تحديد هوية أهداف السّونارات السّلبية

Abstract

تلجأ حديثاً معظم دول العالم إلى حماية حدودها الإقليمية من انتهاك الغواصات والسفن الحربية الغريبة لها, عن طريق نشر مجموعة من الحساسات Sensors على امتداد الشاطئ، ومن ثم ربط هذه الحساسات  بحاسب مركزي, يقوم بتحليل المعطيات المستقبلة من مياه البحر وتحليلها, ومن ثم تحديد هوية الهدف البحري, كي يصار للتعامل معه.

تم خلال العقود الثلاثة الماضية التعامل مع عدد من خوارزميات التخمين الطيفي                             (Spectrum Estimation),   وذلك كحل لمسألة تحديد هوية الأهداف السونارية أو الرادارية( السونار جهاز يقوم بكشف وتحديد مواقع الأهداف المائية بواسطة الأمواج  الصوتية).

سوف نقوم في هذا البحث باختبار اثنتين من أهم خوارزميات التخمين هذه, مبنيتين على أسس مختلفة عن مبادئ معالجة الإشارة الرقمية. حيث إننا سنقدم خوارزمية التخمين الطيفي المباشر,  كممثل لما يدعى بالأساليب التقليدية، وذلك لأنه بالرغم من مرور حوالي العقود الثلاثة على تطوير هذه الخوارزمية, فإنها لاتزال تسيطر على مساحة كبيرة من التطبيقات العملية؛ وذلك نظرا لبساطتها وحملها الحسابي الصغير. أما أساليب التخمين العالية التمييز   (High Resolution),     فسوف نمثلها في دراستنا هذه بواسطة   الخوارزمية الباراميترية Modified-FBLP. لقد تم التوصل إلى الخوارزمية الأخيرة هذه في العام 1985, وتعتبرها الأوساط العلمية من أهم الخوارزميات ذات دقة التمييز العالي في التخمين الطيفي.

قمنا في دراستنا هذه باختبار كلتا  الخوارزميتين, والمقارنة بينهما من حيث  الأداء والواقع العملي, وذلك في حالة مسجلات معطيات طويلة وقيم منخفضة لنسبة  الإشارة  إلى الضجيج (SNR). وهو الواقع العملي للكثير من ظروف العمل السونارية، حيث  تعاني الإشارات الصادرة عن الأهداف من الكثير من الضجيج المترافق, الذي يشوه طيف الإشارة المستقبلة, لدرجة تجعل من إعادة بناء هذا الطيف غاية في الصعوبة, وتمثل تحدياً علمياً كبيراً.

تبين النتائج التي توصلنا إليها  أنه في حال توافر سجل معطيات كاف عن الإشارات المستقبلة, فإن الأساليب التقليدية تتفوق في أدائها على غيرها, الأمر الذي يبرر هيمنة هذه الأساليب على التطبيقات العملية.

Recently, the majority of  the coastal countries are trying to protect their regional water by mounting transducers along the coast area. Then the transducers are connected to a central processing unit for underwater source identification.

During the last three decades many estimation algorithms were proposed as a solution to the underwater object identification problem. In this paper two estimation algorithms based on different bases of signal processing were investigated.

The direct algorithm was introduced as a representative of the so called classical or Transform-based methods. Though three decades were elapsed since the proposition of this method as a solution to the spectrum estimation problem, it still dominates  a large area of applications.  This is due to the simplicity and the small computational burden of the method.

The parametric method is represented by the Modified-FBLP algorithm. The Modified-FBLP was proposed in 1985 and was considered one of the best high resolution spectrum estimation algorithms.

The performance and the practical potential of both algorithms were tested in case of long data records and low SNR values. This frequently occurs in SONAR environment, where underwater propagated waves suffer  from different types of accompanying noise, which distorts its spectrum and makes the process of rebuilding it a matter of  real challenge.

The results show clearly the superiority of the classical methods to the others in case of long data records. This justifies its domination over a wide area of applications that are concerned with underwater source identification problem.