Algorithm for detecting harmonic series in the noise emission spectrum of sea vessels | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitelnaja tehnika i informatika – Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. 2023. № 62. DOI: 10.17223/19988605/62/8

Algorithm for detecting harmonic series in the noise emission spectrum of sea vessels

An algorithm for detecting harmonic series (HS) in the noise emission spectrum of sea vessels is considered, which is based on a modified energy receiver using, at the first stage, a filter based on truncated order statistics (TOS-filter) to isolate discrete components (DC) of the noise emission spectrum, and at the second stage with using an energy receiver and the maximum likelihood criterion, which makes it possible to assess the presence of harmonic series and determine its fundamental frequency. The author declares no conflicts of interests.

Download file

Counter downloads: 9

Keywords

discrete components, harmonic series, order statistics, detection systems, statistical modeling

Authors

Name	Organization	E-mail
Rudko Igor M.	V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Science	igor-rudko@mail.ru

Всего: 1

References

Болгов В.М., Плахов Д.Д., Яковлев В.Е. Акустические шумы и помехи на судах. Л.: Судостроение, 1984. 192 с.

Бурдик В.С. Анализ гидроакустических систем. Л.: Судостроение, 1988. 392 с.

Горбань И.И. Обработка гидроакустических сигналов в сложных динамических условиях. Киев: Наукова думка, 2008. 276 с.

Шаталов Г.В. Моделирование узкополосного шума в виде отдельных дискретных составляющих и широкополосного шума в виде звукорядов // Морская радиоэлектроника. 2010. № 2 (32). С. 38-41.

Глазов Ю.Е., Ракитина И.С., Эпендиев М.Б., Глазкова В.Н., Мельникова Е.А. Методы снижения заметности узкополос ных процессов в гидроакустическом поле морских подвижных объектов (краткий обзор) // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2009. № 3. С. 69-76.

Деев В.В., Забродин Ю.М., Пахомов А.П., Тенетко В.А., Титов М.С. Анализ информации оператором-гидроакустиком. Л.: Судостроение, 1990. 192 с.

Зарайский В.А., Тюрин A.M. Теория гидролокации. Л.: ВМА, 1975. 604 с.

Рохманийко А.Ю., Якунин К.В., Сапрыкин В.А., Малый В.В., Есипов В.С. Устройство обнаружения шумовых гидроаку стических сигналов в виде звукоряда на основе вычисления интегрального вейвлет-спектра: патент на изобретение РФ № 2464588 от 20.10.2012; приоритет от 15.06.2011.

Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразования. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. 104 с.

Рудько И.М. Применение порядковых статистик в задачах обнаружения в частотной области // Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2016. Вып. 62. C. 6-29.

Рудько И.М. Исследование влияния параметров фильтра на основе усеченных порядковых статистик (УПС-фильтра) на его выходные характеристики // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2022. № 60. С. 42-51.

David H.A., Nagaraja H.N. Order Statistics. John Wiley & Sons, 2003. 458 p. (Wiley Series in Probability and Statistics).

Lampert T.A., O'Keefe S.E.M. On the Detection of Tracks in Spectrogram Images // Pattern Recognition. 2013. V. 46 (5). P. 1396-1408.

Рудько И.М. Стохастическая модель звукоряда // Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2014. Вып. 49. C. 81-95.