Первичная обработка гидроакустических сигналов на основе итеративного моделирования помехо-сигнальной обстановки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Сотников, Антон Алексеевич

• Сотников, Антон Алексеевич
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сотников, Антон Алексеевич

Список условных обозначений и сокращений.

Введение.

Глава 1. Актуальные проблемы первичной обработки ГАС.

1.1. Существующие методы обработки пространственно-временных сигналов.

1.1.1. Базовые положения.

1.1.2. Классическое ФХН.

1.1.3. Оптимальные спектральные методы пространственной обработки.

1.1.4. Параметрические методы пространственной обработки.

1.1.5. Недостатки оптимальных методов.

1.1.6. Обработка широкополосных сигналов. Алгоритмы

Фроста и Гриффитса-Джима.

1.2. Пассивная гидролокация в среде с многолучевым распространением.

1.2.1. Обоснование необходимости учета и параметризации среды.

1.2.2. Традиционные методы оценки координат источника в пассивном режиме.

1.2.3. Особенности распространения звука в мелком море.

1.3. Проблемы реализации первичной обработки ГАС в гидролокационных комплексах.

1.3.1. Реализация различных этапов вычислений в современных ГАК.

1.3.2. Современная техническая база пространственной оптимальной обработки в частотной области.

1.3.3. Особенности аппаратной реализации первичной обработки ГАС во временной области.

1.3.4. Оценка перспектив реализации широкополосной адаптивной обработки ГАС на программируемых логических БИС.

1.4. Выводы.

Глава 2. Применение итеративного моделирования помехо-сигнальной обстановки для первичной обработки ГАС.

2.1. Принципы адаптивного моделирования для определения неизвестных параметров.

2.2. Процедура первичной обработки ГАС с помощью итеративного моделирования.

2.3. Исследование эффективности итеративного моделирования в задаче определения пространственных и спектральных характеристик источников звука.

2.4. Сравнение обнаружительной способности итеративного моделирования и других методов пространственно-временной обработки ГАС в случае нескольких коррелированных источников звука.

2.5. Выводы по проведенным программным экспериментам.

Глава 3. Расширение возможностей итеративного моделирования в рамках первичной обработки при использовании модели окружающей среды.

3.1. Постановка требований к модели для первичной обработки данных в стесненной водной среде.

3.2. Расчет влияния отраженных сигналов.

3.3. Возможности повышения эффективности при оценке дальности цели в стесненной водной среде с помощью моделирования многолучевого распространения в горизонтальной плоскости.

3.4. Программный эксперимент по комплексному исследованию эффективности первичной обработки ГАС с помощью итеративного моделирования. Выводы.

Глава 4. Способы повышения эффективности реализации программноаппаратного модуля первичной обработки ГАС.

4.1. Электронный модуль обработки многоканального сигнала Сибирского Солнечного Радиотелескопа.

4.1.1. Реализация спектрального анализа широкополосного сигнала в реальном времени на основе акустооптической ячейки.

4.1.2. Использование ПЛИС для схемотехнической реализации сбора и предварительной обработки многоканальных данных.

4.2. Оценка возможности реализации первичной обработки ГАС многоэлементной антенны на современной программируемой логике.

4.2.1. Постановка задачи создания системы сбора и обработки широкополосных ГАС.

4.2.2. Структура модуля сбора и обработки данных на основе FPGA Stratix II фирмы Altera.

4.2.3. Функциональные блоки и процедура вычислений при расчете выхода ФХН и адаптации весов по методу НСКОО (ФХН Фроста).

4.2.4. Сравнительный анализ реализации блока первичной обработки на FPGA и СП, перспективыиспользования FPGA для создания мобильных систем гидролокации.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Первичная обработка гидроакустических сигналов на основе итеративного моделирования помехо-сигнальной обстановки»

Актуальность темы.

В настоящий момент произошла смена приоритетов в назначении морских гидролокационных систем. Раньше основной ареной действия служил открытый океан, в современном мире наибольшее внимание уделяется операциям у побережья в отдельных регионах, где складываются кризисные ситуации. Соответственно, в качестве потенциальных целей сейчас рассматриваются объекты, обладающие малой гидроакустической заметностью - малотоннажные надводные плавсредства, небольшие подводные лодки (ПЛ) и т.д. Другим фактором становится все возрастающая потребность борьбы с незаконной деятельностью в прибрежной зоне, осуществляемую, как правило, с помощью небольших судов. Все это делает задачу обнаружения малых целей вблизи береговой линии (в бухтах, фиордах и т.д.) весьма актуальной. Это обстоятельство с учетом сложных гидролого-акустических условий на мелководье требует новых подходов к обработке гидроакустических сигналов (ГАС).

Распространение звуковых волн в прибрежной акватории в условиях мелководья принципиально отличается от распространения в открытом море. Здесь характерными являются множественные отражения звука от дна, поверхности и берегов. Высокая интенсивность деятельности человека в прибрежной полосе, и, как следствие, большее число различных источников звука и более высокий уровень шума также усложняет решение задач обнаружения, идентификации и слежения. Следовательно, необходимо выделять локальные помехи, помехи вызванные реверберацией и фоновые шумы моря, что повышает требования к разрешающей способности системы обработки ГАС.

Одним из вариантов увеличения разрешающей способности является увеличение протяженности приемной антенны (апертуры) и увеличения числа элементов, что не всегда возможно. Для достоверного выделения и оценивания сигналов целей на фоне множественных помех при недостатке или отсутствии априорной информации о целях и ограниченной апертуре массива гидрофонов требуются адаптивные алгоритмы обработки данных, учитывающих влияние среды распространения.

Реализация таких алгоритмов требует большого объема вычислений и возможна только с применением высокопроизводительных средств обработки. Поэтому практическое использование подобных методов в системах реального времени проблематично, а при возрастании числа идентифицируемых источников их применение становится практически невозможным. Достоверность оценок при этом сильно зависит от точности информации о параметрах моделируемой среды. Некоторые же методы, могут использоваться только с определенным типом многоэлементных антенн, что сужает область их применения -вместо стационарных комплексов, имеющих регулярную пространственную конфигурацию (линейные, цилиндрические, сферические), широкое распространение в последнее время получают конформные антенны (по обводу корпуса судна), гибкие буксируемые антенны, а также приемные массивы, элементы которых устанавливаются на гидроакустических буях. Обработка сигналов с многоэлементных антенн произвольной конфигурации обладает своей спецификой, что накладывает отпечаток на выбор методов.

Соответственно этим тенденциям изменяются и принципы построения современных гидролокационных комплексов. Системы формирования характеристик направленности (ФХН) для антенн с линейным или круговым расположением гидрофонов, предполагающие однолучевое распространение сигнала от цели и использующие адаптацию к локальным и глобальным помехам уступают место системам, реализующим оптимальные алгоритмы для антенных массивов с произвольным расположением элементов и учитывающим влияние среды. Перспективные пассивные и активные гидроакустические средства уже не смогут обходиться без таких многоэлементных «интеллектуальных» антенн.

Задачи, решаемые обработкой ГАС, могут варьироваться в зависимости от назначения, активного (гидролокатор) или пассивного (шумопеленгатор) освещения обстановки и задач, ставящихся перед всей системой в целом - обнаружение целей, определение их параметров (акустических и пространственных), сопровождение целей, классификация, траекторный анализ и т.п. Отдельно следует отметить режим пассивной гидролокации (шумопеленгования), где предметом обработки является акустический сигнал, излучаемый собственно целью. Малое отношение сигнал-шум (ОСШ) при пассивном режиме требует более сложной процедуры первичной обработки, т.е. обнаружения цели и выделения полезного широкополосного сигнала на фоне помех. Сложность обработки искупается возможностью классификации цели, определению параметров ее движения и прочих характеристик по оценке данных, полученных в результате пространственно-временного анализа первичного поля цели. Немаловажным фактором является также и скрытность этого режима - при шумопе-ленговании не излучается зондирующих импульсов, как в активном режиме, которые, как правило, демаскируют носитель гидроакустического комплекса (ГАК). В ГАК ПЛ режим шумопеленгования в силу этой и ряда других причин получил приоритетную роль.

Таким образом, основной задачей при проектировании комплексов пассивной гидролокации, в частности, систем первичной обработки ГАС, является поиск компромисса между эффективностью системы в задачах обнаружения и идентификации целей и ее сложностью. Повышение сложности ведет к увеличению массы, габаритов, энергопотребления, стоимости и т.п., то есть таких параметров, на которые накладываются жесткие ограничения. Поэтому основными направления исследований в области вычислительной гидроакустики являются, с одной стороны, поиск новых эффективных алгоритмов обработки, которые позволили бы получать больше информации при том же объеме вычислений, с другой - разработка эффективных высокопроизводительных программно-аппаратных средств обработки массивов данных.

Цели и задачи исследования.

Цель работы - повышение эффективности систем первичной обработки гидроакустических сигналов многоэлементных антенн произвольной формы, предназначенных для использования в пассивном режиме в средах, характерии зующихся большим количеством локальных помех и неоднородностью в горизонтальной плоскости.

Основные задачи работы:

1. Разработка методов обнаружения нескольких источников звука, в т.ч. коррелированных, определения их пространственных и акустических характеристик на основе моделирования помехо-сигнальной обстановки.

2. Исследование способов снижения объема вычислений при определении дальности источников звука для стесненных прибрежных участков за счет упрощения акустической модели среды и использования многолучевого распространения, вызванного горизонтальной неоднородностью среды.

3. Разработка программного исследовательского комплекса, включающего в себя генератор помехо-сигнальной обстановки для формирования тестовых выборок сигналов многоэлементной антенны, и программно-алгоритмическое обеспечение, реализующее обработку ГАС в соответствии с разработанными методами.

4. Исследование эффективности предложенных методов в задачах первичной обработки ГАС с помощью разработанного программного исследова

-----тельского комплекса. ------------------—

5. Разработка высокопроизводительного программно-аппаратного модуля первичной обработки широкополосных ГАС на основе современных средств параллельных вычислений.

Научная новизна.

Разработан метод обнаружения целей, определения их пеленга и спектральных характеристик излучаемого звука в сложной помехо-сигнальной обстановке на основе итеративного моделирования. Метод позволяет увеличить вероятность обнаружения целей на фоне локальных помех (в т.ч. коррелированных с полезным сигналом) по сравнению с традиционными методами первичной обработки.

Предложен метод оценки расстояния до источника акустических колебаний на основе предсказания и моделирования трасс прохождения звуковых волн с учетом отражений, вызванных батиметрической рефракцией в средах с многолучевым распространением в горизонтальной плоскости.

Показано, что реализация сбора и обработки широкополосных ГАС на основе современных высокопроизводительных микросхем программируемой логики позволяет увеличить производительность и снизить массогабаритные характеристики блока первичной обработки ГАС.

Практическая значимость.

Разработанные методы могут быть использованы для создания блоков первичной обработки гидроакустических комплексов, предназначенных для обнаружения целей и определения их параметров на фоне большого количества локальных помех. Следовательно, они могут применяться в современных пассивных гидролокационных системах, создаваемых на основе многоэлементных антенн. Применение данных методов позволит увеличить обнаружительную способность систем пассивной гидролокации.

Внедрение полученных результатов.

Результаты работы использовались для выполнения НИР «Цигуне» (20022004 гг.) и «Цурок» (2005-2007 гг.), посвященных исследованию методов первичной обработки ГАС в целях повышения эффективности систем пассивной и активной гидролокации.

В рамках диссертационной работы разработан и создан электронный блок управления, сбора и обработки данных акустооптического приемника (АОП) Сибирского солнечного радиотелескопа (ССРТ) для Института солнечной и земной физики (ИСЗФ) СО РАН (г. Иркутск), с весны 2005 три экземпляра которого внедрены в опытную эксплуатацию на ежедневных наблюдениях ССРТ для формирования радиоизображений Солнца.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Метод обнаружения целей, определения их пеленга и спектральных характеристик излучаемого звука на основе итеративного моделирования обладает лучшим пространственным разрешением при разделении коррелированных волн, чем у всех известных спектральных методов, предназначенных для работы с многоэлементными антеннами произвольной формы.

2. В случае сложной помехо-сигнальной обстановки (большого количества источников) метод итеративного моделирования при реализации требует существенно меньшего объема вычислений, чем параметрические методы, при равной обнаружительной способности. При этом в отличие от параметрических методов, для построения итеративной модели не требуется априорной информации о помехо-сигнальной обстановке (количестве источников звука в среде, их пространственных и спектральных характеристиках).

3. Метод определения дальности источников акустических колебаний путем моделирования многолучевого распространения ГАС в горизонтальной плоскости позволяет существенно снизить объем вычислений при определении координат цели в пассивном режиме.

4. Использование микросхем программируемой логики общего назначения в качестве вычислительной базы блока первичной обработки позволяет совмещать на одной микросхеме реализацию задач сбора данных, формирования диаграммы направленности и адаптивной пространственно-временной обработки широкополосных многоканальных ГАС. При этом структура современных микросхем программируемой логики, оптимизированная под параллельные вычисления, позволяет достичь в несколько раз большей производительности (при прочих равных параметрах) по сравнению с реализацией на сигнальных процессорах.

Краткая характеристика работы:

Работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений.

В первой главе приведен обзор актуальных проблем первичной обработки гидроакустических сигналов. Сначала приводятся базовые понятия и определения, касающиеся данной области, далее рассматриваются существующие алгоритмы, использующиеся для пространственно-временной обработки сигналов многоэлементных антенн. Рассматриваются достоинства и недостатки методов, сфера их применения, особенности и присущие им ограничения при использовании в тех или иных задачах. Особенное внимание уделяется методам оптимальной обработки, предназначенных для работы в сложной помехо-сигнальной обстановке, в неоднородной среде с многолучевым распространением и т.п. Оценивается вычислительная сложность методов, возможности ее оптимизации для использования в системах реального времени. В заключительной части исследуются возможности современных средств обработки сигналов, а также делается обзор современных тенденций в области программно-аппаратной реализации обработки ГАС, особенно первичной обработки.

Во второй главе приводится описание предложенного метода первичной обработки ГАС с применением итеративного моделирования помехо-сигнальной обстановки. Показана процедура обработки на основе пространственно анализа-акустического поля с помощью формирования характеристики направленности во временной области, что позволяет перейти из пространства элементов антенны в область лучей с последующим спектральным разложением широкополосного отклика по каждому лучу с помощью БПФ. Результаты этой обработки используются для моделирования источников звуковых колебаний в среде. Моделирование производится последовательно с добавлением на каждом шаге (итерации) нового гармонического источника плоской волны, параметры которого определяются из соображений минимизации невязки. Таким образом, путем последовательного усложнения модели появляется возможность выделения слабых источников, маскируемых более сильными коррелированными помехами. Представлены примеры программных экспериментов, позволяющих оценить эффективность предложенного метода, объем и характер вычислений по сравнению с другими алгоритмами оптимальной обработки.

В третьей главе описывается расширение данного метода от модели плоской волны до точечного источника. Приводится описание используемой пространственной модели многолучевой стесненной среды со сложным рельефом отражающих границ, исследуется возможность оценки дальности на основе учета и моделирования трасс прохождения отраженного сигнала. Описаны особенности среды, где может применяться такой подход. Предложены возможные критерии оценки дальности целей с помощью предложенного метода. Приводятся результаты программного эксперимента где представлен пример решения задачи обнаружения и определения координат целей в сложной среде с многолучевым распространением в горизонтальной плоскости, высоким уровнем шума и более сильными, чем полезный сигнал, направленными помехами.

Четвертая глава посвящена вопросу реализации методов первичной обработки ГАС на основе современных средств цифровой и аналогов-цифровой обработки сигналов. Представлена разработка высокопроизводительной системы обработки сигналов на основе акустооптической ячейки. Оценена возможность приложения подобной структуры к реализации первичной обработки ГАС. Показаны достоинства использования программируемой логики в многоканальных системах сбора и обработки данных. Далее представлена разработка модуля первичной обработки на основе современной программируемой логической БИС - FPGA. Показано сравнение подобной платформы по сравнению с сигнальными процессорами. Рассмотрены достоинства и недостатки такого подхода, перспективы использования для современных ГАК.

Список публикаций:

1. Нежевенко Е.С., Сотников A.A., Чулков B.JI. Обработка гидроакустических сигналов с применением адаптивного моделирования // труды ГА-2004 - стр. 459-462, С.-Пб., 2004

2. Нежевенко Е.С., Сотников A.A. Адаптивное моделирование в задачах первичной обработки гидроакустических сигналов // Автометрия. - 2004. - Т. 40, №.4. - стр. 33-43, Новосибирск, 2004.

3. Сотников A.A. Устройство считывания оптической информации на основе ПЗС-линейки // Материалы АПЭП-2004. Новосибирск, 2004, Т. 3, стр. 313316.

4. E.S. Nejevenko, A.A. Sotnikov, Adaptive modeling for hydroacoustics signal processing, Proc. PRIA-7-2004, St.- Petersburg, 2004, 825-828.

5. E.S. Nejevenko, A.A. Sotnikov. Improvement of Sound Source Detection by using of the Shoreline Modeling // Proc. ACIT-SIP-2005 - pp. 161-166, Novosibirsk, 2005.

6. A.V. Gubin, R.Yu. Stasyuk, S.V. Lesovoi, V.D. Barmasov, and A.A. Sotnikov. The Antenna Control System and the Data Acquisition System of the Siberian Solar Radio Telescope // Proc. ACIT-ACA-2005 - pp.161-165, Novosibirsk, 2005.

7. Nejevenko E. S., Sotnikov A. A. Adaptive Modeling for Hydroacoustic Signal Processing // Pattern Recognition and Image Analysis, 2006, Vol. 16, No. 1, pp. 5-8.

8. Сотников A.A. Использование программируемой логической БИС для реализации адаптивной обработки широкополосных гидроакустических сигналов // труды ГА-2006 - стр. 428-432, С.-Пб., 2006.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Сотников, Антон Алексеевич

Заключение

По результатам диссертационной работы можно сделать следующие выводы:

1. Разработан метод первичной обработки ГАС, использующий итеративное моделирование акустического поля на приемной антенне и позволяющий автоматически оценивать сложную окружающую помехо-сигнальную обстановку и фиксировать находящиеся в ней цели. Показано, что данный подход приемлем для антенн любой формы.

2. С помощью программного моделирования показано, что разработанный метод проявляет лучшую обнаружительную способность в сложной среде с большим количеством источников, в т.ч. коррелированных между собой, чем известные спектральные методы первичной обработки ГАС. В частности, с помощью итеративного моделирования удавалось выявить несколько источников (и оценить их параметры) с интенсивностью на 15-20 дБ меньше, чем маскирующие их направленные помехи.

3. Показано, что при реализации предложенный метод требует существенно меньшей производительности, чем известные параметрические методы. Например, в ряде случаев при равной обнаружительной способности объем вычислений при обработке с помощью итеративного моделирования более чем на порядок меньше. При этом для построения модели помимо данных о конфигурации антенны не требуется априорной информации о помехо-сигнальной обстановке (количестве источников звука в среде, их пространственных и спектральных характеристиках).

4. Исследовано влияние среды на формирование акустического поля. Предложена упрощенная двумерная модель описания стесненной водной среды и процедура предсказания и расчета многолучевого распространения акустических волн в горизонтальной плоскости.

5. Предложен метод оценки дальности, основанный на прогнозировании многолучевого распространения ГАС в горизонтальной плоскости, который может применяться в стесненных средах с существенной батиметрической рефракцией для антенн произвольной формы (без требований к большой вертикальной и горизонтальной апертуре).

6. С помощью численного моделирования показано, что предложенный метод позволяет оценивать расстояние до источника в случаях, когда традиционные методы, основанные на расчете кривизны фронта волны, не работают в силу малой апертуры приемного массива, а модельные методы, в частности MFP, не могут быть использованы в системах реального времени из-за большого объема вычислений.

7. Разработан программный исследовательский комплекс, включающий в себя генератор помехо-сигнальной обстановки для формирования тестовых выборок сигналов произвольной многоэлементной гидроакустической антенны и программно-алгоритмическое обеспечение, реализующее обработку ГАС в соответствии с разработанными методами. Комплекс использован для исследования эффективности методов первичной обработки, в т.ч. предложенных в данной работе, для различных вариантов помехо-сигнальной обстановки и различных многоэлементных антенн.

8. Разработан и создан электронный блок управления и сбора информации акустооптического приемника, предназначенный для спектрального анализа радиосигналов, внедренный в эксплуатацию на ССРТ ИСЗФ СО РАН. Для считывания и предварительной обработки многоканальных данных (12 разрядов) с тактовой частотой 2.4 МГц использована микросхема программируемой логики МАХ 7000 фирмы Altera. Устройство может быть использовано в системах первичной обработки ГАС как основа для спектрального анализа интенсивности широкополосных сигналов.

9. Разработан блок сбора данных и первичной обработки ГАС для многоэлементной антенны произвольной формы на основе микросхемы программируемой логики FPGA. Показано, что применение современных FPGA (Stratix II фирмы Altera) в качестве платформы для реализации методов многоканальной цифровой обработки ГАС позволяет (в т.ч. за счет оптимизации процедуры вычислений) увеличить производительность почти в 7 раз, при одновременном уменьшении массогабаритных характеристик и энергопотребления модуля первичной обработки по сравнению с реализацией на наиболее быстродействующем на сегодняшний день целочисленном сигнальном процессоре (TMS320C6414 фирмы Texas Instruments).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сотников, Антон Алексеевич, 2007 год

1. Корякин Ю.А., Смирнов С.А., Яковлев Г.В. Корабельная гидроакустическая техника. СПб.: Наука, 2004.

2. А. Р. Лисс, А. В. Рыжиков, А. В. Челпанов, Цифровой вычислительный комплекс современных гидроакустических систем, Гидроакустика, вып. 2, стр. 6-14, СПб, 2000.

3. B.C. Сизиков. Устойчивые методы обработки результатов измерений. -СПб.: Специальная Литература, 1999.

4. В.В. Караваев, В.В. Сазонов. Статистическая теория пассивной локации. М.: Радио и связь, 2004.

5. Р.А. Монзинго, Т.У. Миллер. Адаптивные антенные решетки. / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986.

6. Н. Krim and М. Viberg. Two decades of array signal processing: The parametric approach, IEEE Signal Processing Mag, pp. 67-94, July 1996.

7. D. Van Veen and К. M. Buckley. Beamforming: A versatile approach to spatial filtering, IEEE Signal Processing Mag., vol. 5, pp. 4-24, 1988.

8. Б.Уидроу, С.Стирнз. Адаптивная обработка сигналов. / Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1989.

9. Y. Hua, А.В. Gershman and Q. Cheng. High-Resolution and Robust Signal Processing. New York.: Marcel Dekker, 2003.

10. У.С. Найт, Р.Г. Придхэм, C.M. Кэй. Цифровая обработка сигналов в гидролокационных системах, ТИИЭР, т.69, ноябрь 1981.

11. W. Howells. Explorations in fixed and adaptive resolution at GE and SURC, IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. AP-24,pp. 575-584,1976.

12. S. P. Applebaum and D. J. Chapman. Adaptive arrays with main beam constraints, IEEE Trans. Antennas Propagat., vol.AP-24, pp. 650-662, 1976.

13. Кэйпон. Пространственно-временной спектральный анализ с высоким разрешением, ТИИЭР. 1969. - Т. 57, № 8. - С. 69.

14. R. Т. Lacoss. Data adaptive spectral analysis method, Geophysics, vol. 36, pp. 661-675,1971.

15. С.Jl. Марпл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. / Пер. с англ. М.: Мир, 1990.

16. L.C. Godara. Application of Antenna Array to Mobile Communications, Part II ¡Beam-Forming and Direction-of-Arrival Considerations, Proceedings of the IEEE, Vol.85,No.8, August 1997, pp.1195-1245.

17. H. L. Van Trees. Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part IV, Optimum Array Processing. New York: Wiley, 2002.

18. N.L. Owsley. "Sonar Array Processing" in "Array Signal Processing", S.Haykin, ed., Prentice-Hall, New Jersey, 1985.

19. I.I. Korshever. Adaptive Array Processing for Sensor Fields with Arbitrary Geometry. Proceedings o/ACIT2002, Novosibirsk, 2002. pp. 502-506.

20. A. George, J. Garcia, K. Kim, and P. Sinha. Distributed Parallel Processing Techniques for Adaptive Sonar Beamforming, Journal of Computational Acoustics, Vol. 10, No. l,pp. 1-23,2002.

21. F.B. Jensen, W.A. Kuperman, M.B. Porter, H. Schmidt. Computational Ocean Acoustics, American Institute of Physics, New York, 1994.

22. Р.Д. Урик. Основы гидроакустики. / Пер. с англ. Л.: Судостроение,1978.

23. S. Stergiopoulos. Implementation of Adaptive and Synthetic-Aperture Processing Schemes in Integrated Active-Passive Sonar Systems, Proceedings of the IEEE. 1998. - Vol. 86, No. 2, pp. 358-396.

24. Михайлов Г.А. Оптимизация методов Монте-Карло. М.: Наука,1987.

25. Фрост. Алгоритм линейно-ограниченной обработки сигналов в адаптивной решетке. ТИИЭР. 1972. - Т. 60, № 8. - С. 5.

26. L. J. Griggiths, С. W. Jim, An Alternative Approach to Linearly Constrained Adaptive Beamforming, IEEE Trans, on Antennas and Propagation. 1982. -Vol. AP-30,No. l,pp. 27-34.

27. Гриффите. Простой адаптивный алгоритм для обработки сигналов антенных решеток в реальном времени. ТИИЭР. 1969. - Т. 57, № 10. - С. 6.

28. А.В. Комляков. Корабельные средства измерения скорости звука и моделирования акустических полей в океане. СПб.: Наука, 2003.

29. J1.M. Бреховских, О.А. Годин. Акустика слоистых сред. М.: Наука,1989.

30. F.B. Jensen. Wave Theory Modeling: A Convenient Approach to CW and Pulse Propagation Modeling in Low-Frequency Acoustics, IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1988. Vol. 13, No.4. P. 186-197.

31. H.P. Bucker. Use of calculated sound fields and matched field detection to locate sound sources in shallow water., J. Acous. Soc. Am. vol. 59, pp.368-373, 1976.

32. J. Krolik. SSAP with Computational Acoustic and Electromagnetic Propagation Models, IEEE SP Magazine, June, pp.47-52 ,1998.

33. Авилов K.B. Современные численные модели звуковых полей в океане и их приложение к решению практических задач гидроакустики // труды ГА-2006-стр. 5-10.

34. Porter М.В. Acoustic Models and Sonar Systems. IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1993. Vol. 18, No.4. P. 425-437.

35. A. Tolstoy. Matched Field Processing for Underwater Acoustics. Singapore: World Scientific, 1993.

36. A.B. Baggeroer, W.A. Kuperman, P.N. Mikhalevsky, An overview of matched field processing methods in ocean acoustics. IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 18, pp.401-424 , October 1993.

37. А.Б. Бэггероуер. Обработка сигналов в гидролокации // Применение цифровой обработки сигналов / Под ред. Э. Оппенгейма. М.: Мир, 1980. С. 367-485.

38. R.J. Vaccaro, The past, present, and the future of underwater acoustic signal processing. IEEE SP Magazine, Vol. 15, Issue 4, pp.21-51, 1998.

39. Preisig J.C. Coupled Acoustic Mode Propagation Through Continental-Shelf Internal Solitary Waves. IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1997. Vol. 22, No.2. P. 256-269.

40. Kuperman W.A., Lynch J.F., Shallow-Water Acoustics. Physics Today -2004. October. P. 55-61.

41. Riley J.M. Experimental Measurement of the Array Bearing Error Caused by Bathymetric Refraction. IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1997. Vol. 22, No.2. P. 211-218.

42. А. Корпел. Акустооптика: Обзор основных принципов. ТИИЭР. т.69, N1, 1981, с. 55.

43. Нежевенко Е.С. Оптические сигнальные процессоры и аналоговые вычислительные устройства: теория, принципы построения, применение. Автореферат на соиск. степени д.т.н. Новосибирск, 2002.

44. G. A. Machado, N. С. Battersby, С. Toumazou, On the Development of Analogue Sampled-Data Signal Processing, Analog Integrated Circuits and Signal Processing, Vol 12, pp. 179-199, 1997.

45. Yang W., Chang P. Programmable Switched-Capacitor Neural Network for MVDR Beamforming. IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1996. Vol. 21, No.l. P. 77-84.

46. Haykin S. Adaptive Filter Theory. Prentice-Hall, New Jersey, 2001.

47. Ю.А. Корякин, A.P. Лисс, A.B. Рыжиков. Создание цифровых вычислительных комплексов гидроакустических систем на базе отечественных микропроцессоров // труды ГА-2006 стр. 14-19.

48. Farrow, C.W., A continuously variable digital delay element, IEEE International Symposium on Circuits and Systems, 1988, page(s) 2641 2645 vol.3 1988.

49. J. Bier. Evaluating Performance FPGAs vs. DSPs, FPGA Journal, Oct.,2003.

50. А. Хабаров. Микросхемы FPGA и DSP-процессоры конкуренция или взаимодействие? Электронные компоненты, 2006, №1, с. 43-46.

51. Carron Н., Boizard J.L., Albouy В. An architecture dedicated to the real time processing of wide-band circular antennas // Proc. OCEANS 2000 MTS/IEEE Conference and Exhibition 2000. Vol. 3, P. 1669-1672.

52. P. Graham, В. Nelson. FPGA-based sonar processing I I Proc. 1998 ACM/SIGDA 6th int. symp. Field programmable gate arrays 1998, P. 201-208.

53. Б. Кривошеин. Адаптивная фильтрация широкополосных сигналов с применением ПЛИС, Электронные компоненты, 2006, №1, с. 47-50.

54. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.

55. J.W. Cooley, and J.W. Tukey, An Algorithm for the Machine Computation of Complex Fourier Series, Mathematics Computation, Vol. 19, pp. 297-301, April 1965.

56. Incze M.L. Characterization of Coastal Environments for Acoustic Models // Proc. OCEANS 2000 MTS/IEEE Conference and Exhibition 2000. Vol. 2, P. 887-904.

57. Ebbeson G.R., Ozard J.M., Wort P., Litchfield G., Vigneron C. An Environmental Database for Matched-Field Processing // Proc. OCEANS 2000 MTS/IEEE Conference and Exhibition 1997. Vol. 1, P. 660-665.

58. A.T.Altyntsev, A.A.Dutov, V.V. Grechnev et al. Millisecond-duration microwave burst observations with the SSRT fast data acquisition system, Solar Physics, 1996, 168, 145-158.

59. Занданов В.Г., Тресков T.A., Уралов A.M., Секундные пульсации микроволнового излучения активных областей, // Исследования по геомагнетизму, аэрономии и физике солнца. Наука, М., No.68, стр.21-31. 1984.

60. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и практика цифровой обработки сигналов. -М., Мир, 1978.

61. Kaiser, J.F., "Nonrecursive Digital Filter Design Using the Io- sinh Window Function," Proc. 1974 IEEE Symp. Circuits and Systems, (April 1974), pp. 20-23.