Применение инвариантов для обнаружения слабых сигналов в ближней зоне акустической освещенности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

При решении многих практически важных задач гидроакустики используются свойства веерной интерференционной структуры поля интенсивности сигнала, которая в мелком море в координатах “расстояние – частота” в значительной мере определяется близким к единице значением волноводного инварианта β (инварианта С. Д. Чупрова). Ниже свойства волноводного инварианта исследуются в ближней зоне акустической освещенности (БЗАО) глубокого моря, и обнаружено, что его значения неустойчивы – при изменении условий распространения волноводный инвариант изменяется в широких пределах и инвариантом не является. Показано, что в БЗАО более перспективным оказывается использование фазо-энергетического инварианта βef, который в БЗАО с высокой точностью равняется единице и устойчив. Также впервые обнаружено, что в БЗАО при определенных условиях возможно когерентное сложение Фурье-компонент на комплексной плоскости, если при суммировании спектральных составляющих комплексных спектров вдоль гребней вводить поправку на вариацию фазы. При такой обработке в случае стационарной помехи может существенно повыситься вероятность обнаружения слабых сигналов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

С. П. Аксенов

Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук

Email: skbmortex@mail.ru
Россия, Москва

Г. Н. Кузнецов

Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: skbmortex@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Чупров С.Д. Акустика океана: современное состояние. М.: Наука, 1982. С. 71–91.
  2. Kevin L., Cockrell K., Schmidt H. Robust passive range estimation using the waveguide invariant // J. Acoust. Soc. Am. 2010. V. 127. № 5. P. 2780.
  3. Kuznetsov G.N., Kuz’kin V.M., Pereselkov S.A. Estimation of the velocity of underwater objects in the passive mode using frequency-shift data // Phys. Wave Phenom. 2014. V. 22. № 4. P. 306–311.
  4. Zhu Q. et al. The waveguide invariant close to the deep-water bottom // Applied acoustics. 2024. V. 217. P. 109870.
  5. Emmetiere R. et al. Understanding deep-water striation patterns and predicting the waveguide invariant as a distribution depending on range and depth // JASA. 2018. V. 143. P. 3444.
  6. Аксенов С.П., Кузнецов Г.Н. Энергетические инварианты в звуковых полях глубокого и мелкого моря // ДАН. 2022. Т. 507. № 1. С. 9–14.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. ВРСЗ на выбранном участке Норвежского моря, август (многолетние усредненные данные).

Скачать (27KB)
3. Рис. 2. Пространственное распределение |P(f, r, zs, z)|2 в БЗАО в модовом ВКБ-приближении: f = 300–700 Гц, zs = 100 м, z = 150 м, r = 0.01–2.0 км; светлые линии – 13 гребней f3(r)–f15(r).

Скачать (117KB)
4. Рис. 3. Акустическая интенсивность (а) в БЗАО в модовом ВКБ-приближении; фазо-энергетический инвариант βef (б), f = 300–700 Гц, zs = 150 м, z = 20 м, r = 0.01–2.0 км.

Скачать (115KB)
5. Рис. 4. Зависимости амплитуды звукового давления и углов скольжения от расстояния. 1 – амплитуда звукового давления в модовом ВКБ-приближении, 2 – амплитуда звукового давления в лучевом приближении, 3 – угол скольжения “прямого” луча в точке приема, 4 – угол скольжения отраженного от свободной поверхности луча в точке приема, 5 – βef . 50 при zs = 150 м, z = 20 м, r = 0.01–1.7 км и двух частотах: f = 50 Гц (a); f = 300 Гц (б).

Скачать (81KB)
6. Рис. 5. 1 – амплитуда вдоль гребня с номером n = 1 в лучевом приближении, 2 – приращение фазы вдоль гребня с номером n = 1, 3 – β . 100 вдоль гребня с номером n = 1 при zs = 150 м, z = 100 м, r = 0.01–2.6 км, f = 3.7–443 Гц.

Скачать (32KB)
7. Рис. 6. 1 – приращение фазы вдоль гребня с номером 2 (см. рис. 3) в лучевом приближении, 2 – то же в модовом ВКБ-приближении (кривые 1 и 2 не различимы); 3 – амплитуда вдоль гребня интерферограммы с номером 2 в лучевом приближении; 4 – то же в модовом ВКБ-приближении: r = 690–1165 м, f = 302–695 Гц, zs = 20 м, z = 150 м.

Скачать (35KB)
8. Рис. 7. 1 – приращение фазы вдоль гребня с номером 2 (см. рис. 3); 2 – амплитуда вдоль гребня; 3 – некогерентная сумма вдоль гребня, 4 – когерентная сумма вдоль гребня: r = 687–1169 м, ∆r = 0.1 м, f = 300–700 Гц, zs = 20 м, z = 150 м.

Скачать (36KB)

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».