Акустический спектр беспилотника

В Интернете полно записей жужжания квадракоптеров, завывания подлетающих «Гераней», тарахтения «Орланов». Эти записи сделаны в упакованном MP3 или подобном формате, который возможно теряет какие-то детали из-за сжатия данных, но для задачи простого ознакомления они вполне подойдут.
 

Начнем с записи квадрокоптера

Сигнал записи во временном представлении (это то, что можно увидеть на осциллографе) выглядит, как всегда, малопонятно.

При большем увеличении в нем прослеживается неустойчивая периодичность общей амплитуды.
 

Но для того, чтобы вникнуть, что там внутри, нужно смотреть на спектральную картинку. В общем, она выглядит следующим образом.
 

По горизонтали – время, по вертикали – частота, а яркость – это амплитуда сигнала на данной частоте в данный момент.

Здесь мы видим кучу равноудаленных параллельных линий. Это – гармоники звукового сигнала. Расстояние между ними в подобных сигналах называется основным тоном. Очевидно, основной тон – это какое-то произведение оборотов двигателя и количества лопастей винтов с возможной дополнительной завязкой на взаимодействие лопастей соседних винтов. Видно, как при маневрировании меняются обороты двигателей.
Если мы сделаем срез спектрограммы, то на отдельном участке мы можем увидеть следующее.
 

Здесь есть некоторая неясность. То ли здесь в левой части есть сильное разделение на четные и нечетные гармоники, то ли там вылезло что-то от субгармоник.

Дальнейший спектральный анализ можно ввести как на увеличение частотного разрешения, так и на его снижение. В первом случае это нам даст лучшее частотное разрешение за счет временного. Ценно также и обратное действие. При повышенном частотном разрешении видно, как при маневрировании коптера это делается за счет разбаланса оборотов двигателей, что проявляется в расщеплении частотных полос.
 

При снижении частотного разрешения мы можем хорошо видеть временные детали.
 

Видно, что амплитуды гармоник мерцают.
 

Акустический след «Гераней»

Здесь мы видим спектрограмму в высоком частотном разрешении подлета и финального пике беспилотника.
 

На картинке много всего любопытного.

Начнем с того, что расстояние между спектральными палками составляет 113 Гц (до участка выхода на пикирование), а спектральная палка основной гармоники не видна из-за фильтрации сигнала микрофона с мобилы. Данная частота является произведением оборотов двигателя, числа цилиндров, коэффициента от распределения фаз выхлопа и тактности двигателя.
 

Стоит обратить внимание, что четные гармоники больше по амплитуде нечетных.

Для тех, кто имеет опыт в электронике, должно быть понятно, какие периодические сигналы дают выброс именно на четных гармониках.

При увеличении временного разрешения (и уменьшении частотного) видно,
что амплитуды гармоник нестабильны.
 

Если бы пришлось делать обнаружение подлета подобного беспилотника, то его надо делать по низкочастотной части спектра, поскольку там сосредоточена основная энергия спектра звука двигателя. Наше ухо крайне малочувствительно к низкочастотной части спектра. Наши микрофоны, очевидно, тоже не заточены под высокие параметры на работу у зоны, близкой к инфразвуку.

А между тем звук на этих частотах испытывает минимальное затухание и может распространяться на большие дистанции (слоны и киты об этом хорошо знают).
 

Ну а теперь взглянем на «Орлана»

Тут тоже выделяются четные гармоники основного тона, в данном случае 68 Гц. Они чуть больше четных, по крайней мере, в нижнем частотном диапазоне.
 

Достаточно богатый спектр тут объясняется тем, что запись делалась до взлета беспилотника на какой-то опушке леса и на малой дистанции. Вся верхняя часть спектра еще не успела улетучиться.
 

Ценность этой записи в том, в ней не удалена фильтрацией первая гармоника.

Используя логарифмический масштаб по частоте можно выделить самую нижнюю часть спектра.
 

Здесь колебания амплитуды первой гармоники (68 Гц) можно объяснить работой регулятора оборотов двигателя беспилотника.
 

Некоторые выводы

1. Идея обнаружения пролета беспилотника по излучаемой им акустике витала в воздухе достаточно давно. В последнее время поступали сообщения, что на Украине такая сеть из 8 000 мобил сделана и функционирует. Далеко не факт, что эта украинская сеть не заходит и на территорию России. Моменты особо интенсивной утюжки Украины нашей авиацией я, например, определяю по шуму тяжелых самолетов ночью или утром.

Хотя у меня нет иллюзий по стойкости от взлома компьютеров или смартфонов, но возможна закладка специфического кода в смартфоны уже на уровне Google Play. Например, все основные элементы для начальной акустической обработки есть в популярных голосовых мессенджерах. Если ограничиться постоянной обработкой ограниченного частотного диапазона до 1,5–2 кГц – это даже не создаст существенную нагрузку на процессор.

2. Помимо задачи обнаружения вражеских дронов, возможна и обратная цель по снижению акустической заметности наших дронов. Например, в электронике, когда нет возможности снизить амплитуду спектральных линий, ее можно попытаться размазать и уменьшить те свойства, по которым будет делаться зацепление.

3. Что можно выжать из всего вышеизложенного, в значительной степени зависит от тех, кто будет это делать. Я упоминаю это потому, что с 1983 по 2012 я работал в НИИ и КБ и насмотрелся на тамошние реалии, где местная публика примитивно и тупо пилила бюджеты.

Сейчас я работаю в крупной частной фирме. Время от времени эта махина – наша фирма – вклинивалась в весьма нетривиальные технические вопросы и проблемы… В эти моменты явственно начинало ощущаться, как тикает время. В первые фазы решения таких сложных задач в глазах сопричастных специалистов был явственно виден ужас…

Но именно такие задания дают крутой шанс тем, кто может решать проблемы быстро, высокоэффективно и с высоким качеством.

М. Павлов