Математичне моделювання та обробка гідроакустичних сигналів у шумових середовищах
DOI:
https://doi.org/10.31861/sisiot2025.2.02019Ключові слова:
аналіз спектрів, оброблення сигналів, акустичні сигнали, імпульсна характеристика, масштабний параметрАнотація
У статті наведено результати дослідження методів підвищення ефективності передавання гідроакустичних сигналів у складних шумових середовищах шляхом застосування вейвлет-аналізу, адаптивної фільтрації та їх математичного моделювання. Гідроакустичні системи є ключовим інструментом забезпечення підводного зв'язку, проте їх функціонування істотно ускладнюється впливом багатопроменевого поширення, турбулентності водної середовища, відбитків від поверхні та дна, що призводить до спотворень та зниження достовірності інформації. У роботі реалізовано підхід структурно-функціонального синтезу, який поєднує математичний опис процесів поширення сигналів, вейвлет-декомпозицію для аналізу часово-частотної структури та адаптивну фільтрацію на основі критерію мінімізації середньоквадратичної похибки. Запропонована модель гідроакустичного каналу враховує імпульсну характеристику середовища та адитивний білий гаусовий шум, що дозволяє адекватно відтворити реальні умови передачі. Для підвищення точності реконструкції інформації розроблено комбінований алгоритм: на першому етапі здійснюється вейвлет-декомпозиція прийнятого сигналу, далі проводиться порогова обробка детальних коефіцієнтів за правилом Доного, після чого застосовується адаптивна фільтрація Вінера або LMS-типу. Завдяки часово-частотній локалізації вейвлетів забезпечується ефективне виділення інформаційних компонент навіть за низького співвідношення сигнал/шум. Моделювання в середовищі MATLAB підтвердило результативність комбінованої обробки: порівняння часових та спектральних характеристик сигналів до і після фільтрації засвідчило зменшення шумових компонентів та збереження основної структури. Отримані показники середньоквадратичної похибки та співвідношення сигнал/шум демонструють суттєве покращення якості реконструкції. Запропонований підхід може бути використаний у практичних гідроакустичних системах для підвищення їх завадостійкості, стабільності та точності відновлення інформаційних повідомлень у складних підводних умовах. Поєднання вейвлет-перетворення та адаптивної фільтрації формує основу для створення інтелектуальних систем обробки сигналів, здатних забезпечити ефективне функціонування в умовах стохастичних завад та нерівномірного поширення акустичних хвиль.
Завантажити
Посилання
J. Proakis, Digital Communications, 5th ed. New York: McGraw-Hill, 2008.
M. Stojanovic and J. Preisig, “Underwater Acoustic Communication Channels: Propagation Models and Statistical Characterization,” IEEE Communications Magazine, vol. 47, no. 1, pp. 84–89, Jan. 2009.
A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, 3rd ed. Prentice Hall, 2009.
M. Stojanovic, “Recent Advances in High-Speed Underwater Acoustic Communications,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 21, no. 2, pp. 125–136, Apr. 1996.
L. Berkhovskikh and Y. Lysanov, Fundamentals of Ocean Acoustics, 3rd ed. Springer, 2002.
Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing, 3rd ed. Academic Press, 2008.
MathWorks, “Wavelet and Signal Processing Toolbox Documentation,” [Online]. Available: https://www.mathworks.com/help
H. Liu, L. Ma, Z. Wang, and G. Qiao, “Channel Prediction for Underwater Acoustic Communication: A Review and Performance Evaluation of Algorithms,” Remote Sensing, vol. 16, no. 9, p. 1546, 2024, doi:10.3390/rs16091546.
X. Su, H. He, and J. Liu, “Recent Advances in Underwater Signal Processing,” Sensors, vol. 23, no. 13, p. 5777, 2023, doi:10.3390/s23135777.
D. L. Donoho, “De-Noising by Soft-Thresholding,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 41, no. 3, pp. 613–627, May 1995.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Безпека інфокомунікаційних систем та Інтернету речей
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
