Гневышев В.Г., Травкин В.С., Белоненко Т.В. «Групповая скорость и дисперсия шельфовых волн Бухвальда и Адамса. Новый аналитический подход» Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 16, № 2, с. 8-20 (2023)

Произведен новый анализ известных топографических моделей волн Россби для кусочно-экспоненциальных профилей топографии. Предложен математический метод, позволяющий находить аналитически групповую скорость и дисперсию. Произведено численное сравнение соотношений, представленных в исследовании Бухвальда и Адамса, и зависимостей, полученных в рамках нового аналитического подхода. Численный сравнительный анализ показал, что расхождение для фазовых скоростей лежит в границах пяти процентов. Для групповых скоростей расхождение достигает девятнадцати процентов для первой моды и уменьшается для более высоких номеров мод. Рассматриваются длинноволновые асимптотики собственных функций. Установлено, что длинноволновый предел для шельфовых волн Россби имеет специфику: продольное волновое число стремится к нулю, а поперечное волновое число выходит на некую конечную положительную константу, которая тем больше, чем выше номер моды. Показано, что в длинноволновом пределе шельфовые волны Россби переходят в шельфовые топографические течения, при этом имеется некая автомодельность для фазовой и групповой скоростей шельфовых течений. Показано, что шельфовые волны, проявляются в виде системы перемещающихся когерентных вихрей.

Фокина К.В. «Испытания ускоренной двухмерной модели поверхностных потенциальных волн» Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 16, № 2, с. 34-43 (2023)

Работа посвящена дальнейшей проверке ускоренного метода моделирования двухмерных поверхностных волн на бесконечной глубине с использованием двухмерной модели, полученной путём упрощения трёхмерных уравнений для потенциальных периодических волн. Упрощённая модель основана на разделении потенциала скорости на линейную и нелинейную составляющие и анализе точного уравнения Пуассона для нелинейной составляющей потенциала на свободной поверхности. Впервые дан вывод соотношения для расчёта полной кинетической энергии в отслеживающей поверхность системе координат. Рассчитанные по ускоренной модели спектральные характеристики волнового поля сравниваются с результатами эквивалентной трёхмерной модели, которая основана на численном решении трёхмерного уравнения Пуассона, записанного в поверхностных координатах для нелинейной составляющей потенциала скорости. Проведённое сравнение демонстрирует, что результаты, полученные по двум различным версиям модели, хорошо согласуются между собой, что позволяет использовать упрощённую модель для быстрого воспроизведения динамики волнового поля, увеличив тем самым скорость расчётов примерно на два порядка.

Иванов М.П., Родионов А.А., Леонова Л.Е., Гришина Т.В., Римская-Корсакова Л.К. «Провокация вербального взаимодействия дельфинов по гидроакустическому каналу на основе когнитивной эмпатии» Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 16, № 2, с. 89-110 (2023)

Провокация гидроакустического коммуникационного взаимодействия дельфинов Tursiops truncatus на основе когнитивной эмпатии показала, что они в процессе «диалога» используют пакеты ультракоротких импульсов. Длительность пакетов варьирует от 40 до 3000 мс с модуляцией интервала между ультракороткими импульсами от ∼1 до ∼120 мс и паузами между пакетами. Рисунок модуляции интервалов структурирован с использованием различных законов модуляции. Сигналы коммуникации получены в эксперименте при участии трех животных, знающих основную задачу – последовательное акустическое дифференцирование двух предметных стимулов. Стимулом гидроакустического взаимодействия служит разрешение неопределенности при обучении респондента обратной задаче дифференцирования. Это порождает у наблюдателей эмоциональную эмпатию и провоцирует вокализацию между особями. Проведен подробный анализ двигательных поведенческих и акустических актов. Рассмотрены достоинства и недостатки представленной методики запуска процесса когнитивной эмпатии, которая и приводит к провокации гидроакустического взаимодействия между особями. В рассматриваемой методике эхолокационные и коммуникационные сигналы разнесены во времени и пространстве, что позволяет их однозначно идентифицировать.

Касаткин Б.А., Злобина Н.В., Стаценко Л.Г., Касаткин С.Б. «Несамосопряженная модельная постановка граничных задач акустики. Часть 1» Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 16, № 2, с. 111-125 (2023)

На основе математического определения несамосопряженного оператора и физического смысла конкретной граничной задачи сформулирована несамосопряженная модельная постановка граничных задач акустики. В качестве примера рассмотрены граничные задачи на отражение плоской волны и сферической волны на границе раздела двух жидких сред. Введено новое определение коэффициента отражения сферической волны. В области докритических углов падения новое определение учитывает появление в суммарном звуковом поле сходящихся волн отдачи, соответствующих собственным функциям сопряженного оператора. В области закритических углов падения участие в суммарном звуковом поле собственных функций двух сопряженных операторов формирует отличный от нуля поток мощности через границу раздела и его трансформацию в вихревую составляющую вектора интенсивности на горизонте полного внутреннего отражения. Дано определение горизонта полного внутреннего отражения. Приведены экспериментальные данные, подтверждающие новое определение коэффициента отражения и физическую корректность несамосопряженной модельной постановки.

Малышкин Г.С. «О возможности обнаружения и классификации шумовых источников на основе анализа их траекторий на выходе адаптивной пространственной обработки» Фундаментальная и прикладная гидрофизика, 16, № 2, с. 126-143 (2023)

Для обнаружения и классификации объектов используются траектории источников, выявленные в процессе гидроакустического наблюдения, которые содержат информацию об измеренных параметрах объектов, являющихся их классификационными признаками. Анализ этих признаков позволяет принять решение о классе наблюдаемого объекта, например, надводный или подводный источник. В качестве измеряемых параметров объектов используются их энергетические характеристики, параметры наблюдаемой траектории (пеленг, быстрота изменения пеленга и другие возможные параметры траектории). При этом правильность и быстрота принятого решения о классификации зависит от количества и качества используемых классификационных признаков, которые определяются как параметрами наблюдаемого объекта, так и особенностями распространения звука от источника к средству наблюдения. Для обнаружения и разрешения сигналов далее рассматриваются быстрые проекционные адаптивные алгоритмы, использование которых применительно к задачам натурного экспериментального обнаружения сигналов рассматривалась в [1, 4]. Целевая задача этого класса алгоритмов является обеспечение высокой вероятности обнаружения и точности измерения параметров траекторий источников в условиях модели многолучевого распространения и рассеяния в реальной океанической среде [5–8]. Предлагаемая работа является продолжением работ [1, 4], и ставит своей задачей обеспечить применение экспериментальных натурных данных не только для обнаружения, но и для классификации наблюдаемых источников. Предметом исследования являются результаты натурного эксперимента гидроакустического шумопеленгования, приведённые ранее и подробно описанные в [1, 4]. Для эксперимента использовалась антенна из L=56 вертикальных гирлянд (из 10 элементов каждая), эквидистантно разнесённых по горизонтали. Антенна установлена на глубине 200 метров в прибрежной морской зоне берегового клина вблизи судоходных трасс. На элементы плоской антенны воздействовали сигналы надводных судов, неконтролируемо перемещающиеся в зоне наблюдения и один подводный источник. Для построения адаптивных алгоритмов использовалось сингулярное разложение выборочных данных элементов антенны. Модификация исходных результатов сингулярного разложения позволяет при построении пеленгационных рельефов создать алгоритмы, обеспечивающие приоритетные условия для выделения отдельных компонентов наблюдаемых (например, самых слабых) сигналов. В связи с этим, дополнительно к неадаптивному пеленгационному рельефу, предлагается формировать три варианта пеленгационного рельефа, каждый из которых решает часть общей задачи выделения и классификации отдельных разновидностей наблюдаемых сигналов: – исходный, соответствующий энергии сигналов входной выборки с усиленными компонентами наиболее слабых сигналов (обзорный алгоритм); – пеленгационный рельеф, использующий алгоритм для обнаружения слабых и рассеянных сигналов; – пеленгационный рельеф, выделяющий когерентные компоненты сигналов. Проведён анализ траекторий более 30 источников в эпизоде длительностью два часа сорок минут, что позволило увеличить надёжность обнаружения и точность измерения параметров наблюдаемых объектов. Совместный анализ траекторий источников на основе различных вариантов пеленгационного рельефа позволил улучшить условия обнаружения слабых сигналов и принять классификационные решения с использованием классификационного признака о ширине области флюктуаций траектории надводной цели для сигналов с сильной рассеянной компонентой. 1. Малышкин Г.С., Мельканович В.С. Классические и быстрые проекционные адаптивные алгоритмы в гидроакустике. С.- Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2022. 267 c. 2. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2004. 199 с. 3. Черемисин О.П., Ратынский М.В., Комов А.А., Пушин А.Е. Эффективный проекционный алгоритм адаптивной пространственной фильтрации // Радиотехника и электроника. 1994. Т. 39, No 2. C. 259-263. 4. Малышкин Г.С. Экспериментальная проверка эффективности быстрых проекционных адаптивных алгоритмов // Акустический журнал. 2019. Т. 65, No 6. С. 828-846. doi:10.1134/S032079191906008X 5. Малышкин Г.С. Сравнительная эффективность классических и быстрых проекционных алгоритмов при разрешении слабых гидроакустических сигналов // Акустический журнал. 2017. Т. 63, No 2. С. 196-208. doi:10.7868/S0320791917020095 6. Машошин А.И., Курышев И.В. Подход к повышению эффективности классификации шумящих целей в условиях интенсивных распределённых и локальных помех // Труды XII всероссийской конференции «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики», ГА-2014. С.- Петербург, 2014. C. 396-399. 7. Лаваль Р., Лабаск И. Влияние неоднородностей и нестабильностей среды на пространственно-временную обработку сигналов // Подводная акустика и обработка сигналов. М.: Мир, 1985. С. 43-68. 8. Малеханов А.И. Некогерентная пространственная фильтрация мод в случайно неоднородном океаническом волноводе // Акустический журнал. 1992. Т. 38, No 5. С. 898-904.