральную плотность мощности гидроакустических сигналов шума моря и свист дельфина-афалины (рисунок 3).

На спектре (рисунок 3, а) видно, что мощность сигнала сосредоточена в около нулевых частотах, что подтверждает равномерность шума. Исследуемый шум имеет широкий диапазон частот, но при этом преимущественное большинство мощных частот остается в полосе низких частот. Сигнал представляет собой однородный звук шума в природных условиях, о чем свидетельствует его спектральная плотность. Визуальные характеристики спектра показывают единственную линию, не имеющую других всплесков, также указывая на стабильность и однородность сигнала.

Рисунок 3. Спектр (а) шум воды (b) свист афалины.

Figure 3. Spectr (a) water noise (b) whistling of an afalina.

В тоже время на спектре (рисунок 3, б) видны два ярко выраженных пика частот: 1. Первый пик мощности в 0.1711 приходится на частоту около 1263 Гц. В данном случае этот пик отображает основную частоту шума. Но само значение показывает, что звук имеет низкочастотный компонент, который важен для идентификации звука при его анализе.

• 2. Второй пик в 0.1552 приходится примерно на 7,5 кГц, что представляет из себя среднее значение линии «свиста» его минимума в примерно на 6-6,1 кГц и максимума в 10 кГц. Данный пик указывает на основной тон свиста и его гармонику. Такие показатели звука являются идентификатором, который можно обозначить как аномалию в сигнале.

Наличие двух четко отображаемых пиков показывает присутствие доминирующих частот, это можно связать с естественной природой такого звука, как «свист» афалины, имеющий интонации в зависимости от передаваемого им сообщения.

Анализ амплитудно-временных данных гидроакустического сигналы (рисунок 4) демонстрирует, что ярко выражено отличие сигналограмм по амплитудным всплескам, так, амплитуда шума воды динамична, так как это собирательный звук, сочетающий силу потока воды, шум окружающей среды, особенности течения. Стабильная амплитуда наблюдается у сигналограммы свиста афалина, данная характеристика позволяет легко идентифицировать сигнал как звук, посылаемый живым существом, тембр у такого звука чистый и резкий, тогда как тембр шума воды можно охарактеризовать как мягкий и рассеянный.

Рисунок 4. Сигналограммы (а) шум воды (b) свист афалины.

Figure 4. Signalograms (a) water noise (b) whistling of an afalina.

Спектр частот также указывает на явные различия двух сигналов. Шум воды обладает широким спектром частот, это сложный звук, в котором содержится множество гармоник. Свист афалина при этом имеет более узкий диапазон частот, на протяжение которого наблюдаются определенные всплески, демонстрирующие так называемую «вокализацию» свиста животного. Состав спектра у такого сигнала четкий и определенный, чем он значительно выделяется по сравнению со сложным спектром, содержащим множественные частотные компоненты. Сложный спектр указывает на то, что сигнал трудно идентифицировать как что-то определенное, и, как получается в том числе в нашем случае, сигнал является собирательной структурой множества звуков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При анализе сигналов из гидроакустической среды были объединены методы исследования физической акустики и океанологии, такой подход обеспечивает углубленное понимание свойств морской среды для её эффективного изучения.

Пассивная гидроакустическая система ZETLAB повышает автономность мониторинга, обеспечивая возможность детального мониторинга морской экосистемы.

Спектральный, кепстральный, субполосный и вейвлет-анализ являются наиболее информативными методами изучения и идентификации гидроакустических сигналов. Проведением вейвлет-анализа и субполосного анализа реализуется возможность поиска периодичностей и аномалий в сигнале, таких, как специфичные звуки обитателей подводного мира. Разметка данных используется для всевозможной классификации характеристик сигналов, вследствие чего созданы обучающие выборки для дальнейшего изучения сигналов и развития алгоритмов их обработки.

После проведения сравнения двух гидроакустических сигналов — шума воды и «свиста» дельфина-афалины, установлены ключевые особенности каждого из сигналов, позволяющие однозначно идентифицировать их, различая между собой. Структура сигналов уникальна и отличается такими показателями, как амплитуда сигнала на сигналограммах, диапазон частот, количество всплесков (аномалий), видимых на графиках спектра сигнала, отображаемая рассеянность или, наоборот, четкость сигнала на спектрограммах, видимость определенного источника сигнала на сонограммах.