Краткий обзор и анализ перспектив развития акустических приборов поиска пострадавших в неоднородных средах

Размещено на http://allbest.ru

Краткий обзор и анализ перспектив развития акустических приборов поиска пострадавших в неоднородных средах

А.К. Алимурадов, Ю.С. Квитка

Аннотация

Исследуются способы ведения поисковых работ в неоднородных средах, в особенности способ с использованием специальных приборов поиска. Предмет исследования - принцип действия специальных приборов поиска и условия их применения.

Целью работы является определение перспектив развития поисковых устройств акустического класса, позволяющих повысить эффективность определения местоположения пострадавшего под завалами. Проводится обзор способов ведения поисковых работ в неоднородных средах. Рассматриваются принципы действия и условия применения существующих приборов поиска, отмечаются их достоинства и недостатки. Выявляются проблемы фильтрации полезных акустических сигналов, оказывающие негативное воздействие на работоспособность и эффективность акустических приборов на территории проведения поисковых работ. Предлагается способ субполосной адаптивной фильтрации на основе разложения акустического сигнала на несколько частотных составляющих посредством метода декомпозиции на эмпирические моды в качестве перспективы развития поисковых устройств акустического класса, позволяющий повысить порог работоспособности в условиях интенсивных помех и точности определения местоположения пострадавшего в неоднородных средах.

Ключевые слова: акустические приборы поиска, поиск пострадавших, декомпозиция на эмпирические моды, акустический сигнал.

Введение

Согласно данным МЧС России уже за первые шесть месяцев 2019 г. при сравнительно одинаковом количестве пострадавших под завалами число погибших по сравнению с 2018 г. возросло на 25 % [1].

Основная причина этого - текущий уровень технического оснащения поисково-спасательных подразделений.

Эффективным решением задачи поиска пострадавшего в неоднородных средах является комплексное применение всех способов ведения поисковых работ.

Поисковые работы в неоднородных средах представляют собой ряд действий поисково-спасательных подразделений (групп, звеньев, расчетов), направленных на выявление точного местоположения людей под завалами и обеспечение связи с ними, определение их функционального состояния, объема необходимой помощи и наличия опасности воздействия на них вторичных поражающих факторов.

Существует четыре способа ведения поисковых работ: по свидетельствам очевидцев, сплошное визуальное обследование участка, кинологический (с использованием специально подготовленных собак) и технический (с использованием специальных приборов поиска). Данная статья посвящена краткому обзору специальных приборов поиска и анализу перспектив развития приборов акустического класса для поиска пострадавших в неоднородных средах. Научная работа является продолжением ранее опубликованных трудов авторов [2, 3] и выполнена при финансовой поддержке Совета по грантам Президента РФ, проект № СП-246.2018.5.

Типы поисковых приборов

Наиболее оперативным способом поиска является технический, который основан на распознавании и регистрации техническими устройствами признаков живого человека под завалами. Анализ данных предварительной инженерной разведки местности позволяет подобрать необходимое оборудование и провести поисковые работы с помощью технических устройств, что не только уменьшает вероятность совершения ошибок, но и сокращает время поиска до 30-60 мин. Эффективность зависит как от технических характеристик применяемых приборов, так и от параметров завала и ряда других факторов. По физическому принципу действия поисковые приборы подразделяются на следующие типы: оптические, или телевизионные, акустические, или сейсмические, радиолокационные, тепловизионные, химические и биолокационные.

Первый тип устройств обеспечивает визуальный осмотр наиболее труднодоступных мест проведения поисковых работ.

Второй и третий типы применимы при определенной физической активности пострадавшего: фиксируют различные шумы и колебания, формируемые в окружающем пространстве; выделяют определенные спектральные характеристики, присущие живому человеку.

Четвертый тип приборов особенно востребован в ночное время суток.

Пятый тип устройств основан на химическом анализе продуктов жизнедеятельности человека.

Шестой тип - на психофизиологических и лептонных свойствах человеческого организма.

На рис. 1 структурно представлено оснащение поисково-спасательных подразделений МЧС России [4].

Рис. 1. Оснащение поисково-спасательных подразделений МЧС России

Этапы проведения поисковых работ

Поисковые работы условно делятся на два этапа:

- обнаружение сигналов пострадавшего;

- поиск местонахождения (координат) пострадавшего (в то же время составляется схема завала, состоящая из пронумерованных квадратов поверхности).

Первый этап. В условиях отсутствия информации о местонахождении пострадавшего обнаружение сигналов осуществляется по индикаторной шкале приборов в точках измерения уровня сигнала при последовательном обходе квадратов несколькими операторами.

На рис. 2 представлены маршруты движения операторов, проходящие через центры квадратов поиска. Последовательность прохождения квадратов устанавливается с учетом вероятности обнаружения пострадавшего.

Рис. 2. Первый этап поиска с помощью технических устройств: обнаружение сигналов пострадавшего

Второй этап. В локации, где зафиксированы сигналы пострадавшего, измеряются новые уровни сигналов в четырех точках (в различных направлениях и удаленных на 1,5-3 м). Далее из четырех точек определяется точка максимального уровня сигнала, после чего действия повторяются относительно новой точки измерения (рис. 3).

Рис. 3. Второй этап поиска с помощью технических устройств: определение координат пострадавшего

Сравнение поисковых приборов

Соответственно если уровни сигналов в новых точках измерения меньше, чем в исходной точке, то пострадавший находится под завалом в данной локации. Рассмотрим конструктивные особенности, условия применения и недостатки таких приборов поиска пострадавших, которые изготовлены и приняты на снабжение аварийноспасательных формирований (табл. 1, 2).

Таблица 1

Принципы действия и конструкция поисковых приборов и систем

Таблица 2

Основные технические характеристики приборов поиска

Несмотря на малую дальность обнаружения, телевизионные приборы обеспечивают обследование недоступных областей под завалами с возможностью панорамного обзора зоны осмотра на дальности до 10-12 м с требуемой четкостью изображения и работы при нулевом уровне освещенности в зоне объекта за счет встроенной подсветки. Однако они требуют наличия отверстия не менее 35-45 мм для проникновения в завал [5]. Акустические приборы предназначены для обнаружения живых людей, не способных двигаться под завалами. Основными недостатками акустических приборов являются необходимость нахождения пострадавшего в сознании для формирования акустической или сейсмической волны; несовершенство микрофонных датчиков, не позволяющих точно определить местонахождение пострадавшего в завале; сложность выделения полезного акустического сигнала в шумовой обстановке [6].

Тепловизионные приборы дают изображение высокого качества, они эргономичны, ударостойки и защищены от влаги. К недостаткам тепловизионных приборов можно отнести невозможность ведения всех типов поисковых работ, так как инфракрасное излучение практически полностью поглощается твердыми предметами [7, 8].

Радиолокационные приборы, несмотря на их защищенность от попадания воды, малопригодны для работы во влажных средах и в областях, содержащих большое количество металлических конструкций, из-за возможного экранирования.

Однако они обладают высокой скоростью составления объемных изображений подповерхностной структуры завала (требует жесткой привязки к местности), что важно при проведении предварительной инженерной разведки местности [9-12].

Эффективным решением задачи поиска пострадавшего в неоднородных средах является комплексное применение всех способов ведения поисковых работ. Однако в первый час проведения поисковых работ наиболее эффективными являются акустические приборы, позволяющие обнаружить под завалами находящегося в сознании человека.

Современные акустические приборы «Delsar LifeDetector LD3», «Пеленг-1» и «Спрут- АПП» оснащаются всенаправленными микрофонами с частотным диапазоном от 3000 до 15 000 Гц. Для наиболее эффективного проведения поисковых работ требуется обеспечение приборов данного класса микрофонными датчиками, обладающими оптимальными направленными свойствами с динамическим диапазоном от 20 до 20 000 Гц. Главным недостатком акустических приборов поиска, существенным для практического применения, является неприспособленность к работе в условиях интенсивных помех.

Перспективы развития поисковых акустических приборов

Наиболее характерными помехами, оказывающими негативное воздействие на работоспособность акустических приборов, являются эхо-сигналы, ухудшающие разборчивость полезного сигнала и приводящие к погрешностям обнаружения пострадавших под завалами. Эффективная фильтрация эхо-сигналов возможна за счет разделения зарегистрированного акустического сигнала на несколько частотных составляющих - субполосной адаптивной фильтрации [13, 14]. На рис. 4 представлена структурная схема субполосной адаптивной фильтрации.

Рис. 4. Структура субполосного адаптивного фильтра

В данной схеме опорный сигнал x(n) и сигнал, прошедший через неизвестную среду d(n), разделены на определенное количество субполос посредством банка фильтра анализа H(z) = [H₀(z),H₁(z), …,H_N-₁(z)]. Из-за своей простоты в качестве алгоритма адаптивной фильтрации в субполосах используется нормализованный метод наименьших квадратов (Normalised least meansquares filter, NLMS). Весовые функции набора адаптивных фильтров каждой субполосы определяются по следующим формулам:

где x_i,_D и di,_d(n) - опорные и входные сигналы субполосного адаптивного фильтра; y_i,_d - выходные сигналы субполосного адаптивного фильтра; м- размер шага; N - число субполос; е- параметр регуляризации, который близок к нулю; е_i,d {п) - ошибка прореженной субполосы; п - индекс последовательностей дискретных отсчетов времени. Обзор литературы [15-17] и собственные исследования [2, 3] позволили выявить перспективность использования в поисковых акустических приборах субполосной адаптивной фильтрации на основе метода обработки в частотно-временной области - декомпозиции на эмпирические моды (ДЭМ) [18]. ДЭМ представляет собой уникальную адаптивную технологию анализа нестационарных данных, не требующую никакой априорной информации для разложения сигнала на частотные составляющие.

Адаптивность ДЭМ позволяет эффективно применять ее для анализа естественных сигналов. Разложение с помощью ДЭМ обеспечивает извлечение из сигнала различных колебательных функций. Среди всех модификаций (ДЭМ, МДЭМ, КМДЭМ и др.) наиболее перспективной в области анализа акустических естественных сигналов является улучшенная полная множественная декомпозиция на эмпирические моды с адаптивным шумом (ПМДЭМАШ) [19]. Ниже представлено краткое математическое описание ДЭМ и ее модификаций с добавлением шума:

Добавление контролируемого шума устраняет известные недостатки существующих разновидностей методов декомпозиции: эффект смешивания ЭМ; неполнота декомпозиции (все полученные шумовые копии разлагаются независимо друг от друга без связи между собой); остаточный белый шум; неинформативные «паразитные» ЭМ, отсеиваемые на ранних этапах разложения. В соответствии с обзором литературы фильтрация на основе ДЭМ и ее модификаций получила широкое распространение в ультразвуковом методе неразрушающего контроля [15], при определении источников аудиосигналов [16], а также при улучшении распознавания акустических речевых сигналов в условиях интенсивных помех [17]. На рис. 5 представлен пример разложения на ЭМ акустического сигнала длительностью 100 мс с помощью улучшенной ПМДЭМАШ. Как видно из рис. 5, метод улучшенной ПМДЭМАШ функционирует как диадический набор фильтров и может успешно применяться в субполосной адаптивной фильтрации. поисковый акустический субполосный неоднородный

Рис. 5. Результат разложения акустического сигнала с помощью улучшенной ПМДЭМАШ.

В левом столбце представлены осциллограммы исходного сигнала и полученных ЭМ (амплитуда в вольтах, время в дискретных отсчетах), в правом столбце ? спектральные плотности мощности (амплитуда в децибелах, частота в герцах): а ? акустический сигнал; б?и ? ЭМ1?ЭМ8. На рис. 6 представлен пример разложения на ЭМ чистого и зашумленного (ОСШ = 5дБ) акустических сигналов. В соответствии с результатами разложения шумовая составляющая зашумленного сигнала была выделена в первую высокочастотную моду (ЭМ0).

Рис. 6. Результат разложения чистого и зашумленного (ОСШ = 5дБ) акустических сигналов с помощью улучшенной ПМДЭМАШ.

Справедливо отметить, что в результате воздействия шума при разложении информативные составляющие акустического сигнала (ЭМ1-ЭМ2) подверглись незначительному искажению.

На основе сказанного можно сделать вывод, что применение в поисковых акустических приборах субполосной адаптивной фильтрации на основе метода улучшенной ПМДЭМАШ позволит существенно повысить порог работоспособности в условиях интенсивных помех и точности определения местоположения пострадавших под за - валами.

В левом столбце представлены осциллограммы чистого сигнала и полученных ЭМ (амплитуда в вольтах, время в дискретных отсчетах), в правом столбце - осциллограммы зашумленного сигнала и полученных ЭМ: а - акустический сигнал; б - шумовая составляющая (ЭМ0); в-к - ЭМ1-ЭМ8

Заключение

В статье проведен обзор способов ведения поисковых работ в неоднородных средах, в особенности способа с использованием специальных приборов поиска. Рассмотрены принципы действия и условия применения существующих приборов поиска, выявлены их достоинства и недостатки. Отмечены проблемы фильтрации полезных акустических сигналов, оказывающие негативное воздействие на работоспособность и эффективность акустических приборов на территории проведения поисковых работ.

В соответствии с обзором литературы и собственными исследованиями определены перспективы развития поисковых устройств акустического класса - предложена субполосная адаптивная фильтрация на основе улучшенной ПМДЭМАШ, позволяющая существенно повысить порог работоспособности в условиях интенсивных помех и точности определения местоположения пострадавших под завалами.

Библиографический список

1. Сравнительная характеристика чрезвычайных ситуаций, происшедших на территории Российской Федерации за 6 месяцев в 2019/2018 годах // Сайт МЧС России. - URL: http:// www.mchs.gov.ru

2. Способ опред. формантной разборчивости речи для оценки психоэмоц. состояния операторов систем управления с выс. степенью ответственности / А. К. Алимурадов, А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, Б. В. Султанов // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2019. - № 4 (30). - С. 58-69.

3. Помехоустойчивый алгоритм определения просодических характеристик речевых сигналов для систем оценки психоэмоционального состояния человека / А. К. Алимурадов, А. Ю. Тычков, П. П. Чураков, Д. В. Артамонов // Изв. вузов. Поволжский регион. Тех. науки. - 2019. - № 3(51). - С. 3-16.

4. Антонов. А. В. Нелинейная радиочастотная идентификация: решения и перспективы / А. В. Антонов // The Way of Science. International scientific journal. - 2014. - № 9 (9) - С. 21-22.

5. Каторин, Ю. Ф. Защита информации техническими средствами : учеб. пособие / Ю. Ф. Каторин, А. В. Разумовский, А. И. Спивак. - Санкт-Петербург : НИУ ИТМО, 2012. - 416 с.

6. Техника и оборудование // Сайт Дальневосточного регионального центра МЧС России. - URL: http://fareast.mchs.ru/folder/158743.

7. Карпенко, А. В. Тепловизионный наблюдательный прибор «Зенит-ТНП-11» // Оружие отечества. Отечественное оружие и военная техника : информ. портал. - URL: http://bastion- opk.ru/ zenit-tnp-1.

8. Волков, В. Г. Тепловизионные приборы для спецтехники / В. Г. Волков // Спецтехника и связь. - 2011. - № 1. - С. 2-10.

9. Бугаев, А. С. Обнаружение и дистанционная диагностика состояния людей за препятствиями с помощью РЛС / А. С. Бугаев, И. А. Васильев, С. И. Ивашев // Радиотехника. - 2003. - № 7. - С. 42-47.

10. Гречушкин, Н. Н. Приоритеты оснащения сил МЧС России / Н. Н. Гречушкин // Системы Безопасности. - URL: http://www.secuteck.ru

11. Приборы поиска. СМП-1П (радиолокационная система поиска с использованием пассивных маркеров) // Сайт ЗАО «Средства спасения». - URL: http://www.spasenie-mchs.ru

12. Нелинейные радиолокаторы // Сайт ЗАО «Средства спасения». - URL: http://pitbot.ru/ 31.shtml.

13. Jin, Q. Optimum filter banks for signal decomposition and its application in adaptive echo cancellation / Q. Jin, Z. Q. Luo, K. M. Wong // IEEE Transactions on Signal Processing. - 1996. - Vol. 44, № 7. - P. 1669-1680.

14. Topa, M. D. Digital adaptive echo-canceller for room acoustics improvement / M. D. Topa, I. Muresan, B. S. Kirei, I. Homana // Advances in Electrical and Computer Engineering. - 2010. - Vol. 10, № 1. - P. 50-53.

15. Zhang, Q. Applying sub-band energy extraction to noise cancellation of ultrasonic NDT signal / Q. Zhang, P. W. Que, W. Liang / / Journal of Zhejiang University. - 2008. - Vol. 9, № 8. - P. 1134-1140.

16. Taghia, J. One-channel audio source separation of convolutive mixture / Jalal Taghia, Jalil Taghia // CISSE 2007: Bridgeport, CT, USA - SCSS. - 2007. - Vol. 1. - P. 202-206.

17. Chatlani, N. EMD-based filtering (EMDF) of low-frequency noise for speech enhancement / N. Chatlani, J. J. Soraghan // IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. - 2012. - Vol. 20, № 4. - P. 1158 -1166.

18. Huang, N. E. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis / N. E. Huang, S. Zheng, R. L. Steven // Proc. Roy. Soc. London A. - 1998. - Vol. 454. - P. 903-995.

19. Colominasa, M. A. Improved complete ensemble EMD: a suitable tool for biomedical signal processing / M. A. Colominasa, G. Schlotthauera, M. E. Torres // Biomed. Signal Proces. - 2014. - Vol. 14. - P. 19-29.

Размещено на Allbest.ru