Seconda traiettoria

Nel caso di traiettoria non lineare, come quella vista sopra, non `e possibile estendere direttamente la comparazione al caso di una pi`u alta frequenza di campionamento. Per evidenziare le migliorie introdotte da questo fattore, presentiamo il seguente esempio: una traiettoria che parte da 300 [m] e da -20 [m] di profondit`a e sale dolcemente passando dalla congiungente dei tre idrofoni fino a poco sotto la superficie del mare e ad un distanza di 200 [m].

Proponiamo i risultati per il campionamento di 48 [kHz]. Nella fig. 6.4 `e visua- lizzata la traiettoria reale in croci nere e la stima punto per punto con dei rombi.

Figura 6.4: Stima della posizione dell’intruso e spostamento effettivo.

Inoltre `e riportato l’andamento dell’errore istante per istante nella stima rispetto alla triettoria proiettata sull’asse x (fig. 6.5) e y (fig. 6.6).

Cap. 6 Prove e Simulazioni con tre idrofoni §6.2 Le prove

Figura 6.5: Stima della distanza: errore su x.

Cap. 6 Prove e Simulazioni con tre idrofoni §6.2 Le prove

Mentre nel caso di fc=96 [kHz] si ottengono i seguenti risultati:

Figura 6.7: Stima della posizione dell’intruso e spostamento effettivo.

Figura 6.8: Stima della distanza: errore su x.

Gi`a da questo esempio si capisce come il problema `e profondamente e delicatamen- te legato alla frequenza di campionamento. Come spiegato nel paragrafo 5.4, l’errore commesso, anche nel caso l’identificazione del ritardo sia esatta, `e strettamente vin- colato alla frequenza di campionamento. Per dirla in un altro modo, un corpo che si muove “lontano” (la quantificazione `e data dalle eq. (5.17)) genera lo stesso ritardo percepito comunque si muova all’interno di una vasta area. Date queste considerazioni

Cap. 6 Prove e Simulazioni con tre idrofoni §6.2 Le prove

Figura 6.9: Stima della distanza: errore su y. `

e possibile dire che, nel caso dell’esempio di fig. 6.9, sia l’errore massimo sia, pi`u in generale, la norma 2 dell’errore subiscono un calo di oltre la met`a.

Per poter stabilire a priori l’errore massimo legato alla discretizzazione, `e stato sviluppato un software apposito che assolve a questo compito. Esso permette anche di inserire gli altri parametri del problema, ma rimandiamo all’appendice per un maggiore approfondimento a riguardo.

Capitolo 7

Conclusioni

Il lavoro di questa tesi mostra la validit`a della soluzione proposta. L’uso di idrofoni per monitorare l’area marina `e una possibile risposta al problema della sorveglianza di zone marine di interesse. Questo tipo di installazione consente di mantenere un basso costo per il sistema complessivo, ma possiede anche un basso impatto ambientale sia per quanto riguarda l’influenza sulle forme di vita marine, sia dal punto di vista di ingombro e di dislocazione.

Il funzionamento dell’installazione dipende fortemente dalla corretta computazione del ritardo fra due o pi`u segnali registrati dagli idrofoni. Per questo scopo l’algoritmo della cross-correlazione generalizzata fornisce una risposta molto netta, sia sui file ri- costruiti sia su quelli effettivamente ottenuti da due idrofoni; quindi dal punto di vista dell’identificazione del ritardo, il metodo proposto `e molto rispondente, anche se, a causa di alcune ipotesi sulla trattabilit`a dei segnali coinvolti, dovr`a essere sottoposto ad una verifica pi`u severa con prove sul campo.

La corretta stima del ritardo permette di ricostruire in maniera analitica la posizione dell’intruso, o meglio, la sua distanza dalla verticale che congiunge gli idrofoni; quindi si assolve cos`ı al compito principale di questa ricerca. Anche nel caso del sistema a tre idrofoni, pur con le dovute differenze ma basandosi su calcoli fondati su ragionamenti analoghi, si riesce a ricostruire la distanza e la profondit`a dell’intruso.

Per quanto riguarda la funzionalit`a, le prove condotte hanno dimostrato una certa affidabilit`a e robustezza. I metodi proposti hanno rilevato chiaramente il rapporto fra le potenzialit`a del sistema e i parametri coinvolti nell’identificazione, evidenziando i limiti concreti oltre i quali non si pu`o chiedere troppa accuratezza alla localizzazione.

Ovviamente sar`a di fondamentale importanza per la verifica del metodo una rac- colta dati sistematica per il sistema a due idrofoni. Oltre al test del metodo proposto, disponendo di dati finalizzati, si possono ricercare altre metodologie, per esempio ana-

Cap. 7 Conclusioni

lizzando lo spettro dei singoli segnali e integrando cos`ı i lavori svolti nel caso di un solo idrofono. Un altro punto su cui indagare `e rappresentato dalla sensibilit`a del sistema: in altre parole, oltre al limite della distanza massima, si deve avere anche un’intensit`a minima di potenza sonora dovuta all’intruso. Relativamente a questo parametro, esso avr`a un ruolo anche nella taratura del sistema: bisogner`a vedere se conviene guardare i singoli canali, se si possono affettuare altre operazioni di cross-filtraggio o se gi`a la cross-correlazione generalizzata fornisce (ad esempio guardandone l’altezza) altri ele- menti di informazione che legano la distanza e la minima intensit`a percepibile. Tutto ci`o ha un risvolto su un altro aspetto importante del sistema per il quale necessitano esperimenti reali: i falsi allarmi. Premesso che comunque a seconda della locazione e della finalit`a specifica del sistema alcuni parametri saranno da configurare in loco, `e di fondamentale importanza stabilire se gli allarmi registrati sono effettivamente pre- senze “nemiche” nel perimetro, presenze localizzate nel perimetro ma realmente fuori o presenze dovute al “rumore” (di natura elettronica, sismica, ittica. . . ). Per questo il metodo descritto manca di una parte importante, ma stabilisce un solido punto di partenza sul quale costruire un impianto pi`u completo e articolato che integra le varie informazioni che si possono dedurre dal segnale, e al contempo garantisce la flessibilit`a di configurazione che questo tipo di sistema necessita.

Appendice A

Uso dei file

Questa appendice spiega le funzioni che permettono lo svolgimento delle simulazioni e delle prove. Essa `e suddivisa in due parti perch´e si fa riferimento ai due progetti distinti della localizzazione a due e a tre idrofoni.

A.1

File per il sistema a due idrofoni

• locali5.prj : `e il file che contiene il progetto.

I seguenti file servono per creare i file audio per la simulazione

• aus1.pro: `E la routine principale per la creazione del file *.wav. In essa si specifica il file originario dal quale costruire quello ritardato, il percorso dal quale prelevare il rumore e i parametri geometrici e fisici del problema (profondit`a degli idrofoni, velocit`a del suono). La frequenza di campionamento `e fissata in questo caso a 48000 [Hz].

• generate stereo pro.pro: Algoritmo che provvede alla creazione del file stereo chiamando il file generate r.pro e generate tau.pro.

• generate r.pro: Crea il percorso specificando una funzione della distanza nel tempo (contiene gi`a dei percorsi attivabili).

• generate tau.pro: Provvede alla creazione del vettore dei ritardi per ogni campio- ne in base alla relazione (4.1).

I seguenti file consentono l’elaborazione dei file.

• main.pro: Costituisce il corpo principale dell’algoritmo. Esso chiama crossspec- trum.pro per stimare i ritardi, e quindi, dopo successive elaborazioni, chiama localization my.pro che, implementando la (4.5) fornisce la posizione stimata.