Caracterización de canales submarinos para la estimación acústica del rastreo de múltiples objetos

Abstract

Este trabajo de tesis presenta la caracterización de canales submarinos para la estimación acústica del rastreo de múltiples objetos en movimiento. Se dedica especial atención a canales submarinos profundos. También se presenta la formulación teórica y la implementación de un marco computacional, en el cual se usa el algebra de señales basado en productos Kronecker (ASK) para el modelado de algunos operadores discretos lineales. El ASK es una rama del álgebra de señales multilineal de dimensión finita, y se utiliza como lenguaje matemático para la formulación de nuevas variantes del algoritmo de “Matching Pursuit”(MP). Se utilizaron técnicas eficaces como MP y sus variantes para mejorar el proceso de estimación. Los resultados de la estimación del canal se usan en un marco computacional para el desarrollo de algoritmos eficientes de alto rendimiento, basados en la función de ambigúedad (FA) para la detección, estimación y rastreo de objetos submarinos en movimiento a través del análisis de la señal acústica y técnicas asociadas a las operaciones de control acústico de vigilancia en tiempo real. Se desarrollaron bancos de pruebas para los algoritmos de MP y FA.

This thesis presents underwater channel characterizations for the acoustic estimation of the multiple object tracking. Particular attention is given to deep underwater channel. We also discuss about theoretical formulation and the implementation of a computational framework, which Kronecker products signal algebra (KSA) is used for the modeling of some discrete linear operators. The KSA is a branch of finite-dimensional multilinear signal algebra, and it is used as mathematical language for the formulation of new variants of the Matching Pursuit (MP) algorithm. Effective techniques were used such as MP and its variants to improve the estimation process. The results of the channel estimation are used in a computational framework for the development of high performance algorithms, based on ambiguity function (AF) for the detection, estimation and tracking of moving underwater objects through acoustic signal analysis and techniques associated with acoustic monitoring operations in real time. Testbeds were develop to test the MP and AF algorithms.