Caratterizzazione sperimentale di un Acoustic Vector Sensor (AVS) per monitoraggio elettroacustico subacqueo.

L'oggetto della seguente tesi è la caratterizzazione sperimentale delle performance ottenibili da un acoustic vector sensor (AVS) per il monitoraggio acustico subacqueo. L'importanza della caratterizzazione sperimentale di questi sensori risiede nel validare, in uno scenario rilevante, gli approcci teorici esistenti per la stima della direzione di una sorgente acustica con un unico sensore compatto a basso costo, al contrario dell'approccio classico con costosi ed ingombranti array idrofonici. Il contributo necessario per la raccolta dei dati sperimentali è stato fornito dal "Centro di Supporto e Sperimentazione Navale" (CSSN) e dal "Centre for Maritime Research and Experimentation" (CMRE) della NATO, entrambi con sede a La Spezia nel comprensorio di San Bartolomeo della Marina Militare. L'analisi dei dati acquisiti è stata svolta presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Pisa. Durante la fase di analisi sono stati implementati, in ambiente MATLAB, vari algoritmi di stima della direzione di arrivo della sorgente acustica. Nello specifico sono stati analizzati un algoritmo basato sull'elaborazione del segnale nel tempo, un algoritmo basato sull'elaborazione del segnale in frequenza, utilizzando la Trasformata di Fourier del segnale acquisito, e un algoritmo basato sull'intensità della sorgente acustica. É stato inoltre analizzato l'algoritmo di Fast Orthogonal Search (FOS) per modellare in maniera accurata il segnale originale nel dominio della frequenza, utilizzando un minor numero di campioni. Ciò permette di ottenere performance comparabili a quelle ottenute considerando l'intero contenuto frequenziale del segnale ma con minor costo computazionale. Questo risulta importante per rendere fattibile l'utilizzo di AVS montati su AUVs (Autonomous Underwater Vehicles). I dati sperimentali sono stati acquisiti utilizzando una sonoboa acustica passiva, chiamata Directional Frequency Analysis and Recording (DIFAR), che è un esempio di AVS bidimensionale. Al fine di caratterizzare al meglio le performance della DIFAR, sono stati acquisiti set di dati sia con sorgenti fisse che con sorgenti in movimento. Oltre alla stima della direzione di arrivo, sono stati valutati anche algoritmi di detection della sorgente, sia nel dominio del tempo che nel dominio della frequenza. Tutti gli algoritmi implementati sono risultati in grado di stimare una direzione di arrivo coerente con la direzione di arrivo reale del segnale acustico della sorgente, rilevata con l'ausilio di un sistema GPS commerciale. Il più accurato fra gli algoritmi analizzati è risultato essere quello nel dominio della frequenza, difatti commette un errore medio di stima della direzione di circa 5°. Lo studio costituisce la base per valutare l'utilizzo degli AVS per monitoraggio ambientale real time di segnali acustici da AUV. ENGLISH VERSION: The subject of this master thesis is the experimental characterization of the performance obtainable by an acoustic vector sensor (AVS) for underwater passive acoustic monitoring. The experimental campaign was made in operational relevant scenarios to validate the existing theoretical approaches for DoA (Direction of Arrival) estimation. Usually, DoA is estimated with expensive and bulky hydrophone array, whereas AVSs are low cost and compact sensor. Experimental data acquisition has been done with the support of the "Centro di Supporto e Sperimentazione Navale" (CSSN) and the NATO "Centre for Maritime Research and Experimentation" (CMRE), both based in La Spezia (Italian Navy military district). Data analysis has been conducted at the Information Engineering Department of the University of Pisa. Three different DoA estimation algorithms wew implemented in MATLAB: time domain DoA estimation, frequency domain DoA estimation, and a sound intensity-based algorithm. It was also implemented the Fast Orthogonal Search (FOS) algorithm to accurately models the original signal with far less samples in the frequency-domain. FOS provides performances comparable to those obtained considering the entire signal but with lower computational cost. This result is important to allow the employing of AVS technology on board AUVs (Autonoumous Underwater Vehicles) Experimental data were acquired using a passive acoustic sonobuoy, called Directional Frequency Analysis and Recording (DIFAR). Fixed and moving acoustic sources were employed to analyze a broader range cases. Time- and frequency- domain detection algorithm were implemented too. All the implemented algorithms were able to estimate the acoustic signal DoA consistently with respect to the ground truth. determined with a commercial GPS system. The frequency domain algorithm was the most accurate with a DoA estimation mean error of about 5 degrees. This work could be the basis for evaluating the use of AVS technology on board AUVs for real time underwater environmental monitoring