Алгоритмы и программные средства расчета гидроакустических полей для специализированных вычислителей

• Автор: Алексеева, Елена Германовна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 175 с. : ил.

Содержание
Введение
Глава 1. Алгоритмы расчета полей для слоисто - неоднородной среды
1.1 Вывод универсального интегрального представления для поля точечного тонального источника звука в слоисто-неоднородной среде
1.2. Преобразование контура интегрирования в комплексной плоскости к виду, удобному для вычисления звукового поля
1.2.1 Вычисление звукового поля для случая однородного волновода
1.2.2. Расчет поля для п слоев
1.3 Примеры расчетов звуковых полей
1.3.1 Расчеты полей для однородного моря
1.3.2 Вычисление поля в зоне геометрической тени
1.4. Приближенная оценка звукового поля
Глава 2. Алгоритмы расчетов полей для изменяющейся по трассе среды
2.1 Реализация алгоритмов лучевой теории на спецвычислителе 7э
2.1.1. Общая характеристика лучевых методов в системе моделирования
2.1.2. Описание основных алгоритмов пакета лучевых программ
2.1.3. Тестовый пример расчета поля для канонического профиля
2.1.4. Тестирование программ для лучевого метода
2.2. Приближение параболического уравнения
2.2.1. Основные характеристики метода
2.2.2. Алгоритмы реализации метода параболического уравнения
2.2.3. Программная реализация метода параболического уравнения
2.3. Анализ реализуемости сеточных 3D алгоритмов на спецвычислителе
2.3.1 Общие положения Ю0
2.3.2 Краткий анализ конечно-разностных методов ЮЗ
2.3.3 Описание геометрии области моделирования

Глава 3. Структура вычислительных средств и методы программирования
3.1. Базовые вычислительные средства
3.2. Архитектура вычислительной платформы
3.3. Компоненты вычислительной платформы
3.4. Оценка производительности вычислительной системы и необходимых ресурсов памяти
3.5. Способы программной реализации пакета программ
3.6. Некоторые методы оптимизации работы спецвычислителя
Глава 4. Использование графических процессоров для расчетов полей и статистической обработки сигналов
4.1 Вычисление поперечной функции Грина для модели океанского волновода с использованием графических процессоров
4.2 Реализация вычислений для нескольких графических процессоров
4.3 Анализ алгоритмов статистической обработки данных для моделирования локализации источников звука
Заключение
Список литературы

Введение
Современные оптимальные методы обработки сигналов при обнаружении и локализации подводных целей, как в мелкой, так и глубокой воде, используют информацию, относящуюся к структуре океанских волноводов, чтобы достигнуть лучшей эффективности по сравнению со стандартными методами обработки сигналов от фазированных решеток [1-9]. Методы, использующие модели среды, типа метода согласованного поля обеспечивают такую возможность. Обработка методом согласованного поля является оптимальным методом обработки поля сигнала, при котором измеренные акустические поля от звукового источника сравниваются с моделированными полями, рассчитанными для специальной геометрии источник - приемник и среды океанского волновода. Сравнение на соответствие выполняется для ансамбля возможных расположений цели внутри специфической области поиска (по дальности и глубине) чтобы сформировать поверхность, значения которой указывают вероятность того, что источник присутствует в данной точке. Наибольшая эффективность (т.е. уверенная локализация) достигается при условии, что смоделированная океанская среда и геометрия эксперимента соответствует реальным условиям. Поэтому, чем ближе модель соответствует реальности, тем надежнее работают алгоритмы локализации.
При оптимальной обработке гидроакустических сигналов используются сложные акустические модели в комбинации с методами обработки сигналов, для того чтобы локализовать акустический источник в океане. Ключевой проблемой здесь является необходимость разработать алгоритмы, которые работают не только при идеальном моделировании, но и в реальной среде. Вопросы тестирования алгоритмов статистической обработки, пригодных для пакета моделирования решения обратных задач акустики рассмотрены автором данной работы в [10].

В дальнейшем будет также показано, что существенно выбрать параметры контура интегрирования так, чтобы они были оптимальными для самой дальней точки из заданного интервала горизонтальных расстояний (гтт, гтах). Поэтому мы зафиксируем для величины тах значение 2/3. Расстояние от точки кпшхгі до вертикальной части контура интегрирования С2 мы положим равным единице, так как не имеет смысла подходить на этом участке контура интегрирования к полюсам подынтегрального выражения, лежащим на вещественной оси между кіц и ктахг ближе, чем на горизонтальном участке контура интегрирования, ни удаляться от точки ктахг, что привело бы к удлинению участка С/, контура интегрирования (рис. 1.13). При вычислении интегралов (1.27) интегрирование по контуру будет проводиться только до некоторой конечной точки £/. Оценим ошибку, которая получается за счет такого обрыва контура. Ошибка задается следующим интегралом
1 о г
р = - О-28)
7 я Л
Для оценки этого интеграла нам понадобится знать, как ведет себя величина | рд/ф" |. Согласно (1.22) имеем
г— ту + 3 + (ту - 3) ехр(-2у —)
Рл1С=
У -С? Г}
ту + 5 л-{ту - о)ехр(-2у—)

Оценим величину числителя дроби в этом выражении. Имеем:

I ту + 3 + (ту - 3)ещ)(-2у~) < | ту + 5 +1 (ту -3) | ехр(-2у—) | (1.30)

Ввиду того, что у и 5 на контуре интегрирования находятся по условию в четвертом квадранте комплексной плоскости, можно продолжить это неравенство следующим образом: