Schema a blocchi del side scan sonar

Schema a blocchi del side scan sonar

L’immagine in figura 1.6 mostra lo schema di principio di un side scan sonar.

Figura 1.6  Schema a blocchi di un sistema sonar generico.  Alcuni componenti dello schema potrebbero essere disposti in ordine diverso
Figura 1.6  Schema a blocchi di un sistema sonar generico.  Alcuni componenti dello schema potrebbero essere disposti in ordine diverso

Le operazioni che il ricevitore esegue in sequenza sono le seguenti:

  • TVG (Time variable gain). Equalizzazione del livello dell’eco ricevuto.
  • Demodulazione e filtraggio
  • Processing di tipo non coerente: rivelatore di inviluppo – filtro passa basso (il ricevitore cambia se il sistema è a compressione di impulso)
  • Conversione Analogico Digitale (A/D)
  • Compensazione del guadagno di processing
  • Memorizzazione dei dati

L’equalizzazione si rende necessaria, perché raggi provenienti da punti del fondale a distanza maggiore subiscono maggiore perdita per propagazione e per assorbimento.

Il fattore di equalizzazione che viene applicato al segnale ricevuto, dipende dal raggio r ed è pari a:

\[\xi ={{r}^{4}}\cdot {{10}^{2\alpha \cdot r}}\]

Se l’equalizzazione non venisse eseguita ne risulterebbe compromessa la qualità dell’immagine.

L’intervallo di campionamento è pari alla durata dell’impulso per un sistema ad onda continua.

Dopo il campionamento, si passa alla digitalizzazione dei dati campionati. L’immagine è rappresentata da una matrice. Gli elementi di tale matrice, rappresentano ciascuno un pixel dell’immagine, ovvero il livello di intensità luminosa con cui quel punto sarà stampato sullo schermo di visualizzazione.

Poiché i segnali sono di tipo monocromatico, non è possibile ottenere un immagine a  “colori”  (ovviamente, lavorando nella gamma dell’acustico, e operando con onde non elettromagnetiche si tratterebbe di “colori acustici”, diversi dai colori che vedremmo illuminando il fondale con una sorgente luminosa). Immaginando un sistema di memorizzazione a 8 bit per campione, ogni pixel sarebbe rappresentato da un intero compreso tra 0 e 255 (si va da un’intensità nulla che corrisponde ad un punto nero, a un’intensità massima pari a 255 che corrisponde al bianco).

Per ogni impulso trasmesso si costruisce una riga della matrice dell’immagine. Pertanto la riga i-esima della matrice, rappresenta la striscia i-esima del fondale.

Simulatore side scan sonar

Autore del software sviluppato in MATLAB:  Ing Casparriello Marco 

Capitolo 1   Side Scan Sonar – Principi di funzionamento

1.1       Introduzione

1.2       Risoluzione

1.3       Impulso trasmesso

1.4       Schema a blocchi di un side scan sonar

1.5       Post-Elaborazione del segnale ricevuto

1.6       L’equazione del sonar

1.7       Unità di misura.

Capitolo 2    Parametri acustici in ambiente marino.

2.1       Introduzione.

2.2       Velocità del suono.

2.3       Attenuazione per assorbimento.

2.4       Effetto di curvatura dei raggi

2.5       Riflessione.

2.6       Scattering.

2.7       Legge di Lambert

2.8       Ombre acustiche.

Capitolo 3  Descrizione del Software MATLAB.

3.1       Schema di principio del simulatore.

3.2       Modelli Teorici Simulatori Sonar

3.3       Approccio cell scattering.

3.4       Parametri di ingresso e approssimazioni

3.5       Generazione della rugosità del fondale.

3.6       Batimetria.

3.7       Posizionamento di oggetti sul fondale.

3.8       Backscattering.

3.9       Algoritmo di individuazione dei punti in ombra.

3.10     Impronta a terra e divisione in celle di risoluzione.

3.11     Simulazione del movimento del sonar

3.12     Algoritmo di correzione per i punti a quota non nulla 

3.13     Aggiunta del rumore.

Capitolo 4  Risultati e Simulazioni MATLAB

4.1  Risultati e  Simulazioni.

Appendici

Appendice A.

Appendice B.

Appendice C.

Riferimenti

[1]  Paul C. Etter, Underwater Acoustic Modelling  and  Simulation, third edition. Spon Press, 2003

[2]  BLONDEL, Philippe. The handbook of sidescan sonar. Springer, 2007

[3]  GODDARD, Robert P. The sonar simulation toolset, release 4.6: Science, mathematics, and algorithms. WASHINGTON UNIV SEATTLE APPLIED PHYSICS LAB, 2008.

[4]  ETTER, Paul C. A review of recent developments in underwater acoustic modeling. The Journal of the Acoustical Society of America, 2011, 129: 2631

[5]  JACKSON, Darrell R.; RICHARDSON, Michael; RICHARDSON, M. Michael D. High-frequency seafloor acoustics. Springer Science+ Business Media, 2006

[6]  LURTON, Xavier. An introduction to underwater acoustics: principles and applications. Springer-Praxis, 2002.

[7] SOWMYA, S. T. V. Study of Reverberation Time Series and Echo Detection Algorithm in Reverberation Limited Scenarios

[8] HODGKISS JR, W. An oceanic reverberation model. Oceanic Engineering, IEEE Journal of, 1984, 9.2: 63-72.

[9] AINSLIE, Michael. Principles of sonar performance modelling. Springer, 2010.

[10] PORTER, Michael B.; LIU, Yong-Chun. Finite-element ray tracing, theoretical and computational acoustics. World Scientific Publishing Co, 1994, 2: 90.

[11] Finn B. Jensen, William A. Kuperman, Michael B. Porter, Henrik Schmidt Computational Ocean Acoustics, 2th edition, 2011, Springer

[12] By Gorm Wendelboe, (2007). Acoustical Identification of Sea-Mines.Ph.D.
Thesis. Technical University of Denmark: Oersted(DTU)

[13] HODGES, Richard P. Underwater acoustics: Analysis, design and performance of sonar. Wiley, 2011