Динамическая имитационная модель гидроакустической среды передачи сигнала тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ И ЭЛЕКТРОНИКИ

На правах рукописи

л/

ЛЕВШИН Игорь Петрович

¡Г

ДИНАМИЧЕСКАЯ ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ГИДРОАКУСТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ ПЕРЕДАЧИ СИГНАЛА

01.04.01 - техника физического эксперимента, физика приборов, автоматизация физических исследования

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 1992

Работа выполнена в Институте проблем передачи информа! Российской Академии Наук.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Сидоров Ю.Е.

доктор технических наук, профессор Зубаков В.Д.

доктор физико-математических наук Мкртчян Ф.А.

Ведущая организация: институт Океанологии РАН имени П.П.Ширшова

Защита состоится.29.мая................1992г. в..Ю--часов

на заседании специализированного совета Д 002.74.03 при Инстит радиотехники и электроники РАН (103907, Москва, ГСП-3, Моховая,

С диссертацией мокно ознакомиться в библиотеке Института диотехники и электроники РАН

Автореферат разослан.

О-.. 1992г.

Ученый секретарь специализированного совета

кандидат физико-математических наук В.Е.Журавле

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Промышленное освоение Мирового океана тесно связано с использованием акустических сигналов как при исследовании океанической среды, так и в различных прикладных задачах, таких как подводная связь, морская сейсмология, дистанционное обнаружение объектов, акустический мониторинг океана и т.п. Однако, явно выраженная неоднородность океанической среды, сложность физических процессов, имеющих место при подводном распространении звука, большое количество параметров, определяющих состояние морской среды и влияющих на характеристики акустических сигналов в различных 1 акваториях Мирового океана обуславливают значительные трудности при практической реализации задач освоения океана.

Применение адекватных имитационных моделей гидроакустической среды распространения сигналов позволяет автоматизировать исследования и разработку практических систем информационной акустики и получить значительный выигрыш во времени и стоимости при их практической реализации. Однако, несмотря на значительное количество теоретических и экспериментальных работ в области акустики океана, сложность океанической среды обуславливает значительные трудности при практической реализации научных разработок в виде имитационных машинных статистических моделей. В связи с этим существующие имитационные модели гидроакустической среды передачи сигналов основываются либо на воспроизведении многолучевого характера распространения акустического сигнала без учета влияния тонкой структуры океанической среды в виде случайных неоднородностей водной толщи, либо на решении волнового уравнения, в котором граничные условия и ряд коэффициентов зависят от статистических характеристик большого количества переменных, что обуславливает значительные вычислительные трудности. Поэтому применение новых подходов при разработке и ре-

ализации стохастических имитационных моделей гидроакустической ср ды передачи сигналов приобретает особую актуальность.

Любое моделирование сложных систем предполагает введе> некоторых ограничительных концепций, обуславливающих пределы при» нимости модели в рамках поставленных задач. Эксперименталы исследования распространения акустических сигналов в океаничес! среде даст основание рассматривать гидроакустическую среду перед« сигнала как линейную стохастическую систему с изменяющимися времени и пространстве параметрами. В этой связи адекват) описание гидроакустической среды может быть выполнено в терми: многомерных системных функций, корреляционных функций, функций pj сеяния, распределения вероятностей параметров системных функцж других характеристик, используемых в теории линейных систем со с. чайными параметрами.

Изучение перечисленных характеристик требует усовершенство: ния и доработки существующих методов экспериментального исследо ния океанической среды. Данные, полученные при обработке резуль тов таких экспериментов и служащие источником исходных парамет при реализации имитационных моделей гидроакустической среды пере чи сигнала должны составить Банк данных для различных акваторий рового океана.

Цель работы и задачи исследований. Основная цель диссертаця ной работы состоит в разработке адекватной и эффективной стохас четской имитационной модели океанической среды, когда она слу средой распространения акустических сигналов.

Указанная цель достигается в результате решения следуг задач:

- разработки концептуальных и теоретических основ статисти ского моделирования океанической среды как линейной стохастичес

системы;

- адекватного описания гидроакустической среды передачи сигнала на основе использования методов геометрической оптики и математического аппарата спектральной теории стационарных случайных полей;

- разработки методов исследования океанической среды для получения данных, необходимых для реализации ее имитационной модели;

- разработки концептуальных основ, алгоритмов и машинных программ, реализующих Банк данных для характеристик океанической среды различных акваторий Мирового океана, используемых в имитационной модели;

- разработки комплекса программных и аппаратных средств для автоматизации обработки данных натурных экспериментов на базе ЭВМ;

- проведения экспериментальных работ по зондированию океанической среды взрывными сигналами и сигналами с большой базой в различных акваториях Мирового океана и обработку результатов экспериментов для формирования Банка данных;

- разработки и реализации на ЭВМ эффективных параллельных алгоритмов моделирования детерминированной и статистической структуры океанической среды как линейной стохастической системы;

- алгоритмической и программной реализации имитационной модели в виде специализированного вычислительного комплекса на базе ПЭВЫ;

- проведению машинных экспериментов для исследования адекватности разработанной имитационной модели и ее применению для решения различных прикладных задач.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые комплексно решена сложная проблема имитационного моделирования океанической среды, когда она служит каналом передачи информации посредством

акустических сигналов.

1. Разработаны концептуальные и теоретические основы статист) ческого моделирования океанической среды как линейной стохастиче* кой системы на основе использования методов геометрической оптики спектральной теории случайных полей. Показано, что функционалы« модели гидроакустической среды могут строиться на основе физш явлений, характерных для морской среды. В таких моделях совокупно! ти лучевых трубок, характеризующих дискретные тракты распрострет ния акустических сигналов (лучи), ставится в соответствие совоку; ность стохастических фильтров, определенных своими статистически! характеристиками. Таким образом адекватное описание океаническ* среды может быть выполнено в терминах системных функций, корреляц онных функций, функций рассеяния, распределения вероятностей пар! метров системных функций и других характеристик, используемых в т ории линейных систем со случайно-изменяющимися параметрами.

2. Разработана и впервые в отечественной практике реализован методика экспериментального исследования океанической среды при э ндировании океана сигналами от подводных взрывов и сигналами с С льшой базой для формирования Банка данных различных акваторий Мир вого океана, необходимых при реализации имитационной модели. В о личие от известных методов теории оптимальной фильтрации, использ емых, как правило, в мировой практике экспериментальных исследов ний подводного распространения звука, разработанная методика баз руется на новой адаптивной процедуре идентификации канала в услов ях нестабильного временного масштаба испытательного сигнала и де ствия аддитивных помех.

3. Разработан комплекс параллельных алгоритмов, обеспечивающ эффективную машинную реализацию имитационной модели при воспроизв дении детерминированной и стохастической структуры океаническ

среды. Детерминированная многолучевая структура океанической среды определяется на основе применения распараллеливания вычислений в методе степенных разложений при решении систем обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка, описывающих траекторию луча ,

Случайная структура поля акустического сигнала при подводном распространении звука моделируется совокупностью многомерных стохастических фильтров, передаточные функции которых вычисляются на основе разработанного многомерного сегментированного алгоритма БПФ с нулевыми внутренними сегментами. Исходными данными при моделировании служат многомерная функция рассеяния океанической среды (в двумерном случае учитывается рассеяние по задержкам и доп-леровским часстотам) и вероятностные распределения ортогональных компонент (или амплитудной н фазовой характеристик) эквивалентного среде распространения звука стохастического фильтра.

Основные защищаемые положения.

1. Адекватное описание океанической среды, когда она служит каналом передачи акустических сигналов, может быть осуществлено в рамках теории линейных систем со случайно-изменяющимися параметрами. Использование уравнений математической физики для описания детерминированной структуры океанической среды и спектральной теории стационарных случайных полей для описания ее стохастичческой структуры позволяет реализовать динамическую модель океанической среды как линейную стохастическую систему. Такая модель позволяет учесть многолучевой характер подводного распространения акустического сигнала, флуктуации сигналов в пространственно-частотно-временной областях, обусловленные неоднородностями океанической среды, аддитивные помехи, обусловленные шумами ветрового волнения, некогерентной рассеянной компонентой сигнала и собственными

шумами корреспондентов, а также влияние на распространение сигна движения корреспондентов.

2. Эффективное имитационное моделирование гидроакустичесг среды передачи сигнала должно базироваться на реальных гидролог -акустических и статистических свойствах океанической среды. Сле; вательно, реализация адекватной модели подводного канала должна с провождаться экспериментальными исследованиями океана, результг которых в своей совокупности должны составить Банк данных, слул щих источником исходных параметров для моделирования океаничес! среды в различных акваториях Кирового океана. Особо следует от> тить необходимость получения в процессе экспериментальных иссле; ваний статических характеристик океанической среды, характерна: щих ее как случайное поле принимаемого сигнала, таких как одном! ные и многомерные функции распределения вероятностей и их ыомен' функции корреляции, функции рассеяния и т.п.

3. Существенным аспектом при решении проблемы имитационно моделирования океанической среды является эффективность вычисле: на ЭВМ, поскольку сама постановка проблемы предполагает использо: ние режима реального времени. Эффективное решение поставлен: проблемы требует привлечения средств параллельной математики, связано как с разработкой параллельных вычислительных алгоритм так и соответствующих архитектур вычислительных систем.

4. Анализ адекватности разработанной имитационной модели г роакустической среды передачи сигнала должен проводиться на осн сопоставления данных натурных экспериментов с результатами машин го моделирования подводного распространения акустических сигнало условиях конкретных акваторий Мирового океана.

Достоверность приводимых в дисссертации результатов и выво обеспечивается:

- строгостью физико-математического обоснования предложенной имитационной модели гидроакустической среды передачи сигнала;

- корректным применением аппарата математической физики и спектральной теории случайных полей;

- созданием на основе разработанных в работе алгоритмов программной реализации имитационной модели в виде специализированного вычислительного комплекса на базе ПЭВМ;

- проведением машинных экспериментов для исследования адекватности разработанной модели и ее применения для решения различных прикладных задач.

Практическая значимость работы и внедрение результатов исследования.

Разработанные в диссертации концептуальные и теоретические основы имитационного моделирования гидроакустической среды передачи сигнала как линейной стохастической системы позволяет строить адекватные функциональные модели океанической среды для различных акваторий Мирового океана.

Такие модели, используемые в экспериментах по имитационному моделированию систем информационной акустики океана обеспечивают высокую степень автоматизации научных исследований в данной области.

Разработанная методика экспериментального исследования океана позволяет расширить круг задач изучения океанической среды, получить ряд новых характеристик и увеличить степень достоверности экспериментальных данных.

Организация исходных данных, используемых при реализации имитационной модели, в виде соответствующего Банка данных увеличивает степень систематизации научных знаний о свойствах Мирового океана, а также позволяет автоматизировать процесс физических экс-

периментов при имитационном моделировании океанической среды.

Разработанный комплекс программ и аппаратных средств обрабоп данных натурных экспериментов позволяет эффективно автоматизировс экспериментальные исследования океанической среды.

Параллельные алгоритмы моделирования детерминированной и ei хаотической структур океанической среды, разработанные автором Д1 сертационной работы, обеспечивают эффективность реализа! имитационных моделей на ЭВМ с параллельной архитектурой.

Специализированный вычислительный комплекс на базе ПЭ1 реализующий имитационную модель гидроакустической среды перед! сигнала, предназначен для использования в автоматизированных ср< ствах разработки информационных систем.

Результаты диссертационной работы использовались:

- при проведении НИР -Форштевень' (В/Ч 60130);

- при проведении НИР "Теснина—АН" (В/Ч 60130, АКИН имени академика Н.Н.Андреева).

Апробация результатов работы

Основные материалы диссертационной работы докладывались и < суждались на XV Всесоюзной школе-семинаре по статистической гид; акустике (Владивосток, 1989г.), X Всесоюзной конференции Информационной акустике (Москва, 1990г.), Всесоюзной научно-тех ческой конференции "Компьютерные методы исследования проблем тео и техники передачи дискретных сигналов по радиоканалам (Евпатор 1990г.), 111 Всесоюзном акустическом семинаре' Модели, алгорит принятие решений (Минск, 1991г.), ряде семинаров (ИППИ РАН, 60130, АКИН имени академика Н.Н.Андреева)

Публикации. Осноаные результаты диссертации изложены в Si н чных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения,

сьми глав, заключения и приложения со своими списками литературы. Объем диссертации - 229 страниц машинописного текста^88 рисунков, [таблиц. Приложение содержит Ц5 страниц машинописного текста, I 4 рисунков.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении кратко отражается состояние научной проблемы, обосновывается актуальность темы диссертации, формулируются цель и задачи работы.

В первой главе содержится обзор методов моделирования гидроакустической среды передачи сигналов как линейной стохастической системы. При этом учитывается влияние на акустический сигнал непосредственно океанической среды, границ океана и движения корреспондентов.

Рассматриваются следующие основные свойства океанической сре-

ДЫ%

1) При интенсивности сигнала ниже точки кавитации, океаническая среда может трактоваться как линейная в том смысле, что для нее справедлив принцип суперпозиции. В данном случае используется понятие линейности в широком смысле, при котором требуется, что если у1(Ь) есть отклик среды на входной сигнал ж (Ь), Уа(Ь) - отклик на сигнал ха(Ь), то суммарный отклик у(Ь) на входной сигнал

равен у(Ь)*а^у^(Ь)+аауз(Ъ), где некото-

рые константы.

2) Среда является дисперсной в пространстве, по времени и по частоте, т.е. импульс акустического сигнала оказывается "размазанным" в пространстве и во времени, а его спектр - по частоте в точке приема.

3) Характеристики передачи среды изменяется во времени, по частоте и в пространстве случайным образом. Для их статистического

описания существенно определение интервалов стационарности однородности, которые могут быть установлены экспериментально.

4) Средняя мощность акустического сигнала уменьшается процессе распространения с увеличением частоты.

5) Можно выделить пять основных типов каналов подводно распространения звука:

Л) Приповерхностный канал

B) Подводный звуковой канал (без взаимодействия с граница океана)

C) Канал с "зонами конвергенции* (пространственно-периодиче кие зоны высокой интенсивности звука у поверхности)

О) Канал с 'отражением от дна*

Е) Канал на континентальном шельфе - влияние на распростра» ние сигнала границ океана.

При моделировании гидроакустической среды передачи сигнала с щественно также учитывать наличие аддитивных шумов, вызванных ь океанической средой, так и искусственными объектами.

Требования к адекватной модели гидроакустической срс передачи сигнала формулируются в следующем виде!

О - модель должна учитывать все главные свойства реалы среды, которые влияют существенным образом на любой, представл; щий интерес сигнал:

2) - модель должна выявлять и идентифицировать те характер« тики среды, которые являются наиболее важными при прохождении с> нала;

3) - модель должна обладать удобством аналитического описа] и функционального представления и допускать полный требуемый ана; сигналов в точке наблюдения;

4) - модель должна полностью специфицироваться на основан!

данных, полученных непосредственно из эксперимента;

5) - модель должна допускать приемлемую по времени и точности реализацию с помощью средств вычислительной техники.

Во второй главе разрабатываются функциональные модели гидроакустической среды, базирующеся на физике явлений, имеющих место в океане. На основе экспериметалышх данных, полученных из совместных работ с Акустическим институтом имени академика Н.Н.Андреева и литературных источников обоснована модель, использующая понятие лучевых трубок. Такая модель в эквивалентной форме представляется в виде совокупноти стохастических фильтров, определяемых своими функциями рассеяния.

Синтез функциональных моделей осуществляется с учетом следующих характеристик гидроакустической среды передачи сигналов:

1) Многолучевой структуры среды распространения;

2) Относительных интенсивностей, средних задержек, доплеровс-ких сдвигов частоты, углов прихода разделимых лучей или лучевых трубок;

3) Тонкой структуры лучевых трубок, характеризуемой системными функциями эквивалентных стохастических фильтров;

4) Корреляционных функций и энергетических спектров (функций рассеяния) акустических сигналов в пространстве, во времени и по частоте,-

5) Функций распределения вероятностей парциальных и суммарных системных функций эквивалентных стохастических фильтров.

Обосновывается создание Банка данных, характеризующих детерминированные и стохастические компоненты гидроакустической среды передачи сигнала. Эти данные должны давать исходную информацию при реализации имитационных моделей океанической среды для различных акваторий Мирового океана.

В третьей главе рассматривается моделирование детерминирова ной структуры гидроакустической среды, обусловленной многолучеЕ характером подводного распространения сигналов. Исходными даннь для рао-чета такой структуры служат гидрологические и геофизичесь свойства среды, характерные для исследуемой акватории Мирового о* ана. Разрабатывается эффективный параллельный алгоритм вычислен многолучевой структуры океанической среды на основе метода степе ных разложений при решении системы обыкновенных дифференциалы уравнений второго порядка.

Для расчета траектории луча в неоднородной изотропной сред характеризующей океан, используется система уравнений вида

„ ¿У др йр аг(1> р - » - - - - , <:

¿л* дг'1 > да ав

1 - 1,... ,п

где Р - Р(г) - показатель преломления среды, г - вектор л - мерн< пространства, йя - элемент длины луча.

При предположении аналитичности функции Р(г) в окрестности ' чки Сто), решение г€(я) для каждой компоненты 1 вектора г им< разложение в степенной ряд.

» г'*'(з ) " 1 А! ° " V*

А-О

где г^.г- , (яо) - Р(во,г[0}).

При машинной реализации численного решения (1) берутся пер я членов ряда (2), а (я +1)-Л отброшенныый член дает оценку называемой локальной ошибки дискретизации (т.е. ошибки данного ш интегрирования) и используется для выбора шага интегрирования.

Ограничиваясь первыми к-членами ряда(2) искомое решение г((з) для каждой компоненты ¿ можно представить в виде ярусно-параллельной формы (П-алгорити). Так, для к»7 будем иметь

г(я)'г *г Л+(г Ь+х )Ь3+((г И+х )н'+(хЬ*г ))Ь" (3)

О 1 3 9 те о 4

где г« г

г»

(а ), Н *а -з

* I

Для эффективной реализации П-алгоритма (3) требуется 5 параллельных процессоров*

Данные на входе Н,хо,г1 ,ха,гэ,г^,гв,гл,гт

Процессор 1 Процессор 2 Процессор 3 Процессор 4 Процессор 5

а «г И+х Ь »г Л+г с »г Л+г <} «г Л-*г Лг

1 г в в л 1 э а 1 1 о

а «г Ь3*х с »с Ьа*<1 Ы* <<)

3 11 Я 1 1

а -а Ьл+с за а

Принимая за оценку ускорения а параллельной формы (4) по сравнению с последовательным алгоритмом отношение числа операций к его

высоте и учитывая лишь операции умножения получим

ж число умножений и 9 ш -высота П-алгоритма 3

Из (2)-(4) следует полная схема П-алгоритма вычисления траектории луча на основании (О, когда одновременно вычисляются коэффициенты уравнений (3) и (5) с использованием рекуррентных соотношений.

В главе также рассматривается программная реализация данного метода вычисления траектории луча на ЭВМ традиционной архитектуры и ряд сопутствующих алгоритмов, обеспечивающих адекватное моделирование детерминированной структуры гидроакустической среды.

В четвертой главе синтезируется математическая модель гидроакустической среды передачи сигнала как дискретное случайное поле на основе его заданной статистики второго порядка.

Показано, что в рамках спектральной теории случайных полей,

передаточная функция Н многомерного стохастического фильтра хаг теризует случайное поле в области определения переменных прс ранства г, времени £ и частоты о и может быть представлена в вид

00 00

Н(й,«:|г|)« / / / | )>4г(С.г,у) <

— № оо ф

где г (9) функция с ортогональными приращениями, т.е. такая, что любых измеримых множеств 8 и

т { Г Г ¿г"(5л - О, в П а " 0 се

1 * * 1 я

и

т^ ¿г" (в)} - с12 (в) (61

8 - вектор л-мерного евклидова пространства X™

- матричная спектральная функция случайного поля, определе! на я".

В (5) используются пространственно-частотно-временные коорди! вектора в, смысл которых понятен из выражений, связывающих коррс ционную матрицу поля В с функцией рассеяния 5 (обобщение тео! Хинчина на случайные поля):

В(ЪЬ,Ъо,Ъг) « ; / )ехра2я(ййЬ-хЪа+фЪг))<&<3<л<1<9 ('

-05-00 9

/ / Sв(Ьt,Ъa,Ьr)exp(-j2п(йЬt-z^)o*ltЪr))a(t>t)d(Ьa)d(йr)

- ГО-СО X)

В(йЬ,Ъа,Ъг) ш т (ЖО , Ь , |г |)Н"(о /t , |г I)} ('

1 1 1 1 а,11 а# а'1 а.г'

где ф - область интегрирования по <р,£2 - доплеровский сдвиг част« Г - временная задержка, «р - угол прихода, -Ь - интервал вр<

ни, Во»«^ -Оа - интервал частоты, 6г - С | | -1 |) с! - интервал пространства, . Ро - средний угол прихода в области пространства о,\ - длина волны, г(,?г- пространственные координаты поля в области пространства о.

Разработана цифровая форма представления случайного поля, характеризуемого системными функциями гидроакустической среды, позволяющая воспроизводить на ЭВМ традиционной архитектуры множество реализаций этого поля:

я < я в.., я в , 1 в ) -в а а г я г-

- £ £ £ 1 ехрсгл^ся^я /м-пяпа/ы+1 1^/ь)), (8)

П т О т Ш о I -О * '

где о - комплексные взаимно ортогональные одинаково

п я,т•.

распределенные случайные числа со статистическими характеристиками , определяемыми соотношениями яг <0 о" > » 5 (л йп,я Ъ„,1 В)

1 *п».ят.Х* яя.Хт р т 1Г • I т р

(9)

я {О О* ) - О

1 п 01.тт1, 1т1 *п»3.жш2,\ш2

В (8) и (9) функции с индексом р представляют так называемые периодические аналоги исходных непериодических функций.

В пятой главе разрабатывается параллельный вычислительный алгоритм моделирования многомерного стохастического линейного фильтра. Алгоритм позволяет воспроизводить на ЭВМ двумерную передаточную функцию стохастического фильтра в виде множества реализаций случайного частотно-временного поля (8). Исходными данными при моделировании служат функция рассеяния океанической среды в области временных задержек и доплеровских сдвигов частоты и вероятностные распределения ортогональных компонент передаточной функции (или амплитудной и фазовой характеристик) эквивалентного стохастического фильт-

ра.

Для распараллеливания вычислений и использования алгоритма в разработанном алгоритме применяется факторизация матрицы прео< зуемых данных по строкам и столбцам в виде M-LR, где M - ра: строки и столбца, £ - колличество сегментов, Я-2*- число отечете сегменте. Внутренние L-2 сегмента заполняются нулями и тогда ai ритм вычисления двумерной передаточной функции стохастического льтра может быть представлен как алгоритм сегментированного ЕГО нулевыми внутренними сегментами (СБПФ)!

hf1> (¡U+r)-tr"-ih(r)+tf*(:t~"lh(R(L-1)+ri (1

Hfa) (Rl+a)*ï h£Ia,V0 (Rl+г) (H

ГшО

i/3J (La+D-ff" 1Ш*а) с и

l-о. 1.....L. г.а-O.I....K

где Ны- ехр(]2я/М), P't1

Как следует из (10) алгоритм СБПФ может быть записан в ярус -параллельной форме, когда на верхнем (10а) ярусе осуществля« предварительное преобразование данных, перестановка данных отне тельно множителя L на нижнем ярусе (Юс) и базовые БПФ разме Я»2* для каждого из L сегментов, вычисляемые параллельно.

Эффективность алгоритма обеспечивается сокращением вычиелк ных операций за счет нулевых сегментов исходной матрицы даш отсутствием ограничений на размер обрабатываемых двумерных касск и возможностью независимой параллельной обработки каждого сегме*

Ускорение вычислений а в параллельном двумерном алгоритме С приближенно можно определить в виде

а - т.,

где N - число сегментов, на которые разбиваются строки мат!

преобразованных данных, L - число сегментов, на которое разбиваются столбцы.

В шестой главе содержатся результаты разработки методики экспериментального исследования океанической среды как линейной стохастической системы. В соответствии с разработанной методикой обработка экспериментальных данных содержит следующие этапы;

1. Многоканальный ввод сигналов, записанных на магнитную ленту, в ЭВМ (разделение каналов, дискретизацияя и кодирование).

2. Выделение сигналов разделимых лучевых трубок.

3. Определение реализаций системных функций (передаточной функции, импульсной реакции) парциальных фильтров, эквивалентных лучевым трубкам.

4. Определение корреляционной функции и функции рассеяния элементарного тракта распространения сигнала, характеризуемого лучевой трубкой.

5.Определение функций распределения вероятностей ортогональных компонент, амплитуды и фазы передаточной функции параллельного фильтра, эквивалентного лучевой трубке.

В отличие от известных методов теории оптимальной фильтрации, используемых обычно в мировой практике экспериментальных исследований подводного распространения звука, предложенная методика базируется на вновь разработанной адаптивной процедуре идентификации океанической среды в условиях нестабильного временного масштаба принимаемого сигнала и действия аддитивных помех. Оптимальная оценка передаточной функции океанической среды Q(o,a>, где а - частота, а - параметр нестабильности временного мастаба испытательного сигнала, получает-ся в результате минимизации функционала.

J(a) - J |Q<ü.a|*do -» min, (Ii)

где (ко.а) - ит(о> —--<

<р сгл _!_х(о/а)

о

В (12) Н (о) - передаточная функция косинусного фильт Нсгл(о) - передаточная функция сглаживающего фильтра, У (о) - сп принятого сигнала, Х(а) - спектр испытательного эталонного сигн Показано, что существует единственный минимум (и) на нек ром отрезке (д°,а'), в котором оценка передаточной функции о(а а е 1а°,а'1 принимается равной функции Н(о).

В седьмой главе излагаются результаты применения разработа методики в экспериментах по зондированию различных акваторий Ы вого океана сигналами от источников подводных взрывов и сигнала большой базой (в».ГТ>70ОО>. На основании статистической обраб экспериментальных данных получены эмпирические функции рассе лучевых трубок, характерных для исследуемых трасс подводного простракения акустических сигналов, вероятностные распределения плитуд и фаз принимаемых сигналов и т.п. Указанные характерно легли в основу развиваемого Банка данных, дающих исходную инфо цию при реализации разработанной модели гидроакустической сред акваториях Балтийского и Филиппинского морей.

Результаты обработки экспериментальных данных подтверж обоснованность концепции гауссовости случайного поля акустиче сигналов при подводном распространении звука, положенной в ос имитационной модели. Это позволяет характеризовать статистиче свойства случайного поля акустического сигнала для различных а торий Мирового океана ограниченным числом параметров, необход при машинной реализации имитационной модели.

В восьмой главе содержится описание машинной реализ

разработанной имитационной модели гидроакустической среды передачи сигнала. В рамках машинного эксперимента исследуется влияние океанической среды на условия распространения акустических сигналов взрывного характера и сигналов с большой базой. Имитационная модель используется для исследования передаточной фунуции океаничъской среды при движении источника и приемника акустических сигналов. Для обработки сигналов на приемном конце канала передачи используется та же методика, которая применяется при обработке данных натурного эксперимента. Анализ статистических характеристик гидроакустической среды, полученных в результате машинного эксперимента, подтвеждаег адекватность имитационной модели реальной подводной среде распространения сигнала.

В заключении содержится изложение основных результатов диссертационной работы и выводы.

В приложении к работе содержатся тексты программ на языке Фортран-77, реализующих разработанные алгоритмы имитационного моделирования гидроакустической среды передачи сигнала и обработки экспериментальных данных, дающих исходную информацию для реализации модели на ЭВИ.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертационной работе поставлена и комплексно решена проблема имитационного моделирования гидроакустической среды передачи сигнала:

- разработаны концептуальные и теоретические основы статистического моделирования океанической среды как линейной стохастической системы передачи сигнала;

- выполнено адекватное описание гидроакустической среды передачи сигнала на основе использования методов геометрической оптики и математического аппарата спектральной теории стационарных

случайных полей:

- разработаны методы экспериментального исследования океани ской среды для получения данных, необходимых для реализации имитационной модели;

- разработаны концептуальные основы, алгоритмы и програи реализующие Банк данных для характеристик океанической ср различных акваторий Мирового океана, используемых в имитациох модели:

- разработан комплекс программ и аппаратных средств для оС ботки данных натурных экспериментов на базе ЭВМ;

- проведены экспериментальные работы с обработкой результе эксперимента по зондированию океанической среды взрывными сигиа/ и сигналами с большой базой в различных акваториях Мирового оке для формирования Банка данных:

- разработаны и реализованы на ЭВМ эффективные параллел! алгоритмы моделирования детерминированной и статистической стру* ры океанической среды как линейной стохастической системы;

- выполнена алгоритмическая и програмная реализация имитац! ной модели в виде специализирванного вычислительного комплекса базе ПЭВМ;

- проведены машинные эксперименты для исследования адеквап ти разработанной имитационной модели и ее применения для реш< различных прикладных задач.

Полученные в диссертационной работе теоретические и практик кие результаты использовались:

- при обработке данных натурных экспериментов АКИН имени 1 демика Н.Н.Андреева по зондированию океанической среды сигналам; источника подводного взрыва и сигналами с большой базой;

- при проведении НИР "Форштевень* (В/Ч 60130);

го

- при проведении НИР "Теснина-АН" (В/Ч 60130), АКИН имени академика Н.Н.Андреева).

Результаты диссертационной работы в достаточной степени отражены в следующих 24 публикациях, включая монографию и авторское свидетельство на изобретение:

1. Левшин И.П., Имитационное моделирование гидроакустического канала связи как линейной стохастической системы, 15 Всесоюзная школа-семинар по статистической гидроакустике, Тезисы докладов, Владивосток. I9G9.

2. Вадов Р.А.,Левшин И.П.»Цыбаков A.B., Экспериментальное исследование статистических свойств гидроакустического канала связи как линейной стохастической системы. 10-я Всесоюзная конференция по информационной акустике. Акустический институт имени академика Н.Н.Андреева. Тезисы докладов, М., 1990.

3. Левшин И.П., Сидоров A.B. Исследование передаточной функции океанической среды при движении источника и приемника акустических сигналов методом цифрового моделирования.Ш-й Всесоюзный акустический семинар "Модели, алгоритмы, принятие решений". Тезисы докладов, Минск, 1991.

4. Левшин И.П. Об алгоритмизации задач моделирования на ЭЦВМ многолучевых каналов связи. НТОРиЭ им.А.С.Попова. 22-я Всесоюзная научная сессия, лосвященнаядню радио. Секция распространения радиоволн. М., 1966.

5. Левшин И.П., Просин A.B. Моделирование многолучевого канала связи с дальним тропосферным распространением УКВ на ЭЦВМ. Радиотехника, 1966, 21, Т 2.

6. Просин A.B., Левшин И.П. Исследование статистических характеристик многолучевых каналов связи методом моделирования на ЭЦВМ. Симпозиум по вопросам помехоустойчивости систем связи с частотной

и фазовой модуляцией.Тезисы докладов.М.:"Сов.радио". 1970.

7. Левшин И.П., Цросин А.В. Цифровое моделирование многол вых радиоканалов. В кн.:Моделирование многолучевых радиокан для анализа и синтеза систем передачи информации. М.:"Наука". I

8. Просин А.В., Левшин И.П. Цифровое моделирование аналог систем передачи информации с ЧМ,содержащих многолучевые радиок лы. В кн.: Моделирование многолучевых радиоканалов для анали: синтеза систем передачи информации. М. :"Наука", 1978.

9. Просин А.В., Левшин И.П. Элементы отатистической те радиоканалов со случайными параметрами и методы их моделировани ЭЦВМ. II Международный симпозиум по теории информации. Тезисы ладов. М.: Ереван, 1971.

10. Levshin I.P., Proein A.V. Digital Probability Simula of Radio Channel Based on Seoond Order Statietioe.Proo. of the Conferene on Eleotronio Cirouits. Praga. 1979.

11. Prosin A.Y.t Levehin I.P. Digital Simulation of I Liniee with Angle Modulation Containing Stoohaatio Radio Channe Proo. of the III Conferene on Eleotronio Cirouits. Praga. 197912. Левшин И.П. Способ измерения затуханий и задержек с»

лов, Авт. свидетельство об изобретении, Т 223159 (1968).Бюлл.иг Т 24, 1968.

13. Левшин И.П.Идентификация многолучевого канала овязи пс токорреляциокной функции сигнала на его выходе, Proo.,Poi Colloq. on Microwave Commun., Budapest, 21-24 Apr.,1 st.22/1-22/10.

14. Левшин И.П.Автокорреляционная оценка характеристик ка! связи со случайными параметрами.Сб. Передача информащши по pi каналам, содержащим статистически неоднородные среда. М.,пНа; 1976.

15. Дальнее тропосферное распространение ультракоротких радиоволн, Под ред. Б.А.Введенского. М. : "Сов. радио". 1965.

16. Просин А.В.,Игошев И.П.,Левшин И.П. Автоматизация процесса статистической обработки радиосигналов путем использования электронной вычислительной машины, "Радиотехника", 1961, T.I6.N 5.

17- LevBhin I.P. Adaptive oorreotion of general form in dispersive oommunioation ohannel in terms of the autocorrélation function of the oorreotor output signal.- Proo. Fifth Colloq. on Microwave Commun., Budapest, 24-30 June, 1974, 1.

18. Просин A.B.,. Левшин И.П. Исследование искажений 4M сигналов в многолучевых каналах связи методом моделирования на ЭЦВМ. Симпозиум по вопросам помехоустойчивости систем связи с частотной и фазовой модуляцией. Тезисы докладов. М.:"Сов.радио".1970.

19. Левшин В.П., Левшин И.П. Исследование механизма генерации подводных акустических шумов вихревого характера методом цифрового моделирования. 10-я Всесоюзная конференция по информационной акустике. Акустический институт имени академика H.H.Андреева. Тезисы докладов. М., 1990.

20. Левшин И.П., Левшин В.П. Математическая модель акустических шумов,сопутствующих подводному распространению звука при быстрых флуктуациях параметров океанической среды. Ш-й Всесоюзный акустический семинар "Модели,алгоритмы,принятие решений". Тезисы докладов, Минск, 1991.

21. Левшин В.П., Левшин И.П. Моделирование акустических шумов вихревого характера в подводном звуковом канале на базе ПЭВМ, Всесоюзная научно-техническая конференция ВНГ0 Радиотехники,электроники и связи им.А.С.Попова, "Компьютерные методы исследования проблем теории и техники передачи дискретных сигналов по радиоканалам", докладов, М.: "Радио и связь", 1990.