Экспериментальные исследования возможности регистрации шумоизлучения морского объекта в неблагоприятных гидрологических условиях при использовании адаптивной фильтрации помех

В настоящее время при всплытии подводного объекта, особенно в неблагоприятных гидрологоакустических условиях не обеспечивается его безопасность от столкновения с морскими целями. Показано, что для решения этой проблемы возможно применение в типовом тракте гидроакустической системы обнаружения использование линейного фильтра Калмана. Представлены результаты имитационного моделирования показывающие принципиальную возможность регистрации малошумных объектов в неблагоприятных условиях, при обеспечении всплытия подводного объекта. Приведены результаты морских экспериментальных исследований, которые показывают, что применение в гидроакустическом тракте обнаружения линейного фильтра Калмана позволяет подавить фоновую помеху моря, гидродинамические шумы и шумы дальнего судоходства на приемном устройстве и выделить сигналы шумоизлучения морского объекта при низких входных отношениях сигнал/помеха. Показано, что применение в тракте обработки адаптивного фильтра Калмана позволяет повысить выходное отношение сигнал/помеха, а также существенно увеличить время наблюдения за надводным объектом.For the ascent of the underwater object, especially in adverse conditions gidroakusticheskikh not ensured his safety from collision with the sea objectives. It is shown that to solve this problem it is possible to use a linear Kalman filter in a typical path of a hydroacoustic detection system. The results of simulation showing the principal possibility of registration of low-noise objects in adverse conditions, while ensuring the surfacing of an underwater object. The results of marine experimental studies, which show that the use of a linear Kalman filter in the sonar detection path allows to suppress background noise of the sea, hydrodynamic noise and noise of long-distance navigation at the receiver and to highlight the noise emission signals of the marine object at low input signal/noise ratios, are presented. It is shown that the use of an adaptive Kalman filter in the processing path can increase the output signal / noise ratio, as well as significantly increase the time of observation of the surface object.