Localizzazione di sorgenti acustiche subacquee basata sulla cross-correlazione dei segnali DAS

Abstract

Il presente lavoro di tesi ha avuto come obiettivo la verifica delle potenzialità della tecnologia Distributed Acoustic Sensing (DAS) quale strumento per la localizzazione e il tracciamento di sorgenti acustiche subacquee, attraverso lo sviluppo e la validazione sperimentale di un metodo di stima della distanza sorgente-cavo basato sulla mappa di cross-correlazione tra canali. A partire dalla fisica della propagazione acustica sottomarina e dalla geometria della fibra ottica, è stato derivato un modello analitico che lega il ritardo temporale differenziale stimato tramite cross-correlazione (TDOA) alla distanza perpendicolare R tra la sorgente e il punto di massimo avvicinamento al cavo, noto come Closest Point of Approach (CPA). Tale modello è stato applicato sistematicamente a due dataset di natura differente: DAS4Whale, relativo a vocalizzazioni di grandi cetacei, e Trondheimsfjord DAS-JANUS, relativo a pacchetti di comunicazione acustica standardizzati. Nel caso di DAS4Whale, le stime ottenute da canali di riferimento distinti sono risultate reciprocamente coerenti, pur in assenza di una misura indipendente della distanza reale. Nel caso di Trondheimsfjord DAS-JANUS è stato invece possibile un confronto quantitativo diretto con un riferimento GPS, ottenendo un errore relativo medio inferiore al 9% su quattro dei cinque pacchetti analizzati: la validazione più solida del metodo proposto. Lo studio ha inoltre permesso di distinguere quantitativamente le due principali sorgenti di errore: la propagazione multipath, che incrementa la varianza delle stime senza introdurre asimmetrie sistematiche, e la curvatura della fibra non esplicitamente modellata, fonte di errore sistematico non eliminabile. Un ulteriore aspetto innovativo riguarda la localizzazione di sorgenti centrate a oltre un kilohertz, frequenza più alta di quelle normalmente usate nei sistemi DAS.

This thesis aimed to test the potential of Distributed Acoustic Sensing (DAS) technology as a tool for locating and tracking underwater acoustic sources. This was achieved through the development and experimental validation of a source-to-cable distance estimation method based on the cross-correlation map between channels. Starting from the physics of underwater acoustic propagation and the geometry of optical fibers, an analytical model was derived that links the differential time delay estimated via cross-correlation (TDOA) to the perpendicular distance R between the source and the closest point of approach (CPA) to the cable. This model was systematically applied to two different datasets: DAS4Whale, containing vocalizations of large cetaceans, and Trondheimsfjord DAS-JANUS, containing recordings of standardized acoustic communication packets. For the DAS4Whale dataset, the estimates obtained from distinct reference channels were found to be mutually consistent, despite the lack of an independent measure of the actual distance. The Trondheimsfjord DAS-JANUS dataset allowed a direct quantitative comparison with a GPS reference, achieving an average relative error of less than 9% for four of the five packets analyzed: the most robust validation of the proposed method. The study also allowed quantitatively distinguishing the two main sources of error: multipath propagation, which increases the variance of the estimates without introducing systematic asymmetries, and the curvature of the fiber, which was not explicitly modeled, a source of systematic error that cannot be eliminated. A further innovative aspect concerns the localization of sources centered at over one kilohertz, a higher frequency than those typically used in DAS systems.