Avaliação da influência do ruído ambiente em sistema sonar passivo utilizando análise de componentes independentes

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Amorim, Raphael Melo de
• Orientador(a): Novo, Marcela Silva
• Banca de defesa: Novo, Marcela Silva, Simas Filho, Eduardo Furtado de, Lima, Antonio Cezar de Castro, Fernandes Junior, Antônio Carlos Lopes, Silva Júnior, Edgar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica. Departamento de Engenharia Elétrica
• Programa de Pós-Graduação: Program de Pós Graduação em Engenharia Elétrica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Sistema de sonar passivo; Separação cega de fontes; Análise de componentes independentes; Ruído ambiente
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia elétrica
• Link de acesso: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22477

A tecnologia e as estratégias aplicadas nas operações de submarinos vêm sendo cada vez mais estudadas pela comunidade científica ao longo das últimas décadas. Para detectar e identificar alvos desconhecidos, o submarino é equipado com sistemas de sonar passivo que captam ondas sonoras propagadas no meio ambiente marinho. Esses sistemas encontram dificuldades em identificar múltiplos alvos quando estão próximos e também quando o ruído ambiente é elevado. Por isso, é necessário o uso de softwares e hardwares sofisticados para identificação e classificaçõo. O problema da identificação de múltiplos alvos já foi abordado previamente na literatura através do uso da separação cega de fontes. Este método é capaz de reduzir o efeito da interferência cruzada nos hidrofones adjacentes. No entanto, é conhecido que o desempenho de métodos de separação cega é severamente influenciado pelo ruído aditivo do meio ambiente. Este trabalho testa a robustez de um método de separação cega de fontes, a análise de componentes independentes (ICA - Independent Component Analysis), aplicado em sistemas de sonar passivo para reduzir a interferência do ruído ambiente. O algoritmos JADE, FastICA e GI-ICA foram utilizados para avaliação do desempenho de separação de sinais considerando diferentes valores da relação sinal-ruído.