Für ein Sonarsystem ist ein Taucher ein Ziel mit einer geringen Rückstrahlfläche. In Verbindung mit den Bedingungen des Unterwasserschallkanals ist es für ein Sonarsystem schwierig, eine frühe und zuverlässige Detektion zu ermöglichen. Da ein Sonarsystem zur Taucherdetektion in der Regel bei Schiffen zum Einsatz kommt, die in relativ flachem Wasser vor Anker liegen, kommt es in diesem Fall zu einer starken Nachhallbelastung im empfangenen Signal.
Mit Hilfe des Frequency-Division-Multiplexing-MIMO (FDM-MIMO), ist es möglich, unter der Verwendung von orthogonalen Sendesignalen und Beamforming-Algorithmen, die Richtungsauflösung eines Sonarsystems zu erhöhen und den Nachhall im betrachteten Winkelbereich zu reduzieren.
Die vorliegende Arbeit stellt weiterhin ein kognitives Sonar-System vor, das Daten seiner Umwelt erfasst, verarbeitet und die Signalverarbeitung auf die gemessenen Umwelt- und Zielbedingungen anpasst. Dies wird realisiert, indem die Detektionsdaten auf Trackingebene analysiert werden. Hier wird versucht, Bewegungsmuster, die dem eines Tauchers entsprechen können, zu erkennen. Ist ein potentieller Taucher erfasst, passt sich die Sende- und Empfangssignalverarbeitung auf das entsprechende Ziel an. Es kann gezeigt werden, dass ein anschwimmender Taucher durch dieses Vorgehen unter gegebenen Umweltbedingungen mit einem kognitiven MIMO-Sonarsystem signifikant früher detektiert werden kann als mit einem Sonarsystem mit herkömmlicher Signalverarbeitung.
Aktualisiert: 2020-12-08
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