Аналіз частотно-часової структури акустичних шумів малих автоматичних аеросистем

Автор(и)

  • В.И. Леонидов
  • В.В. Семенец

DOI:

https://doi.org/10.30837/rt.2020.3.202.15

Ключові слова:

автоматичні аеросистеми, акустичний шум, кореляційний аналіз, модель сигналу, ознака.

Анотація

Формулюється постановка завдання виявлення малих автоматичних аеросистем (дронов), обґрунтовується доцільність побудови системи виявлення дронів на принципі прийому й аналізу акустичних сигналів, що випромінюються дронами під час виконання ними польотного завдання.

Дослідження часових флуктуацій періоду акустичних сигналів дрона проводиться методом модельно-кореляційного аналізу, у результаті якого формуються тривимірні структури: час – період – коефіцієнт кореляції акустичного сигналу з моделлю у вигляді обмеженої в часі синусоїдальної функції.

Отримані структури формуються у вигляді матриць значень коефіцієнта кореляції.

Члени, які розташовуються уздовж стовпців, розраховані при часовому зрушенні модельної функції уздовж вибірки сигналу. Члени в кожному стовпці розраховані при постійному, заданому з ряду значень, періоді модельної функції.

Показано, що коефіцієнти кореляції між рядками матриць, розрахованих по сигналах дрона значно більше, ніж ті ж значення, що отримані по вимірах фонового шуму. Функції, що показують зміну в часі коефіцієнтів кореляції між рядками матриць структур час – період для сигналів дрона й фонового шуму, не перетинаються й показують стійко більшу різницю коефіцієнтів кореляції, що дозволяє використати коефіцієнт кореляції як ознака що класифікує при розпізнаванні сигналів дрона

Посилання

Kloet N., et al. Acoustic signature measurement of small multi-rotor unmanned aircraft systems // International Journal of Micro Air Vehicles. 2017. 9(1). Р.3–14.

Stimpson A., et al. Small UAV Noise Analysis. Humans and Autonomy Laboratory, Duke University, Durham, NC, USA. 2017. April 26, 12 pp. Available at https://hal.pratt.duke.edu/sites/hal.pratt.duke.edu/files/u24/Small_UAV_Noise_Analysis_rqi.pdf.

Leslie A. et al. Broadband noise reduction on a mini-UAV propeller // 14th AIAA/CEAS aeroacoustic conference, Geelong, Victoria, Australia, 2008. Available at https://www.semanticscholar.org/paper/Broadband-Noise-reduction-from-a-mini-UAV-propeller-Auld-Leslie/aa8f1514d96bd711bea00880afdb8050800037bc.

Brown J. What Is A Drone: Main Features and Applications of Today’s Drones. Available at https://www.mydronelab.com/blog/what-is-a-drone.html.

King E., et al. Bee threat elicits alarm call in African elephants // PLoS One. 2010. vol. 5, no. 4. Р. e10346. Available at https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0010346.

Anderson, K., and Gaston, K. Lightweight unmanned aerial vehicles will revolutionize spatial ecology // Frontiers in Ecology and the Environment. 2013. vol. 11, no. 3. Р. 138146.

Feight, J. (2017). Characterization of a Multi-Rotor SUAS as a First Step Towards Detection and Identification via Acoust. Available at https://shareok.org/handle/11244/300026.

Карташов В. М. Информационные характеристики звукового излучения малых беспилотных лета-тельных аппаратов / В.М. Карташов, С.А. Шейко, С.И. Бабкин, И.В. Корытцев, О.В. Зубков // Радиотехника. 2017. Вып. 191. С. 181-187.

Козерук С. О., Коржик О. В. Виявлення малих лiтальних апаратiв за акустичним випромінюванням // Visnyk NTUU KPI Seriia – Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia. 2019. Iss. 76. Р. 15–20.

Semenetz V.V., Leonidov V.I. Model-structural analysis of combination interference in the problems acoustic sounding of the atmosphere // Telecommunications and Radio Engineering. 2019. Vol. 78, Issue 12. pages 1078-1095. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.v78.i12.60 pages 1087-1095, 2019.

Леонидов В.И., Семенец В.В. Особенности амплитудно-временной структуры помех в системах акустического зондирования атмосферы // Радиотехника: 2019. Вып. 197. С. 93 – 99.

Leonidov V.I. Analysis of the models and structure of echo signals of the atmospheric acoustic sounding // Telecommunications and Radio Engineering. 2014. 73(16). Р. 1497-1502.

##submission.downloads##

Номер

Розділ

Статті