ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2026, № 9 · СМЕЖНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Адаптивный выбор направления зондирования в акустических системах на основе сверхразрешающей пеленгации источников помех. Часть 2

Н.П. Красненко1, И.А. Рыбаков1

1 Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, Томск, Россия
PDF DOI: 10.30898/1684-1719.2026.9.5 УДК 534.6.08 Опубликована 9 ноября 2026

Аннотация

Работа посвящена исследованию разрешающей способности методов сверхразрешающей пеленгации (Кейпона и MUSIC) применительно к задаче локализации широкополосных акустических помех в системах атмосферного мониторинга. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения помехозащищенности содаров, функционирующих в условиях интенсивного техногенного и природного шума. Проведен анализ зависимости основных показателей качества пеленгования – глубины провала между пиками пространственного спектра и минимального разрешаемого углового расстояния – от отношения помеха/внутренний шум, длительности входной реализации и количества элементов антенной решетки. Моделирование выполнялось с использованием реальных записей акустических помех. Полученные количественные зависимости позволяют обоснованно выбирать параметры системы и алгоритм пеленгации в зависимости от конкретной помеховой обстановки. Работа является продолжением первой части, в которой был предложен общий подход к адаптивному выбору направления зондирования на основе пеленгации источников помех.

  • содар
  • адаптивная антенная решетка
  • угловые координаты
  • помехи
  • пеленгация
Abstract (in English)

Adaptive selection of the sounding direction in acoustic systems based on super-resolution direction finding of interference sources. Part 2

This study investigates the resolution performance of the Capon and MUSIC super-resolution direction-of-arrival (DOA) estimation methods for localizing broadband acoustic interference in atmospheric monitoring systems. The relevance of this research is driven by the need to improve the interference immunity of sodar systems operating in environments characterized by intense anthropogenic and natural acoustic noise. The study analyzes the dependence of the principal DOA estimation performance metrics–the depth of the valley between adjacent peaks in the spatial spectrum and the minimum resolvable angular separation–on the interference-to-internal-noise ratio, the observation interval, and the number of antenna array elements. Numerical simulations were performed using real-world recordings of acoustic interference. The resulting quantitative relationships provide a sound basis for selecting both the system parameters and the DOA estimation algorithm according to the prevailing interference environment. This paper is a continuation of Part I, in which a general framework for the adaptive selection of the sounding direction based on interference source localization was proposed.

Финансирование

Работа выполнена в рамках государственного задания ИМКЭС СО РАН и при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ по проекту № FEWM-2023-0014 (ТУСУР).

Для цитирования

Красненко Н.П., Рыбаков И.А. Адаптивный выбор направления зондирования в акустических системах на основе сверхразрешающей пеленгации источников помех. Часть 2 // Журнал радиоэлектроники. – 2026. – № 9. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2026.9.5

Литература

  1. Красненко Н.П. Акустическое зондирование атмосферного пограничного слоя. – Томск: Водолей, 2001. – 278 с.
  2. Bradley S. Atmospheric Acoustic Remote Sensing: Principles and Applications. – CRC Press Taylor & Francis Group, 2007. – 296 p.
  3. Красненко Н.П., Рыбаков И.А. Адаптивный выбор направления зондирования в акустических системах на основе сверхразрешающей пеленгации источников помех. Часть 1. // Журнал радиоэлектроники. – 2026. – №. 6. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2026.6.14
  4. Rodionov A.A., Savelev N.V. Acoustic Imaging with Superresolution Techniques Using Nonequidistant Planar Antenna Arrays // Acoustical Physics. – 2025. – Т. 71. – №. 1. – С. 42-49. https://doi.org/10.31857/S0320791925010075
  5. Иваненков А.С., Родионов А.А., Савельев Н.В. Построение акустических изображений с помощью гибких микрофонных антенных решеток с использованием сверхразрешающих методов // Изв. вузов. Радиофизика. – 2021. – Т. 64. – №. 7. – С. 522-534. https://doi.org/10.52452/00213462_2021_64_07_522
  6. Родионов А.А., Семенов В.Ю. Шумопеленгация акустических источников с помощью решеток микрофонов при наличии интенсивной помехи // Известия высших учебных заведений. Радиофизика. – 2023. – Т. 66, N 4. – С. 253-261. https://doi.org/10.52452/00213462_2023_66_04_253
  7. Малышкин Г.С., Шафранюк А.В. Адаптивное разрешение широкополосных гидроакустических сигналов с частично нарушенной когерентной структурой // Акустический журнал. – 2013. – Т. 59, N 5. – С. 613. https://doi.org/:10.7868/S0320791913040102
  8. Малышкин Г.С., Тимофеев В.Н., Туркалова О.И. Разрешение и оценка параметров слабых сигналов при наличии мешающих источников в зоне Френеля с помощью современных адаптивных алгоритмов // Акустический журнал. – 2013. – Т. 59, N 4. – С. 520. https://doi.org/10.7868/S0320791913040114
  9. Capon J. High-Resolution Frequency-Wavenumber Spectrum Analysis // Proceedings of the IEEE. – 1969. – Vol. 57. – P. 1408-1418.
  10. Мюнье Ж., Делиль Ж.Ю. Пространственный анализ в пассивных локационных системах с помощью адаптивных методов // ТИИЭР. – 1987. – Т. 75, N 11. – С. 21-37.
  11. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. – М.: Радио и связь, 2003. – ISBN 5-256-01698-9.
  12. Classical and Modern Direction-of-Arrival Estimation / editors T. Engin Tuncer, Benjamin Friedlander. – Academic Press, 2009. – ISBN 978-0-12-374524-8.
  13. Гейбриелл У.Ф. Спектральный анализ и методы сверхразрешения с использованием адаптивных решеток // ТИИЭР. – 1980. – Т. 68, N 6. – С. 19-32.
  14. Crescenti G.H. The degradation of doppler sodar performance due to noise – acoustic sounder measurements // Atmospheric Environment. – 1998. – Vol. 32, N 9. – P. 1499-1509.
  15. Литвинов О.С., Применко Д.А., Винтайкин Б.Е., Борута В.С. Сравнение эффективности применения корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов // Антенны. – 2020. – N 5(267). – С. 32-41. https://doi.org/10.18127/j03209601-202005-04
  16. Azimi-Sadjadi M.R., Pezeshki A., Roseveare N. Wideband DOA estimation algorithms for multiple moving sources using unattended acoustic sensors // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 2008. – Vol. 44, N 4. – P. 1585-1599. https://doi.org/10.1109/TAES.2008.4667733
  17. Fang Q.Y., Han Y., Jin M.Z., Liu W.D. Modification of Evaluation Criterion for DOA Estimation Algorithms in Resolving Incident Signals with Different Power // Journal of Signal Processing. – 2021. – Vol. 37, N 7. – P. 1285-1294. https://doi.org/10.16798/j.issn.1003-0530.2021.07.019
  18. Красненко Н.П., Рыбаков И.А., Раков А.С. Реализация электронного управления лучом в акустической антенной решетке // Электронные средства и системы управления : материалы докладов Международной научно-практической конференции. – 2023. – N 1-1. – С. 27-29.
  19. Wax M., Kailath T. Detection of signals by information theoretic criteria // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. – 1985. – Vol. 33, N 2. – P. 387-392. https://doi.org/10.1109/TASSP.1985.1164557
  20. Akaike H. A new look at the statistical model identification // IEEE Transactions on Automatic Control. – 1974. – Vol. 19, N 6. – P. 716-723. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705
  21. Rubinstein R.Y., Kroese D.P. Simulation and the Monte Carlo method. – John Wiley & Sons, 2016.
  22. Smith M.J.T. Aircraft Noise. – Cambridge: Cambridge University Press, 2004. – 418 p.
  23. Kinsler L.E., Frey A.R., Coppens A.B., Sanders J.V. Fundamentals of Acoustics. – New York: John Wiley & Sons, 2000. – 560 p.