Обнаружение-распознавание беспилотных летательных аппаратов с использованием составной модели авторегрессии их акустического излучения
Abstract
При решении актуальной задачи обнаружения по собственному акустическому излучению (АИ) беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), представляющих потенциальную угрозу для различных областей деятельности человека, возникает необходимость выделения его сигнала среди всех других акустических шумов. Применение для этой цели широко распространенной на практике модели авторегрессии затруднено необходимостью использовать значительные порядки модели, поскольку отличительные признаки акустического сигнала БПЛА, отличающие его от других сигналов, расположены в низкочастотной области спектра. В статье предложено использование составной модели авторегрессии, которая адекватно описывает корреляционные свойства сигнала на значительных временных интервалах, и обеспечивает повышение спектрального разрешения в области низких частот. Проведены экспериментальные исследования с использованием предложенной математической модели, которые показали существенные отличия спектральной плотности мощности (СПМ) АИ БПЛА от СПМ шумов различных источников, что позволило повысить качественные характеристики решения задачи обнаружения-распознавания БПЛА. Предложена упрощенная процедура определения частот пиков СПМ долговременной модели авторегрессии без вычисления спектра, которую целесообразно использовать при работе в реальном масштабе времени.
Keywords
