Giải pháp xử lý tín hiệu cho hệ thống phao thuỷ âm phát hiện và cảnh báo mục tiêu theo nguyên lý sonar thụ động

Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 95 GIẢI PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG PHAO THUỶ ÂM PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO MỤC TIÊU THEO NGUYÊN LÝ SONAR THỤ ĐỘNG Lê Kỳ Biên1, Phan Hồng Minh1*,Trần Hiếu Thảo2, Phan Trọng Hanh3 Tóm tắt: Bài báo đề xuất và xây dựng một giải pháp mới kết hợp tiền xử lý ICA (phân tích phần tử độc lập) phân tách các tín hiệu hỗ hợp của nhiều mục tiêu với kỹ thuật tạo búp sóng mảng thẳng đứng để ứng dụng xử lý tín hiệu trong hệ thống phao thuỷ âm nhằm nâng cao khả năng phát hiện và phân loại mục tiêu. Trong điều kiện hoạt động bình thường hệ thống phao thuỷ âm bố trí thẳng hàng với nhau kiểu mảng thẳng sẽ rà quét búp sóng chính đến các hướng khác nhau trong mặt phẳng ngang để phát hiện mục tiêu. Khi có nhiều mục tiêu suất hiện đồng thời việc phát hiện và phân loại trở nên khó khăn, lúcđó hệ thống sẽ thiết lập lại giải pháp và đưa ra thuật toán ICA vào để xử lý đa mục tiêu. Từ khóa: Phao thuỷ âm – sonar thụ động; Phân tích phần tử độc lập (ICA); Tách tín hiệu mù (BSS); Tạo búp sóng mảng cảm biến (Beamforming); Tạo búp sóng thích nghi. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hệ thống phao thuỷ âm được sử dụng trong hệ thống quan sát, cảnh giới bờ biển, phòng thủ bảo vệ lãnh hải, trinh sát phát hiện, theo dõi, giám sát mục tiêu dưới nước góp phần nâng cao khả năng sẵn sàng chiến đấu bảo vệ chủ quyền và các nguồn lợi từ biển. Phao thuỷ âm hoạt động trên nguyên lý sonar thụ động dùng để thu các loại tín hiệu dưới nước, tín hiệu từ mục tiêu hoặc phát xạ chủ động do mục tiêu gây ra trên nền nhiễu. Lợi thế lớn nhất của loại sonar thụ động này là khả năng giữ bí mật cao do không phát xạ sóng âm. Tín hiệu thu được từ phao thuỷ âm ngoài phát hiện và định vị mục tiêu còn có thể phân loại theo phương pháp so sánh đặc tính tín hiệu thu được với cơ sở dữ liệu các “tín hiệu sóng âm chuẩn” do từng loại mục tiêu gây ra. Hình 1. Mạng phao thuỷ âm cảnh giới bờ biển. Trên thế giới việc nghiên cứu ứng dụng hệ thống phao thuỷ âm phục vụ cho nhiều mục đích như: Cảnh giới bờ biển, hệ thống chuyển tiếp thông tin, tự động hóa khảo sát, giao tiếp và định vị dưới biển, hệ thống hỗ trợ dẫn đường, bảo vệ các công trình biển... Các hệ thống chống ngầm, phát hiện và cảnh giới mục tiêu dưới nước đã và đang được thương mại hóa ở nhiều quốc gia với các hệ thống tiêu biểu như Kongberg của Na Uy [9], hệ thống EA-SDA14 của RTsys Pháp [10], hệ thống chống ngầm DSIT Israel [11], chất 96 lượng các hệ thống phụ thuộc nhiều v nhiên các hãng luôn gi mảng cảm biến thu 2.1. khi việc phao sẽ thu các tín hiệu thuỷ âm từ môi tr sóng âm bi FM và phát vô hư đư bộ tín hiệu về máy tính cơ s 2.2 búp sóng m nguyên lý “Delay and Time” đư lớn h ph sẽ phân loại đ gian tín hi nhi Với mục đích n ỷ âm để tăng tỷ số SNR v Mô hình h Hệ thống phao thuỷ âm vô tuyến hoạt động độc lập theo sự điều khiển của Trạm Điều ển trung tâm. Các phao thuỷ Sơ đ ợc thu qua máy thu FM, giải điều chế ra âm tần, đ ở dữ liệu thủy âm để phát hiện v . Lưu đ Gi ợc phân tích phổ để tính toán mật độ phổ năng l ổ, tần số v ễu từ các h ồ mô h ải pháp xử lý đ ơn ngư L. K. Biên, , P. T. Hanh, “Gi 2. CƠ S ồ thuật toán v ệu, nó tăng c ến đổi th ảng thẳng ỡng phát hiện, hệ thống sẽ cảnh báo xuất hiện mục ti à âm s [2] ệ thống ình h ược mục ti ướng c âng cao kh [3] Ở TÍNH TOÁN THI Hình ành các tín hi ắc cũng nh ữ bí mật công nghệ của ri [4] ớng v ệ thống phao thuỷ âm đ ược sử dụng ở đây l [2] òn l và k 2. qua giao di à gi êu ( ư ại. à x Sơ đ ào không gian v điểu khiển quay búp sóng chính theo ph ờng tín hiệu từ h ả năng phát ỹ thuật tiền xử lý ICA ử lý phân tách tín hiệu khi xuất hiện đa mục ti ồ tổng quan cấu trúc mạng phao thuỷ âm ải pháp xử lý tín hiệu đ ư so sánh v hình 4 âm đư ệu điện khuếch đại l ện USB. Hệ thống máy tính trung tâm sẽ xử lý to ể r ải pháp xử lý tín hiệu theo nguy ào k à phân lo à quét m ). Vi ẾT KẾ HỆ THỐNG PHAO ợc khởi tạo v ỹ thuật v hi ề trung tâm qua k à sau khi bi ới các c ệc tạo búp ện v ư ược tr ại mục ti ục ti ướng mong muốn v à gi êng mình. à phân lo ờng d êu theo phương ngang, sau đó tín hi [1] à thi ình bày ư ến đổi ADC, tín hiệu đ ư ơ s ải pháp xử lý tín hiệu khác nhau, tuy [5] ưới n ên nhi ợc chuyển đổi ADC, v êu. ợng. Khi xuất hiện mức năng l ở dữ liệu âm thanh chuẩn hệ thống sóng gi ại, c [6] ết lập tần số hoạt động. Khi l ư [7] ớc hoặc từ các thiết bị phát xạ ều lần, lọc, trộn tần, điều chế ênh vô tuy ở hình 2 ống nh Kỹ thuật Điện tử ác gi [8] đư ương pháp êu và căn c ư k à tri ên lý sonar th ải pháp tạo ợc áp dụng cho phao THU ến RF( . Ở phía thu tín hiệu ệt giảm tín hiệu v Ỷ . ỹ thuật lọc không êu. ÂM hình 3 à truy ư ứ v – ợc xử lý tạ bù pha trên ào m Thông tin ụ động.” búp sóng ền to - a). àn b ượng ật độ àm àn ộ o ệu à Nghiên c Tạp chí Nghi nhau, vi Khi phát hi ứu khoa học công nghệ ệc xác định nguồn âm độc lập trở l ên c Hình ứu KH&CN ện có nhiều mục ti 3. Lưu đồ thuật toán hoạt động; a) tại phao, b) tại Trung tâm quân s Hình ự, Số êu xu 4. ất hiện, tín hiệu thu đ Đặc san FEE, 08 Lưu đ ên khó khăn, h ồ xử lý tín hiệu - 20 . ư ệ thống 18 ợc bị trộn lẫn v sẽ chuyển sang chế độ à giao thoa v . 97 ới Kỹ thuật Điện tử – Thông tin L. K. Biên, , P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu theo nguyên lý sonar thụ động.” 98 tiền xử lý ICA[1] để phân tách hỗn hợp tín hiệu thu được thành các nguồn âm độc lập trước khi xử lý phát hiện và phân loại (hình 3-b). 2.3. Tạo búp sóng mảng cảm biến Theo [4], xét mảng cảm biến có N cảm biến đặt dọc theo trục z (hoặc nằm ngang theo trục x) có khoảng cách đều nhau và bằng d (ULA - Uniform Linear Arrays, mảng thẳng cách đều) (hình 5). Đặt trung tâm mảng vào giữa hệ trục tọa độ; các vị trí cảm biến p trong không gian 2 chiều được cho bởi: = − − 1 2 , = = 0. = 0, 1, 2, , − 1 (1) Theo [4] véc tơ đa tạp vk(k) của mảng được tính như sau: () = ⋮ ⋮ ⋯ ⋮ ⋮ (2) Ở đây = − 2 cos = −cos (3) là độ lớn của búp sóng, λ là bước sóng cho bởi tần số ω. Lưu ý rằng mảng thẳng không có khả năng phân giải ở hướng ϕ. Hình 5. Mảng thẳng bố trí theo trục z(dọc) trục x(ngang). Và như vậy phương trình tạo búp sóng cho bởi: (, ) = () = ∗ (4) Để đơn giản trong hiển thị và hữu ích trong tính toán đặt = − = 2 cos. = 2 (5) ở đây uz là cosin hướng của đối với trục z uz = cosθ (6) Thay (4) vào (5) Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 99 () = ∗ (7) Ở đây, ϒ() được đề cập đến như một hàm của tần số sóng trong không gian ψ. Cả hai hàm ϒ() và ϒ(, ) được xác định từ -∞ đến ∞ nhưng chúng chỉ đại diện cho tín hiệu lan truyền ở khu vực 0 ≤ θ ≤ π (-1 ≤ uz ≤ 1) điều kiện ràng buộc này tương đương với − ≤ ≤ hoặc − ≤ ≤ và coi đây là khu vực có thể quan sát được (khẩu độ của mảng) [4]. Như vậy, phương trình tạo búp sóng cho mảng phẳng đồng nhất () = () = ∗, − 2 ≤ ≤ 2 (8) Tương tự như vậy, véc tơ đa tạp trong không gian ψ như sau: () = , = 0, , − 1 (9) và () = , , (10) Trường hợp đặc biệt của mảng thẳng là mảng có véc tơ trọng số đồng nhất được cho bởi = 1 , = 0, 1, , − 1 (11) Có thể viết lại (11) theo dạng véc tơ như sau: = 1 (12) Ở đây, 1 là véc tơ đơn vị Nx1, bởi vậy hàm đáp ứng đầu ra tạo búp sóng trong không gian ψ là () = 1 = 1 e = 1 e 1 − 1 − (13) Hoặc ϒ() = 1 2 2 , −∞ ≤ ≤ +∞ với = 1 − 1 − (14) Ở đây, chúng ta thấy rằng ϒ()là hàm tuần hoàn với chu kỳ 2π đối với N lẻ. Nếu N chẵn búp sóng tại ±2π, ±6π là âm và chu kỳ là 4π. Chu kỳ của |ϒ()| là 2π với tất cả các giá trị của N. ϒ() búp sóng mảng phẳng được vẽ ở hình 6-a với ψ = . , = 11. Trong hình 6-c vẽ |ϒ()| ở dạng dB trong đó: () = 10| ()| (15) Hình 6-d Búp sóng mảng thẳng |ϒ(ψ)| tính theo hàm loga (dB) và hình 6-b Búp sóng mảng thẳng ϒ(ψ) vẽ trong tọa độ cực (dB). 100 2.4 trong không gian tín hi tín hi đư trong đó còn nh hợp thu đ . K Gi ợc viết lại th Gọi đ ất một nguồn tín hiệu có phân bố chuẩn th ỹ thuật tiền xử lý ICA ả sử rằng có một véc t ệu nguồn vô h A ộc lập, n L. K. Biên, , P. T. Hanh, “Gi là d , A ược ữ liệu véc t là ma tr x Hình ành phép nhân ch ên hàm p.d.f s (t) ư ận có hạng [5] 6. ệu không phụ thuộc lẫn nhau. Các véc t ớng độc lập nhau s . Hình Tạo búp sóng với mảng cảm biến N ơ ơ x(t ẽ không thỏa m 7. M (s ) =[x N Mô hình ICA tr chi ập của các phân bố độc lập nh ) = 1( x(t) = xM ải pháp xử lý tín hiệu theo nguy ều t), x . Vì các thành ph s( i(t 2( As( t) =[s ). Hàm m ( t) ... x t) ãn 1 ) N ( ì có th ộn v (t), s (t)] 16 à gi 2 ật độ phân bố xác suất p.d.f của véc t T thu đư ần của các vect ). N ể trích xuất các nguồn ải trộn tức thời (t) ... s ếu các th = 11 và ợc ở thời điểm t sao cho M(t ư sau: Kỹ thuật Điện tử )]T ơ này tương ành ph λ = d/2 sao cho các thành ph ơ quan sát đư . ên lý sonar th ần của . ứng với s s(t – (t) có nhi ) từ các hỗn Thông tin ụ động.” ợc không M ( ( ần các ơ 16) 17) ều Nghiên c Tạp chí Nghi đích là xác đ ph hàm truy ( = hay M x làm cho đ toán áp d maximum likelihood). Đ vào tính toán FastICA có th tài li nhau, hình a,b,c là các tín hi cảm biến với các hệ số su hiệu ban đầu (h Ở ục đ Theo , ở Thông tin tương h ục ti Để áp dụng thuật toán ICA th - S - Các ngu - Ít nh - Tín hi M ệu Hình Hình hình 7, ư , dạ êu c ố l ột thuật toán ICA khác [1] ứu khoa học công nghệ ợc. Giải pháp ền phi tuyến g( [5] . ng ủa ICA l ượng cảm biến lớn h ất phải có một nguồn có phân bố chuẩn. ệu ở cảm biến không có tiếng ồn hoặc có độ ồn thấp. ụng cho ma trận gọi l [6] 8 8 mô ph ên c Các ngu ịnh thông tin tương h ⋯ đơ ầu ra l ồn . . Thu ứu KH&CN W ) n gi s( ật toán ICA p ình d, e, (ma tr ản à tìm ma tr à đ t) t ỏng quá tr ồn infomax ( ỗ sẽ luôn d ộc lập nhất có thể. ức thời sẽ ngay lập tức loại trừ lẫn nhau. s đ ận đảo của ma trận trộn A) v u). , ( ể thuật toán nhanh f). Tín hi quân s ộc lập đ , ) = u ơn ho đư ể th ình tách 3 ngu ệu ban đầu, sau khi truyền qua môi tr y gi ỗ của vector quan sát đ , ận chuyển vị (t) = ợc Aapo êm bư hân tách 3 ngu ảm khác nhau v ự, Số ư là m ( ương và ch Wx ì hệ thống phải đáp ứng đ ặc bằng số à FastICA ệu từ 3 cảm biến n ợc trộn lẫn bởi ột cách để t ) ) ( ớc xử lý quy tâm v Đặc san FEE, 08 t) = Hyvärinen và Erkki Oja ( ∏ ∏ W WAs h ồn âm độc lập đến cảm biến từ các h , ( ỉ bằng không khi các th c lư - ội tụ v ồn âm hỗn hợp th à đư ìm ma tr , ) ( ủa tín hiệu thu đ (t) ợng nguồn N ≥ M. ước l A ư , ( ) ư à hi ợc thu th - . Các ngu à u ợc đ ) ) ợng hợp lý cực đại (FastICA and ệu quả các phép tính tr ày đư 20 là ư ận giải trộn ưa ra b ược các y à tr 18 ớc l ắng hoá tín hiệu, chi tiết xem ành các ngu ành 1 h ợc xử lý ICA theo thuật toán ồn quan sát đ ư ởi Kullback ược từ cảm biến phụ thuộc [6] ợng của các nguồn khôi ⋯ êu c ường 3 nguồn âm sẽ đến ỗn hợp trộn của 3 tín W ành ph ầu sau: phát tri . Nó đ ồn độc lập ư -Leibler: ần l ển th ợc l òi h à đ ước khi đ ư à x ỏi một ộc lập. ành thu ớng khác 101 . M (18 (19 (20 . ục ) ) ) ật ưa Kỹ thuật Điện tử – Thông tin L. K. Biên, , P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu theo nguyên lý sonar thụ động.” 102 FastICA để phân tách thành 3 nguồn âm ban đầu, trong đó nguồn 3 bị đảo pha 180 độ, nguồn 1 và nguồn 2 đồng pha. 3. MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Mục này sẽ tiến hành mô phỏng đánh giá độ lợi của mảng khi hệ thống gồm 4 phao thủy âm (N = 4) bố trí thẳng hàng (mảng thẳng – linear arrays), cảm biến đặt tại độ sâu 50m, tạo búp sóng quét theo mặt phẳng ngang với độ lớn của búp sóng chính tại góc mở 3dB (the half-power beamwidth, HPBW- Độ rộng nửa công suất) được tính như sau[4]: = = 0.891 () ≈ 50 () (21) Với mảng thẳng được cấu thành từ 4 phao cách nhau 50m (d = 50m), λ = 100m, giả sử vận tốc âm trong nước c = 1500 m/s. Từ (21) ta có HPBW ≈ 250. Mô phỏng tạo búp sóng với 3 nguồn âm độ dài 10s đến hệ phao từ 3 hướng khác nhau với tần số lấy mẫu Fs = 8Khz; một là tiếng ping của tàu ngầm hướng (θ1, ϕ1) = [-30; 10], hai là tiếng động cơ diezen của tàu mặt nước hướng (θ2, ϕ2) = [-10; 0], ba là âm thanh cá heo hướng (θ3, ϕ3) = [20; 0] (hình 9). Hình 9. Nguồn âm độc lập ban đầu. Theo [4] độ lợi của mảng Aw phản ánh sự cải thiện tỷ số SNR thu được khi sử dụng mảng thay vì dùng cảm biến đơn. Nó được định nghĩa là tỷ số SNR tại đầu ra của mảng với SNR ở đầu vào. Chữ viết tắt “w” biểu thị không gian nhiễu đầu vào không tương quan. Độ lợi được tính như sau: = () () = 1 ∑ || (22) Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 103 hoặc = || = ‖‖ (23) Tiến hành tạo búp sóng Delay and Time và tạo búp sóng Frost cho hệ phao với góc quay của mảng theo hướng 0o và theo hướng của 3 tín hiệu đến (hình 10). Tính độ lợi của mảng theo công thức (22), lập bảng để đánh giá kết quả ta có: Hình 10. Tín hiệu thu được tại phao. Các nguồn âm đều được thu ở 4 phao với pha và biên độ của tín hiệu là khác nhau. Hình 10 là tín hiệu thu được ở phao số 3, dễ thấy tín hiệu ở đây là tín hiệu hỗn hợp của 3 nguồn âm cộng với nhiễu tạp từ môi trường làm cho tỷ số SNR của hệ thống đạt thấp. Để cải thiện chất lượng đầu thu, giải pháp tạo búp sóng và tạo búp sóng thích nghi được đưa vào xử lý để giảm tạp nhiễu, đồng làm tăng tỷ số SNR của mảng lên (hình 11), hình vẽ cũng cho thấy khi tạo búp sóng cho mảng thì nhiễu tạp đã được giảm đi nhiều và tín hiệu cũng đã được cải thiện hơn. Để đánh giá sự cải thiện này, số liệu mô phỏng từ bảng 1 cho thấy độ lợi của mảng đã tăng lên, đặc biệt là khi áp dụng tạo búp sóng thích nghi Frost. Khi không tạo búp sóng thì độ lợi của hệ thống gần như bằng 0 ở tất cả các phao, tiến hành mô phỏng tạo búp sóng với một số hướng nhất định ta được kết quả cho ở bảng 1. Với hướng 0o (mảng thẳng không quay với góc ngẩng ϕ) độ lợi của mảng là lớn nhất, với hướng 20o độ lợi mảng là nhỏ nhất. Như vậy, để mảng thu với sự ảnh hưởng của nhiễu và tạp ồn là ít nhất chúng ta hoàn toàn xác định góc quay tối ưu. Hình 11. Tín hiệu sau khi tạo búp sóng với góc quay θ1, ϕ1. Kỹ thuật Điện tử – Thông tin L. K. Biên, , P. T. Hanh, “Giải pháp xử lý tín hiệu theo nguyên lý sonar thụ động.” 104 Bảng 1. Tính Độ lợi mảng Aw khi tạo búp sóng ở các góc khác nhau. (Góc quay búp sóng chính) Độ lợi tính tại phao (không tạo búp sóng) Tạo búp sóng Delay and Time Tạo búp sóng Frost (θ0, ϕ0) = [0; 0] 0.1341 7.0776 8.6570 (θ1, ϕ1) = [-30; 10] 0.0480 6.3021 7.4729 (θ2, ϕ2) = [-10; 0] 0.0588 3.5277 4.7874 (θ3, ϕ3) = [20; 0] 0.0932 1.9923 2.7479 4. KẾT LUẬN Bài báo đã đưa ra cơ sở tính toán, thiết kế hệ thống phao thủy âm phát hiện và phân loại mục tiêu theo nguyên lý thụ động, giải pháp xử lý tín hiệu khi quan sát nhiều mục tiêu, giải pháp nâng cao chất lượng tín hiệu thu dựa trên kỹ thuật ICA và kỹ thuật tạo búp sóng mảng thẳng, tính toán được độ lợi thu của mảng tại các hướng quét và đưa ra phương án phát hiện tối ưu. Hướng nghiên cứu tiếp theo của bài báo là phát triển và áp dụng các thuật toán tạo búp sóng thích nghi vào xử lý tín hiệu của mảng và xây dựng được mạng phao thủy âm thích hợp với vùng biển nước nông của Việt Nam. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Lương Thị Ngọc Tú, Cấu hình mạng cảm biến thủy âm trên cơ sở tiền xử lý ICA nhằm nâng cao độ chính xác định vị đa mục tiêu, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 48, 04-2017. [2]. Phan Hồng Minh, Phan Trọng Hanh, Vũ Văn Binh, Nguyễn Công Đại, Một giải pháp cấu hình mạng cảm biến thủy âm hai chiều trên cơ sở tạo búp sóng tùy biến, Tạp chí KH&CN Quân sự, số 54, 04-2018. [3]. Yong Chen, Fang Wang, Jianwei Wan, Gang Li, “Convex Optimization Based Robust Adaptive Beamforming for Underwater Sensor Array”. Signal Processing (ICSP), 2016 IEEE 13th International Conference. [4]. Harry L. Van Trees, “Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part IV - Optimum Array Processing”, John Wiley & Sons, Inc., New York, 2002. [5]. Te-Won Lee, “Independent component analysis - theory and applications”, Springer Science+Business Media Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, USA, 1998. [6]. Aapo Hyvärinen, Juha Karhunen, Erkki Oja, “Independent Component Analysis”, John Wiley & Sons, Inc., 2001. [7]. N.N.de Moura, J. M. de Seixas, Ricardo Ramos, “Passive Sonarr Signal Detection and Classification Based on Independent Component Analysis”, Federal University of Rio de Janeiro - Signal, Processing Laboratory/ COPPE - Poli, Brazil, 2009. [8]. Eduardo F.de S.F., N.N. de Moura, J.M. de Seixas, “Neural passive sonarr signal classification using Independent Component Analysis”, X Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional (CBIC’2011). [9]. https://www.km.kongsberg.com/ks/web/nokbg0397.nsf/AllWeb/467ED1BF4A5A73 2FC125758A0032BD79?OpenDocument&Count=-1&Cat=Sales [10]. https://rtsys.eu/en/sonarr-systems/ [11]. https://dsit.co.il/products/underwater-security/ Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 105 ABSTRACT THE SOLUTION OF SIGNAL PROCESSING FOR SONOBOUY SYSTEMS DETECTION AND IDENTIFICATION BASED ON PASSIVE SONAR Abstract: The paper proposes and develops a new solution combining ICA preprocessor (independent element analysis) that separates the multiple-target associative signals with linear array technique for Signal processing to improve detection and classification of targets. Nomally, the sonobouy operating is aligned the same linear array, the main beam is steered in the horizontal plane to detect the target. When multiple targets are present simultaneously, detection and classification becomes difficult, at which point the system re-establishes the solution and the ICA algorithm for multi-target processing. Keywords: Underwater sensor arrays; Beamformming sensor arrays; Beam pattern; Adaptive beamforming. Nhận bài ngày 26 tháng 6 năm 2018 Hoàn thiện ngày 30 tháng 8 năm 2018 Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 9 năm 2018 Địa chỉ: 1 Viện Điện Tử - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự; 2 CH KTĐT_29A(NC) - Khoa Vô tuyến Điện tử - Học Viện Kỹ thuật quân sự; 3 Khoa Vô tuyến Điện tử - Học Viện Kỹ thuật quân sự. *Email: phanhongminh1979@gmail.com.