Publicação
Acústica submarina: Operacionalização de um array de hidrofones no âmbito do projecto Deepfloat e Sidenav.
| Resumo: | Atualmente, diversas operações subaquáticas realizadas em mar aberto ou rios são efetuadas por sistemas dedicados, recorrendo regularmente, ao auxílio de ROV’s (Remotely Operated Vehicles) e AUV’s (Autonomous Underwater Vehicle). No desenrolar destas tarefas, estes aparelhos necessitam de se mover verticalmente ao longo de uma coluna de água. É neste contexto que os projetos “Deepfloat” e “Sidenav” têm como objetivo desenvolver um sistema de variação de lastro flexível para aplicações em profundidade, recorrendo ao conceito de movimento de óleo para efetuar o bombeamento da água, e, desta forma, aumentar o leque de operações a realizar em ambientes de elevadas pressões, ao mesmo tempo que se reduz a energia consumida nas mesmas e aumentando a capacidade de carga útil e de controlo em ambientes confinados. Assim, é necessário a existência de um sistema capaz de controlar a posição destes dispositivos enquanto se encontram em operações subaquáticas. Neste contexto, a presente dissertação tem como objetivo principal criar uma rotina de software que possibilite a identificação, através de técnicas de data mining, e o tracking direcional de fontes sonoras relativamente a um array de dois hidrofones, em Long Baseline (LBL), baseado na estima da Time difference of arrival (TDOA) de sinais aos mesmos. Para este efeito, são estudadas, ao longo do enquadramento teórico, matérias teóricas consideradas pertinentes para a compreensão da propagação acústica em ambiente aquático, de arquiteturas de arrays de hidrofones para o posicionamento de fontes sonoras e de identificação de sinais acústicos. Os dados utilizados para testar as rotinas em software, foram recolhidos no exercício “Robotics Exercise 2017” (REX 17), coordenado pelo Centro de Investigação Naval (CINAV). No Capítulo 8 serão discutidos os resultados obtidos, que se apresentaram com taxas de erro reduzidas. Este facto poderá dever-se à utilização de um baixo número de plataforma diferentes numa área consideravelmente reduzida. |
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| Autores principais: | Calonda, Tiago Miguel Matos |
| Assunto: | Time difference of arrival, Data mining, Tracking direcional, Processamento de sinais, Array de hidrofones Time difference of arrival, Data mining, Directional Tracking, Signal Processing, Hydrophone array |
| Ano: | 2018 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Escola Naval |
| Idioma: | português |
| Origem: | Escola Naval |
| Resumo: | Atualmente, diversas operações subaquáticas realizadas em mar aberto ou rios são efetuadas por sistemas dedicados, recorrendo regularmente, ao auxílio de ROV’s (Remotely Operated Vehicles) e AUV’s (Autonomous Underwater Vehicle). No desenrolar destas tarefas, estes aparelhos necessitam de se mover verticalmente ao longo de uma coluna de água. É neste contexto que os projetos “Deepfloat” e “Sidenav” têm como objetivo desenvolver um sistema de variação de lastro flexível para aplicações em profundidade, recorrendo ao conceito de movimento de óleo para efetuar o bombeamento da água, e, desta forma, aumentar o leque de operações a realizar em ambientes de elevadas pressões, ao mesmo tempo que se reduz a energia consumida nas mesmas e aumentando a capacidade de carga útil e de controlo em ambientes confinados. Assim, é necessário a existência de um sistema capaz de controlar a posição destes dispositivos enquanto se encontram em operações subaquáticas. Neste contexto, a presente dissertação tem como objetivo principal criar uma rotina de software que possibilite a identificação, através de técnicas de data mining, e o tracking direcional de fontes sonoras relativamente a um array de dois hidrofones, em Long Baseline (LBL), baseado na estima da Time difference of arrival (TDOA) de sinais aos mesmos. Para este efeito, são estudadas, ao longo do enquadramento teórico, matérias teóricas consideradas pertinentes para a compreensão da propagação acústica em ambiente aquático, de arquiteturas de arrays de hidrofones para o posicionamento de fontes sonoras e de identificação de sinais acústicos. Os dados utilizados para testar as rotinas em software, foram recolhidos no exercício “Robotics Exercise 2017” (REX 17), coordenado pelo Centro de Investigação Naval (CINAV). No Capítulo 8 serão discutidos os resultados obtidos, que se apresentaram com taxas de erro reduzidas. Este facto poderá dever-se à utilização de um baixo número de plataforma diferentes numa área consideravelmente reduzida. |
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