Detecção e seguimento de animais marinhosmarcados

Martin Jens Apel

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em

Mestrado Integrado de Electrotécnica e deComputadores

Orientador: Doutor Paulo Jorge Coelho Ramalho Oliveira

Co-Orientador: Doutor Carlos Jorge Ferreira Silvestre

Júri

Presidente:Orientador:

Vogais:

Setembro 2014

Resumo

Em tempos de crescente preocupação com a preservação do meio ambiente é cada vez mais importante oestudo do meio ambiente e dos seres que nele habitam.

Este trabalho encontrou motivação no âmbito do projecto MAST/AM que pretende obter o desenvolvi-mento de uma ferramenta para detecção e seguimento de animais marinhos previamente marcados comtags acústicos que satisfaça as necessidades dos biólogos durante alguns cenários típicos de tracking activo.

Desta forma, este trabalho pretende descrever uma estratégia de descodificação de tags do produtorVemco, usadas para marcar animais marinhos, com uma ferramenta portátil (Portable Tool) a ser usadapor um mergulhador. A detecção baseia-se num filtro passa-banda IIR e permite identificar as diferençasdos tempos de chegada do sinal aos hidrofones configurados numa estrutura USBL. Assim, é possívelencontrar uma estimativa da direcção de chegada do sinal ao Portable Tool.

O trabalho pretende descrever também uma possível estratégia de processamento posterior, offline, dosdados recebidos pelo sistema para obter uma estimativa do percurso percorrido pelo animal marcado.Apresenta-se assim uma estratégia com Filtro de Kalman que combina as medições obtidas por umSurface Robotic Tool e por um Portable Tool com um modelo linear do movimento do animal marinhopara obter uma estimativa óptima da posição do animal.

Por fim, uma simulação mostra o principio de funcionamento das estratégias de detecção e de seguimentosimulando também a atenuação imposta pela propagação no meio aquático. Consegue-se assim avaliar odesempenho do sistema proposto em relação à precisão na localização do animal bem como no que dizrespeito ao alcance do sistema durante a detecção de animais marcados e compara-lo assim com o VPS,o sistema de localização para tracking passivo da Vemco. Mantendo as vantagens de tracking activo osistema proposto apresenta um desempenho comparável com o do VPS, sendo ao mesmo tempo mais ágile fácil na sua operação.

Palavras chave: tags acústicas Vemco; filtro passa-banda IIR; USBL; Filtro de Kalman

II

Abstract

Nowadays as the protection of the environment is getting more and more important, studies on individualspecies and their natural habitat are also getting an increasing attention.

This work was motivated by the MAST/AM project whose objective is to develop a tool to detect andtrack the movement of previously tagged marine animals to accomplish with the necessities of biologistsin some frequent sceneries.

In this way, this work intends to describe an identifying and decoding strategy of Vemco acoustic tags byusing a Portable Tool to be used by divers. Detection is based on the use of a band-pass filter (IIR) andallows the identification of the differences of time of arrival of the signal to the hydrophones arranged ina USBL structure. Thus, it is possible to obtain an estimate on the arrival direction of the signal to thePortable Tool.

The objective of this work is also to describe a possible strategy of offline processing to get an estimateof the movement of the tagged animal. Therefore, a strategy is presented, in which a Kalman Filtercombines the measurements obtained by a Surface Robotic Tool and by a Portable Tool with a linearmodel of the animal’s movements in order to get an optimal estimate on the animal’s position.

Finally, a simulation tries to demonstrate the previously described strategies of detection and trackingtaking as well into account the attenuation of the signal due to its propagation in the aquatic medium.Therefore it is possible to compare its performance in what concerns the localization precision as well asthe detection range with Vemco’s passive tracking positioning system VPS. In conclusion the proposedsystem shows a similar performance as the VPS while being more flexible and easy in its operation dueto its active tracking carcteristics.

Key words: Vemco acoustic tags; IIR band pass filter; USBL; Kalman filter

IV

Conteúdo

Resumo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IIAbstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IVLista de Figuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VIILista de Tabelas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IXAcrónimos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XI1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1 Impacto da acústica subaquática e de tagging em animais marinhos . . . . . . . . . . . . . 11.2 Marcação de animais e telemetria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.2.1 Tags . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.2 Receptores e estruturas de sensores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.3 Acústica subaquática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 Detecção e Descodificação das tags da Vemco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.0.1 Sinal emitido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.0.2 Estratégias de detecção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.0.3 Determinação do Time Difference of Arrival (TDOA) . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.0.4 Solução adoptada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.0.5 Descodificação do ID e Checksum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332.0.6 Estimação da direcção de chegada do sinal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3 Filtro de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.1 Exemplo de funcionamento do Filtro de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.2 O Filtro de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.3 Aplicação do Filtro de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

4 Simulação do Portable Tool em funcionamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.1 Cenários de simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.1.1 Cenário apenas com o Portable Tool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484.1.2 Cenário com Portable Tool e Surface Robotic Tool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.2 Estrutura da simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.3 Resultados de Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

5 Conclusões e Trabalho Futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63A Modelo de absorção acústica do meio aquático de Francois e Garrison . . . . . . . . . . . . . . . 66B Tags da Vemco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

B.1 V5 & V6 – 180 kHz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67B.2 V7 a V16 – 69 kHz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67B.3 V9 a V16 – Contínuos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69B.4 Sinais gravados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

C Referenciais e conversão entre diferentes referenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73D Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

D.1 Descrição detalhada das componentes de Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74D.2 Código fonte da simulação em MatLab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

D.2.1 start_simulation.m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75D.2.2 sistem.m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77D.2.3 usbl.m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94D.2.4 channel.m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112D.2.5 eventList.m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116D.2.6 event . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118D.2.7 fish . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

VI

D.2.8 fish_model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125D.2.9 detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129

VII

Lista de Figuras

Fig. 1.1: Audiograma para alguns cetáceos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2Fig. 1.2: Audiograma para o american shad, o peixinho dourado, o salmão atlântico, o bacalhau

atlântico e de uma espécie de tubarão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3Fig. 1.3: Correspondência de espécies exemplares com o tipo de tag apropriado . . . . . . . . 5Fig. 1.4: Distância máxima de detecção de uma tag dependendo da frequência e da potência

de emissão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Fig. 1.5: Desempenho do VPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Fig. 1.6: Perfil da probabilidade de detecção com a distância da tag de um receptor típico da

Vemco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Fig. 1.7: Propagação de som como onda esférica próximo da fonte e propagação como onda

plana longe da fonte de origem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11Fig. 1.8: Propagação de som de forma cilíndrica em água com pouca profundidade . . . . . . 13Fig. 1.9: Propagação multi-trajecto em águas de pouca profundidade e sinal detectado no

receptor com réplicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15Fig. 1.10: Refracção da onda acústica na interface de dois meios com características acústicas

diferentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15Fig. 1.11: Refracção devido à profundidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16Fig. 1.12: Perfil típico da velocidade de som dependendo da profundidade . . . . . . . . . . . . 17Fig. 1.13: Perfis genéricos da velocidade do som . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18Fig. 1.14: Criação de zonas de sombra pela variabilidade da velocidade do som na água . . . . 18

Fig. 2.1: Sinal emitido pelas tags Vemco. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19Fig. 2.2: Amostragem e interpretação no domínio da frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . 21Fig. 2.3: Amostragem de uma sinusóide a diferentes frequências de amostragem e suas implicações 22Fig. 2.4: Upsampling de um ping com uma duração aproximada de 10 ms . . . . . . . . . . . 23Fig. 2.5: Diagrama de blocos do filtro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23Fig. 2.6: A transformada de Fourier de um impulso unitário no tempo corresponde à função

Sinc no domínio da frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24Fig. 2.7: Comparação entre o sinal à entrada do filtro e às saídas de um filtro adaptado e de

um filtro passa-banda a diferentes valores de SNR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25Fig. 2.8: Diagramas de Bode do filtro Infinite Impulse Response Filter (IIR) . . . . . . . . . . 27Fig. 2.9: Diagrama de blocos da implementação de um IIR de segunda ordem em estrutura

biquad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Fig. 2.10: TDOA entre pings correspondentes em canais diferentes e entre pings de um mesmo

canal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28Fig. 2.11: Convolução com estratégia Overlap-add . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30Fig. 2.12: Saída do filtro adaptado para sinal de entrada sinusoidal na presença de ruído e

trajecto secundário com atraso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31Fig. 2.13: Arquitectura da estratégia de detecção de sinal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32Fig. 2.14: Diagrama de fluxo da estratégia de detecção para um canal . . . . . . . . . . . . . . 33Fig. 2.15: Incidência da onda acústica em dois receptores projectados no plano XY . . . . . . . 36

Fig. 3.1: Função de densidade de probabilidade para uma estimativa da posição x, dada amedida z1 e conhecendo o desvio padrão da medida σz1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

Fig. 3.2: Função de densidade de probabilidade para uma estimativa x, dada a medida z2 emcomparação à função de densidade de probabilidade no instante t1 representada a tracejado 40

VIII

Fig. 3.3: Função de densidade de probabilidade que descreve a estimativa x com valor esperadoµ e desvio padrão σ, resultante da combinação das medidas z1 e z2 representadas a tracejado 40

Fig. 3.4: Devido ao modelo dinámico do sistema, o pico da função de densidade de probabili-dade desloca-se em direcção do eixo x, mas com aumento da incerteza o desvio padrão dadistribuição também aumenta [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

Fig. 3.5: Esquema do funcionamento do Filtro de Kalman e da aplicação das suas equações . 44

Fig. 4.1: Cenário típico de missão para o projecto Advanced Tracking and Telemetry Metho-dologies to Study Marine Animals (MAST/AM) com Surface Robotic Tool e Portable Tool 49

Fig. 4.2: Visualização dos pontos de maior aproximação para duas rectas sem intersecção . . . 50Fig. 4.3: Visualização do referencial geodésico, o referencial Earth Centered, Earth Fixed Co-

ordinate System (ECEF) e do referencial North-East-Down Coordinate System (NED)local . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

Fig. 4.4: O ponto p em relação aos referenciais A e B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53Fig. 4.5: Ângulos de Euler e sequência de rotação yaw-pitch-roll . . . . . . . . . . . . . . . . . 54Fig. 4.6: Funcionamento esquematizado do programa de simulação . . . . . . . . . . . . . . . 56Fig. 4.7: Comparação entre o sinal emitido pela tag 33517 (esquerda) e o sinal emitido pela

tag 11905 (direita) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57Fig. 4.8: Detecção de um sinal da tag 33522 nos quatro canais do USBL . . . . . . . . . . . . 58Fig. 4.9: Detecção de um peixe marcado. (Posições:Surface Robotic Tool - [0;0;0], Portable

Tool - [800;100;150], Peixe inicialmente - [-350;100;150]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60Fig. 4.10: Detecção de um peixe marcado. (Posições:Surface Robotic Tool - [0;0;0], Portable

Tool - [800;100;150], Peixe inicialmente - [400;400;400]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61Fig. 4.11: Os pontos da trajectória do peixe que deram origem a uma collisão são marcados com

um circulo vermelho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

Fig. B.1: Sinal gravado da tag ID:11894 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69Fig. B.2: Sinal gravado da tag ID:11905 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70Fig. B.3: Sinal gravado da tag ID:21524 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70Fig. B.4: Sinal gravado da tag ID:33517 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71Fig. B.5: Sinal gravado da tag ID:33518 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71Fig. B.6: Sinal gravado da tag ID:33521 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72Fig. B.7: Sinal gravado da tag ID:33522 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

IX

Lista de Tabelas

Tab. 1.1: Mapa de códigos da Vemco (MAP 110 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Tab. 1.2: Taxa de falsas detecções para um conjunto de tags . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7Tab. 1.3: Distâncias máximas a que as tags da Vemco podem ser detectadas . . . . . . . . . . 7

Tab. 2.1: Filtro Finite Impulse Response Filter (FIR) vs. filtro IIR . . . . . . . . . . . . . . . . 26

Tab. 4.1: Comparação do alcance e dos Signal to Noise Ratio (SNR)s do sinal no emissore no receptor para algumas tags simuladas considerando modelo de propagação esférica.(Esta simulação assume uma profundidade de 50m, uma salinidade de 35 Practical SalinityUnits (p.s.u.) e uma temperatura de 15 ◦C) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

X

Acrónimos

IIR Infinite Impulse Response FilterFIR Finite Impulse Response FilterDSP Digital Signal ProcessorTDOA Time Difference Of ArrivalAWGN Additive White Gaussian NoiseMAST/AM Advanced Tracking and Telemetry Methodologies to Study Marine AnimalsADC Analog Digital ConverterPAT Pop-up Satellite Archival TagSOFAR Sound Fixing And RangingRMS Root Mean SquarePOST Pacific Ocean Shelf TrackingOTN Ocean Tracking NetworkAATAMS Australian Acoustic Tracking And Monitoring SystemFADIO Fish Aggregating Devices as Instrumented Observatories of pelagic ecosystemsEKF Extended Kalman FilterUKF Unscented Kalman FilterECEF Earth Centered, Earth Fixed Coordinate SystemNED North-East-Down Coordinate SystemTOA Time Of Arrivalp.s.u. Practical Salinity UnitsUSBL Ultra Short BaselineUW-ASN Underwater Acoustic Sensor NetworkSNR Signal to Noise RatioVPS VR2W Positioning System

XI

Capítulo 1

Introdução

A marcação de animais é uma prática comum entre cientistas e investigadores que possibilita a identifi-cação e assim um estudo intensivo de animais durante um período de tempo alongado. A marca podeser apenas uma identificação com tinta ou com um anel (afixada ao maxilar do peixe), ou pode ser umamarca electrónica que permite a utilização de telemetria ou de gravação de dados. Assim se pode recolherinformação acerca do animal ou do seu ambiente. Uma marca electrónica ajuda à detecção e identificaçãode animais à distância podendo dar informação sobre a sua localização ou dados relevantes para o estudoda espécie no seu habitat natural. O conhecimento de padrões de migração podem servir para a definiçãode áreas de protecção e planos de pesca. Sensores de temperatura do corpo, do ritmo cardíaco ou donível PH no estômago contribuem para monitorizar períodos de actividade e de alimentação ou permitemtirar conclusões sobre o estado de saúde do animal marcado mantendo-o no seu habitat natural. Algunsanimais marinhos como as baleias percorrem longas distâncias nos oceanos podendo assim transportarsensores que recolhem dados do meio ambiente como a salinidade, a pressão e a temperatura da águaou os níveis da luminosidade. Assim podem ser criados perfis de temperatura da água ou ou podem serobtidas informações sobre uma possível existência de algas ou partículas nos oceanos.

1.1 Impacto da acústica subaquática e de tagging em animaismarinhos

Estudos recentes e dados analisados retrospectivamente mostram uma associação entre o uso de sonaresde grande potência e a desorientação de baleias que vão dar à costa. Embora não tenha sido possívelprovar uma ligação directa, a proximidade temporal e geográfica dos acontecimentos indicam pelo menosalguma relação causal entre o uso de sonares de alta potência e meio alcance durante exercícios militarese várias baleias bicudas que deram à costa . Alguns casos dramáticos de baleias que deram à costa comoem 1996 na Grécia e no norte das Bahamas em Março de 2000 fomentaram a discussão pública sobre osefeitos do ruído de origem humana em animais marinhos. [2]

As fontes de ruído podem provir de sonares militares e comerciais, de plataformas de petróleo, de torrespara a produção de energia eólica ou podem ser causados pela locomoção de navios de todo o tipo. Oimpacto dos ruídos sonoros no comportamento dos animais marinhos pode variar bastante. Existemrelatos de que baleias da Gronelândia mudaram os seus padrões de respiração e de emersão quandosentiram ruído, o que biológicamente não apresenta uma influência negativa significativa. Noutros casosa reacção é mais relevante, como a de baleias francas em resposta à presença de barcos , baleias daGronelândia em resposta a ruídos industriais ou cachalotes em resposta a sequências curtas de pulsosde pingers acústicos , que diminuem ou cessam a comunicação, a qual faz parte da interacção social e éusada para a localização. [3]

Apesar de baleias e golfinhos terem ouvidos resistentes e se ter observado alguma forma de habituaçãoem alguns casos, a variabilidade das reacções dos animais marinhos não depende apenas da espéciemas também de condições ambientais, de factores como a idade e o sexo do animal ou da situaçãocomportamental na qual se encontram. Golfinhos que estejam a descansar evitam barcos, enquanto

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golfinhos que se estejam a alimentar os ignoram. Quando se encontram numa situação de interacçãosocial dentro do grupo, golfinhos poderão até procurar a proximidade de um barco.

De qualquer modo, um animal apenas responderá directamente a um som se o conseguir detectar. O graude distúrbio que um ruído pode causar num animal depende do volume do mesmo que é função não só dasua intensidade no local em que ele se encontra, mas também da sensibilidade do animal às frequênciascorrespondentes.

Os audiogramas desenvolvidos e os modelos dos sistemas auditivos de animais marinhos apresentam umagrande variação na sua capacidade auditiva e de sensibilidade às frequências. Mamíferos marinhos no seuconjunto têm um raio auditivo que vai de uma frequência de 10 Hz até 200 kHz. Este grupo pode-sesubdividir em cetáceos infrasónicos (sensibilidade geral de 15 Hz até 20 kHz, boa sensibilidade de 20Hz a 2 kHz), com sensibilidade geral a frequências sónicas até altas-frequências (100 Hz até 100 kHz,com grande variabilidade dos picos de sensibilidade), e espécies que dominam o espectro ultrasónico (200Hz até 200 kHz de sensibilidade geral, pico de sensibilidade de 16 a 120 kHz). [3] Alguns audiogramasestão apresentados na figura 1.1.

Embora não haja muitos dados acerca de outras espécies marinhas para além dos mamíferos, relativamenteaos peixes e aos seláquios (tubarões e raias) existem para estes indicadores que apontam para o facto deque uma grande maioria dessas espécies poderá ter capacidade auditiva para detectar sons de frequênciasabaixo de 50 Hz (alguns mesmo a partir de 10 ou de 15 Hz) até frequências de 500 a 1,000 Hz. Algumasespécies conseguiram adaptar-se para poderem detectar frequências até 3 kHz ou mesmo mais comuma sensibilidade maior que outras espécies não especializadas em frequências mais baixas. O peixinhodourado e o American shad são exemplos de espécies especializadas, enquanto que o salmão atlântico e obacalhau atlântico são exemplos de espécies sem especialização. Alguns audiogramas estão apresentadosna figura 1.2. [3]

Figura 1.1: Audiograma para alguns cetáceos [3]

2

Figura 1.2: Audiograma para o american shad, o peixinho dourado, o salmão atlântico, o bacalhauatlântico e de uma espécie de tubarão [3]

Embora se conheça bastante sobre o repertório acústico de mamíferos marinhos, pouco se sabe sobre o seusignificado e sobre o modo como os seus padrões variam durante o dia, sazonalmente e dependendo da suasituação geográfica. Os estudos existentes abrangem apenas áreas confinadas e períodos de tempo muitolimitados pelo que instituições como o Committee on Potential Impacts of Ambient Noise in the Oceanon Marine Mammals, National Research Council em Wahington, D.C. e outras exigem que seja feitoum maior esforço no desenvolvimento de equipamento de tagging e em estudos que possam trazer maisinformações sobre o comportamento dos animais. [3] Com esse conhecimento podem ser desenvolvidasáreas de protecção e estratégias para melhorar a convivência entre humanos e animais marinhos.

Instituições como a Society for Marine Mammalogy publicam recomendações [4] segundo as quais oscientistas se devem reger quando efectuam estudos científicos em animais marinhos como complementoàs directivas e à legislação nacional e internacional.

Um estudo científico deve ser devidamente preparado e eventualmente precedido de estudos preliminarespara que possa ser garantida uma resposta cientificamente significativa, minimizando ao mesmo tempopossíveis impactos negativos sobre o animal individual ou sobre a sua população e eco-sistema.

Para tal, é necessário tomar decisões relativamente à selecção do animal, às técnicas de estudos a utilizar,duração do estudo, ao número de amostras a tomar bem como ao grau de importância do ponto de vistaestatístico dos resultados obtidos.

Para realizar os estudos há que seleccionar espécies que não estejam em perigo de extinção e cujo com-portamento se coadune melhor com os objectivos de investigação, especialmente quando se utiliza equi-pamento e instrumentos que estejam ainda a ser testados.

A vulnerabilidade de um animal relativamente a possíveis distúrbios varia com a sua idade, sexo e estadode reprodução, com a sua posição social e com a sua localização ou com a profundidade da água. Deve-seter em atenção os possíveis distúrbios especialmente no que diz respeito a animais em estado de reproduçãoou com crias como no caso dos mamíferos.

O grau de amostragem tem que ter suficiente significado estatístico para levar a conclusões válidas.Uma amostragem superior àquela que seja necessária produz distúrbios desnecessários num número maiselevado de animais e por outro lado possíveis perdas de tags não deverão pôr em causa o significadoestatístico do estudo.

A escolha do grau de amostragem deve obedecer a um equilíbrio entre o aspecto científico, ético e logístico.

3

Qualquer tipo de intervenção física no animal em estudo, seja do ponto de vista de anestésicos ou daintrodução de ferramentas técnicas para a realização do estudo, terão naturalmente de ser realizadospor pessoal técnico especializado. O conhecimento actualizado da literatura científica específica, dosrequisitos e das normas legais são obviamente imprescindíveis.

1.2 Marcação de animais e telemetria

Nos diversos estudos sobre animais marinhos a grande variabilidade dos ambientes bem como as par-ticularidades de cada espécie exigem que a tecnologia envolvida se adapte ao máximo à situação emestudo. Consequentemente existem diferentes equipamentos que têm vindo a ser desenvolvidos para asmais variadas aplicações. Alguns desses equipamentos vão ser apresentados em seguida.

1.2.1 Tags

Os tags electrónicos podem ser classificados em duas categorias. Os transmissores enviam remotamentedados a partir do animal marcado para um receptor por via sonora ou por ondas de rádio. Dataloggersarmazenam os dados numa memória local e têm que ser recuperados do animal para obter os dados.Geralmente Dataloggers proporcionam uma maior quantidade de dados do que os transmissores mas arecuperação dos dataloggers por vezes não está garantida.

Alguns tags electrónicos combinam num só aparelho as vantagens dos dois. Por exemplo no caso do Pop-up Satellite Archival Tag (PAT) um grande volume de dados pode ser gravado em memória e transmitidoa baixo volume para satélites quando o animal portador subir à superfície. No caso de que os PATspossam ser recuperados, os dados poderão ser obtidos na sua totalidade. Muitos dos tags electrónicosobtêm informação relativamente ao ambiente por meio de um conjunto de sensores. Os sensores maisusados medem a pressão (profundidade), a conductividade (salinidade) e os níveis de luminosidade. Estainformação ajuda os biólogos a melhor entender o ambiente em que vivem os animais. [5]

Tags da Vemco

A Vemco disponibiliza uma variedade de tags diferentes para conseguir responder às exigências impostaspor estudos com animais e condições ambientais diferentes.

A Vemco fornece dois tipos de tags, contínuas e codificadas. A variante contínua serve para estudosem que é observado apenas um número reduzido de animais e a distinção é feita pela frequência deemissão. Este tipo de tags é geralmente usado em contexto de tracking activo. Para tracking passivo,em que é necessário identificar o animal de entre um conjunto bastante superior, é conveniente usartags codificadas, que além da identificação da tag detectada permitem também uma detecção de erro narecepção da mesma.

As tags conseguem-se distinguir também em função do seu tamanho, pois animais mais pequenos exigemtags de dimensão menor. A figura 1.3 mostra uma possível atribuição entre tag e animal. Outro factorde diferenciação é a possibilidade de elas emitirem também dados de sensores (temperatura - T, pressão- P, aceleração - A). O nome das tags indica o tipo da tipo a que pertencem. Uma tag “V9TP” teráum diâmetro de 9mm e fornecerá dados de sensores de temperatura e de pressão. O anexo B, dá umalistagem dos tipos de tags disponíveis.

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Figura 1.3: Correspondência das espécies exemplares capelin, manta, atum e tubarão branco com o tipode tag apropriado [6]

As tags codificadas emitem um ID que as identifica e eventualmente também dados de sensores nelasincorporados . O esquema inicialmente encontrado pela Vemco de codificar os IDs não contava com ogrande aumento de popularidade que as tecnologias desta viriam a ter. Assim sendo, foram atribuídos IDsidênticos a várias tags. Embora estas tenham sido distribuídas por áreas geográficas diferentes, poderáhaver o risco de uma tag entrar na área geográfica em que esteja a ser aplicada uma tag diferente mascom ID idêntico. Assim irá ser impossível garantir a identidade do objecto associado a um estudo. Logo,os resultados do estudo em questão correriam o risco de ficarem comprometidos. O salmão serve comoobjecto de exemplo que tem longos trajectos de migração passando rios assim como oceanos e por issotem grande probabilidade de entrar em várias áreas geográficas [7].

Perante esta problemática, em 2007 a Vemco introduziu um novo esquema de codificação com o intuito depossibilitar a identificação inequívoca de qualquer tag num contexto global. [8] O objectivo é de promoveruma rede global de modo a que os receptores Vemco consigam detectar qualquer tag inequivocamente.Deste modo há a possibilidade de estabelecer uma cooperação entre diversos projectos para que quandoum animal seja alvo de um determinado estudo possa ser também detectado por receptores de outrosestudos. A tecnologia Vemco é usada em vários projectos de grande dimensão, entre outros, nos projectosPacific Ocean Shelf Tracking (POST), Ocean Tracking Network (OTN), Australian Acoustic TrackingAnd Monitoring System (AATAMS) e Fish Aggregating Devices as Instrumented Observatories of pelagicecosystems (FADIO) [9][10][11][12].

A grande popularidade surge também da universalidade das tags. Elas estão dimensionadas para funcio-narem tanto em água doce como em água salgada, garantindo assim a sua aplicabilidade em ambientesvariados. Existem outros requisitos impostos às tags, tendo-se em consideração:

- uma longa duração de vida

- grande alcance dos sinais emitidos

- equilibrio entre transmissão máxima de informação por unidade de tempo e de minimização de erros

- dimensões reduzidas para um mínimo de transtorno ao animal portador

- facilidade na produção das tags para permitir uma resposta rápida a pedidos de grande escala

As tags da Vemco utilizam geralmente sinais de frequência única de 69kHz, as tags mais recentes e demenor dimensão usam uma frequência única de 180kHz. O canal subaquático é geralmente um ambiente

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dinâmico que condiciona fortemente a propagação do sinal devido à distorção e à atenuação. Modulaçõestradicionais, como a modulação de amplitude ou de fase, não apresentam uma solução viável para atransmissão da informação. Devido aos requisitos impostos, que obrigam a uma simplicidade das tags,o método de codificação consiste numa série de impulsos sinusoidais (pings), em que a informação estácodificada na duração dos intervalos entre pings sucessivos, pertencentes a uma unidade lógica de sinal.

Os diversos esquemas de codificação, chamados Code Space, diferem pela duração dos intervalos ou pelonúmero de impulsos que formem uma unidade lógica de sinal, que contem o ID e eventualmente dadosde sensores. Um receptor pode detectar tags de um conjunto de diferentes Code Spaces dependendo doCode Map com o qual foi configurado.

Tabela 1.1: Mapa de códigos da Vemco (MAP 110 ) [8]

Code Space tipo da tag Sync [ms] Informção transmitida

A69-1008 R256 401,3 1ª geração de códigos IDA69-1206 R04k 380 2ª geração de códigos IDA69-1105 S256 360 Código ID de 8 bit & dados

de sensor de 8 bitA69-1303 R64k 320 Código ID de 16 bit

alguns usados para tags com sensor

Na tabela 1.1 encontra-se exemplificado o Code Map 110. Um receptor configurado para este Code Mapconsegue detectar tags dos quatro Code Spaces indicados. Já o Code Map 112 permite a detecção deoito Code Spaces diferentes. As tags do tipo R256 são da família das primeiras tags produzidas pelaVemco. O seu espaço de códigos está reservado para uso futuro, quando os receptores VR1 deixaremde ser usados. Os códigos da família R04k foram os sucessores das tags R256 e foram distribuídos emduplicado por áreas geográficas diferentes. As tags S256 alem do código ID também transmitem dadosde sensores. As tags R64k são as tags actuais que pretendem ser a solução para uma rede global deanimal tracking.

Mesmo com um número elevado de IDs, não é possível codificar o elevado número de tags alguma vez jáutilizadas e garantir a disponibilidade de IDs para uso futuro. Por isso as tags têm uma data de validade.As tags funcionam com uma bateria interna que não pode ser substituída. Além disso nem todas as tagspodem ser recuperadas. Consequentemente, o seu ID pode ser reatribuído a novas tags quando a suadata de validade expirar.

Na tabela 1.1 está também indicada a duração do primeiro intervalo de uma sequência lógica de pings,o chamado Sync. Este primeiro intervalo serve como ponto de referência ao receptor para saber ondecomeça uma unidade lógica de sinal. Unidade esta que é composta pelo primeiro intervalo Sync, seguidopor intervalos que codificam o ID e ainda intervalos que formam uma soma de detecção de erro, chamadoChecksum. Esta unidade lógica é enviada repetidamente para que a tag possa ser detectada ao longo dotempo.

As tags codificadas são muitas vezes aplicadas em estudos com vários animais concentrados numa árearestrita. Como o meio de transmissão é partilhado, as transmissões das diferentes tags podem interferirumas com as outras. Quando duas emissões colidirem, isto é, chegarem ao receptor de forma sobreposta,é lhe impossível fazer a distinção da origem de cada ping e o sinal é tratado como sendo originário deuma tag apenas. Em alguns casos o conjunto de pings pode não resultar numa sequência de intervalosvalida e portanto não é considerada detecção. Noutros casos os pings resultantes de uma colisão formamuma sequência válida de intervalos e é detectado um ID diferente dos IDs originais. O Checksum diminuifortemente a probabilidade de falsas detecções pois valida o ID transmitido. Como, de forma geral, émelhor rejeitar uma detecção correcta que aceitar uma detecção falsa, o checksum traz uma grande maisvalia.

Mesmo assim é possível uma falsa detecção ser aceite pelo receptor como uma verdadeira. A Vemcoefectuou simulações para visualizar em números o possível desempenho de um sistema de detecção comtags e receptores Vemco. Num estudo típico os receptores da Vemco seriam geralmente fixados no fundo

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do mar de forma a que vários receptores formassem uma linha pela qual o animal marcado teria quepassar para ser detectado. Quando uma tag passar entre dois receptores, ela poderá ser detectada apenaspor um receptor ou por ambos.

Os dados resultantes de uma das simulações efectuadas para analisar o desempenho de uma linha dereceptores, mostra que o conjunto de IDs falsamente detectadas é pequeno, mas que a detecção destesIDs se repete ao longo do tempo [13]:

duração total 2000horastempo médio entre falsas detecções 29horasnúmero total de falsas detecções 67IDs diferentes entre as falsas detecções 6

(1.1)

Se ambas as tags originárias de uma colisão voltassem a emitir depois de um intervalo fixo, a re-transmissãoiria levar a uma nova colisão. Por isso as tags reemitem as unidades lógicas de sinal depois de temposarbitrários de silencio e são até programáveis pelo utilizador. Assim a probabilidade de uma nova colisãoé reduzida. A tabela 1.2 lista o espaçamento temporal entre falsas detecções dependendo do intervalomédio entre duas emissões sucessivas de sinal de uma mesma tag e em função do número de tags existentesna vizinhança dos receptores.

Tabela 1.2: Taxa de falsas detecções para um conjunto de tags [13]

Nº de Tags intervalo entre emissões [s] Tempo médio entre falsas detecções [h]

5 60 2910 60 715 60 55 120 8810 120 2115 120 12

Embora não seja muito frequente que o mesmo ID seja falsamente detectado em duas colisões seguidas,existe ainda alguma probabilidade de haver duas falsas detecções com o mesmo ID dentro do intervalode tempo de meia hora. É por isso aconselhável apenas aceitar uma detecção como sendo uma detecçãoválida quando houver várias detecções do mesmo ID com pouca distância temporal entre elas. Diferentesconjuntos de tags terão um comportamento diferente. Os espaços de códigos A69-1303 e A69-1206 têmum desempenho semelhante, mas espaços de códigos mais recentes terão um número inferior de IDsfalsamente detectados devido à melhor detecção de erros.

O alcance de uma tag depende das condições ambientais, bem como da potência de emissão. A tabela 1.3e a figura 1.4 resumem aproximadamente as distâncias máximas a que as tags podem ser detectadas paracondições ambientais típicas num oceano. Compare-se também as diferentes tags da Vemco no anexo B.

Tabela 1.3: Distâncias máximas a que as tags da Vemco podem ser detectadas dependendo da frequênciade emissão [8]

Frequência de emissão Diâmetro da tag Distância de detecção(kHz) (mm) (m)

< 50 > 20 > 100050 - 100 7 - 16 300 - 1000> 100 < 7 < 300

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Figura 1.4: Distância máxima de detecção de uma tag dependendo da frequência de emissão para aspotências de emissão de 142, 155 e 165 dB [8]

1.2.2 Receptores e estruturas de sensores

Depois de terem sido apresentadas as tags mais comuns na secção anterior, resta perceber quais osreceptores e as estruturas de sensores disponíveis para as detectar. Os sensores usados no meio aquáticopara detectar sinais acústicos são os hidrofones, que, dependendo da aplicação, se podem agregar paraestruturas de sensores maiores. Assim sendo, distingue-se aqui as seguintes estruturas que se diferenciamuma da outra principalmente pelo número e o distanciamento entre os sensores.

Ultra Short Baseline (USBL) apresenta um número reduzido de sensores com um posicionamentopróximo dos sensores. Uma estrutura USBL é constituída por pelo menos três sensores (normal-mente quatro por razões de redundância) montados de forma compacta com distâncias entre elesna ordem de centímetros ou de poucos metros. Assim é possível considerar que todos os receptoressejam afectados pelo meio aquático de forma semelhante. Para distâncias grandes em compara-ção ao distanciamento entre os sensores, é possível utilizar a simplificação da onda plana. Esta éusada para calcular uma estimativa de direcção de chegada do sinal a partir das Time DifferenceOf Arrival (TDOA), das diferenças nos tempos de chegada do sinal acústico aos vários receptores.No caso de se querer localizar um emissor, existe a possibilidade de que este envie uma estima-tiva de profundidade. Assim a intersecção entre a direcção de chegada do sinal do emissor como plano horizontal determinado pela estimativa da profundidade permite a localização do emissor.No entanto, uma estimativa de profundidade é geralmente baseada na medida da pressão e é poucoprecisa. Outro método mais robusto consiste em utilizar duas estruturas USBL e efectuar a inter-secção das rectas formadas pelas duas estimativas de direcção de chegada do sinal de cada uma dasestruturas USBL.A montagem e agregação de poucos sensores de forma compacta torna o sistema versátil e facilitaa sua utilização e instalação. Resulta daí uma complexidade reduzida na operação de um sistemacom configurações USBL, pois não existe a necessidade de efectuar instalações no fundo do mar.Desta forma uma estrutura USBL adequa-se a missões breves em que se pretenda também acedera dados recolhidos de forma online.Por outro lado uma estrutura USBL exige uma precisão adicional na estimação dos tempos dechegada do sinal aos receptores e é necessário conhecer-se a posição de cada estrutura USBL, bemcomo a sua atitude no espaço, o que normalmente exige a utilização de um sistema de navegaçãoinercial em conjunto com um sistema de navegação terrestre.

Underwater Acoustic Sensor Network (UW-ASN) consiste numa rede de sensores que se podeestender sobre áreas extensas fazendo uso de um número ilimitado de sensores individuais. Apesarde haver esforços de criar protocolos de comunicação entre os diferentes nós de uma rede de sensores[14], a abordagem tradicional para o funcionamento de uma rede de sensores consiste na instalaçãode receptores isolados em localizações fixas, onde recolhem dados que apenas se tornam disponíveisapós a recuperação do equipamento.Uma UW-ASN tradicional adequa-se a estudos prolongados com uma duração na ordem de váriosmeses em que os sensores recolhem dados de forma autónoma sendo que normalmente não é neces-

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sária qualquer manutenção. Isto significa também que a rede está sujeita às condições ambientaissem que haja a possibilidade de reajustamento ou intervenção. Correntes na água ou outras in-fluencias externas poderão causar uma desconfiguração da rede que por vezes apenas poderá serdetectada durante a recuperação do equipamento ao final de uma missão. Em caso extremo istopoderá significar que a missão não concluirá os seus objectivos.

Apesar da simplicidade do equipamento individual que constitui os nós da rede, o processo de ins-talação dos mesmos, bem como a análise dos dados recolhidos implicam uma elevada complexidadena operação de uma UW-ASN.

Sistema de localização da Vemco

A Vemco disponibiliza um serviço de localização de animais marcados, VR2W Positioning System (VPS),que consiste na instalação de uma rede de receptores no fundo do mar e de uma análise posterior aos dadosgravados pelos sensores. Para esse efeito, a Vemco dispõe de vários tipos de receptores, sendo o modelobase o modelo VR2W monitoring Receiver. Alem disso estão também disponíveis modelos equipadoscom cabo de comunicação, como é por exemplo o caso do modelo VR2C, ou com modem acústico paracomunicações bidireccionais, como se verifica no modelo VR4-UWM. Deste modo é possível aceder aosdados gravados sem que o receptor tenha que ser recuperado permitindo a recolha de dados ao longo daexecução de um estudo. Assim é possível detectar eventuais desconfigurações ou avarias no equipamentodando oportunidade de proceder a ajustamentos logo que estas sejam detectadas. [6]

De forma geral, o VPS pode ser resumido aos seguintes passos:

1. Instalar vários receptores em posições fixas e bem documentadas registrando o instante temporalde instalação do equipamento.

2. Durante o período de funcionamento os sensores recolhem de forma independente informação sobreas tags detectadas, registrando a identificação das tags, o tempo de detecção e eventuais dadosde sensores incorporados nas tags. No caso que sejam usados receptores do tipo VR2W, os dadosrecolhidos não se encontram acessíveis durante o período de funcionamento, sendo assim necessáriorecuperar os receptores para obter os dados gravados.

3. Recuperar os receptores, documentando o local e o instante temporal de recuperação.

4. Enviar os dados recolhidos à Vemco, que os analisa, devolvendo como resultado dessa análise oposicionamento temporal do animal marcado em ficheiro Microsoft Excel e visualizável em GoogleEarth.

Após a recuperação do equipamento é necessário fazer uma análise extensa aos dados recolhidos com fimde obter uma estimativa sobre as diferentes posições a que as tags foram detectadas ao longo do tempo.Para garantir uma boa qualidade nas estimativas de posição é mandatório haver um bom conhecimentosobre as posições de instalação dos sensores bem como da profundidade em que se encontram. Por vezesa determinação precisa destas medidas pode vir a ser difícil e influencia a exactidão dos resultados.

O método de localização usado baseia-se no cálculo de intersecção de hiperboloides a partir do TDOA,a diferença de tempo de chegada do sinal a três sensores. No caso de haver mais que três receptores adetectarem uma tag ao mesmo tempo, a posição é encontrada, fazendo uma média ponderada entre asestimativas provenientes das combinações possíveis de três sensores.

Para que o método de posicionamento hiperbólico tenha bom desempenho, é necessário que possa ser feitauma correspondência temporal entre a detecção da mesma tag em receptores adjacentes e uma estimativaprecisa do TDOA. Cada receptor tem um relógio interno que permite o registo do tempo de detecção. Noentanto, por falta de sincronismo entre os receptores, pode existir um desvio temporal de até 4 segundospor dia em cada receptor. [16] A falta de sincronismo consegue ser ultrapassada utilizando Synctagsque emitem sinais de sincronização e que são fixadas em localizações conhecidas. A co-localização dasSynctags com os receptores permite também a correcção da estimativa de posição dos receptores peranteeventuais desconfigurações na rede devido a deslocalizações de alguns receptores.

O desempenho de uma rede de receptores é fortemente influenciada pela topologia da própria rede.A forma do triângulo formado pro três receptores influencia a qualidade da estimativa de posição do

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(a) Posicionamento dos receptoresna forma de um triângulo equila-teral

(b) Desempenho do VPS para umtriângulo equilateral

(c) Desempenho do VPS para umtriângulo achatado

Figura 1.5: Desempenho do VPS para duas instalações diferentes dos receptores [15]

animal marcado. A figura 1.5 compara o possível desempenho na localização para um posicionamentodos receptores em forma de um triângulo equilateral e para a forma de um triângulo achatado. Outrofactor importante que deve ser considerado durante a instalação de uma rede de receptores é o alcance decada um deles. A probabilidade de detecção em função da distância está representada na figura 1.6 comuma curva que considera condições ambientais óptimas e outra curva para condições menos favoráveis.

Figura 1.6: Perfil da probabilidade de detecção com a distância da tag de um receptor típico da Vemco[17]

O ponto em que a curva para condições desfavoráveis cair a 50% deve ser tomada como limite de alcancedo receptor que permite um bom desempenho na detecção das tags. No caso exemplar do receptor usadopara a figura 1.6, o alcance do receptor é de 340 metros. Desta forma, para um estudo que apenasavalie a presença de um animal, o espaçamento entre receptores posicionados em linha será neste casoaconselhavelmente por volta dos 680 metros. [17] Para um sistema VPS, no entanto, uma tag deverá serdetectada por pelo menos três receptores em simultâneo para ser possível estimar a sua posição. Por issoas distâncias entre os receptores terão que ser inferiores num sistema VPS.

A precisão conseguida na estimativa da localização do animal marcado com o VPS depende da qualidade

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e da precisão durante a instalação dos receptores, bem como das condições ambientais específicas. Emboas condições o VPS consegue obter uma precisão de um a dois metros. No caso em que as posiçõesde instalação dos receptores sejam conhecidas com menor precisão, ou no caso de haver ligeiras des-configurações da rede, o sistema de localização atinge geralmente uma precisão de cinco a dez metros.[15]

1.3 Acústica subaquática

A acústica subaquática desempenha um papel fundamental no funcionamento de sistemas de telemetriano meio aquático. As ondas acústicas são originadas através da propagação de uma perturbação mecânicalocal que se afasta da sua fonte.

A onda acústica é caracterizada pela amplitude de vibrações locais de cada partícula no meio de propa-gação à volta da sua posição de equilíbrio e pela pressão resultante dessas compressões e dilatações locaisdo meio. A variação da pressão local em relação à pressão média hidrostática, a pressão acústica, é aquantidade mais frequentemente usada na acústica subaquática e é expressa em micro Pascal [mPa]. Ascaracterísticas do meio de propagação vão definir a velocidade local de propagação. O módulo de elasti-cidade E do meio quantifica a variação relativa do volume ou da densidade do meio devido às variaçõesde pressão. A densidade da água ρ tem em média um valor aproximado de 1,030 kgm−3, dependendodos parâmetros da pressão, da salinidade e da temperatura. Assim a velocidade de propagação c de umaonda acústica atinge tipicamente um valor entre 1450 m/s e 1550 m/s e relaciona-se com a densidade eo módulo de elasticidade do seguinte modo

c =

√E

ρ(1.2)

As ondas de som podem ser caracterizadas pela sua frequência f (o número elementar de vibrações porsegundo [Hz]) ou pelo seu período T (duração de um ciclo de vibração elementar) sendo T = 1/f . Ocomprimento de onda λ é a correspondente espacial à periodicidade temporal, ou seja, é a distânciapercorrida pela onda durante um período do sinal com a velocidade c. Logo

λ = cT =c

f(1.3)

Para descrever a propagação de uma onda acústica utilizam-se normalmente ondas planas e esféricas.As ondas planas são usadas quando o valor da amplitude se aproxima de uma constante e as frentes daonda apresentam uma curvatura negligível. Estas condições verificam-se a grandes distâncias da fonte.Para modelar processos locais próximos de uma fonte como um ponto e quando a diminuição do valor daamplitude durante a propagação não pode ser ignorada, usam-se as ondas esféricas.

Figura 1.7: Propagação de som como onda esférica próximo da fonte e propagação como onda plana longeda fonte de origem [18]

A propagação de uma onda sonora está associada à energia acústica. A intensidade acústica I é o valor

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médio do fluxo de energia por unidade de superfície e de tempo. Para uma onda plana de amplitude p0e valor de Root Mean Square (RMS) prms = p0/

√2, a intensidade é dada por:

I =p202ρc

=p2rmsρc

(em Watt / m2) (1.4)

A potência acústica P é a intensidade acústica recebida por uma superfície Σ. No caso de uma ondaplana seria:

P = I × Σ = p20Σ

2ρc=p2rmsΣ

ρc(em Watt) (1.5)

Geralmente a pressão ou a intensidade de uma onda acústica é descrita em decibeis. Na acústica su-baquática a referência de pressão é o micro Pascal. Assim o nível de pressão absoluto é

pdB = 20 log

(p

pref

)(1.6)

e é expresso em dB relativamente a 1 mPa (dB re 1 mPa). É claro que p e pref devem estar definidosda mesma forma, ou seja ambos devem estar definidos em valores RMS ou ambos em valores de pico apico.

Perdas de propagação

A perda de intensidade é o efeito mais evidente na propagação de ondas acústicas devida à divergênciageométrica na propagação e à absorção da energia acústica pelo próprio meio de propagação.

A propagação de uma onda acústica a partir de uma fonte faz divergir a energia acústica transmitida.Dado que a energia é conservada, a sua intensidade diminuirá inversamente proporcional ao aumento dasuperfície.

No caso de uma fonte com radiação de forma esférica e envolvida por um meio homogéneo e infinito,a relação entre as intensidades em dois pontos diferentes é inversamente proporcional à relação dassuperfícies das esferas em que se encontram os pontos

I2I1

=Σ1Σ2

=4πr214πr22

=

(r1r2

)2(1.7)

em que r1 e r2 são as distâncias radiais a partir da fonte. Logo, a intensidade diminui em 1/r2 e a pressãoem 1/r. As perdas devidas à divergência durante a transmissão TL consideradas a partir da distância dereferência (r1m = 1 m) podem ser expressas em dB:

TL = 20 log

(r

r1m

)(1.8)

A perda por divergência esférica corrigida para considerar perdas por atenuação do meio é geralmenteusada como primeira aproximação quando se avalia a perda de propagação e o desempenho de sistemassubaquáticos em condições em que não se preveja propagação por múltiplos trajectos ou refracção devidoa grandes variações no meio aquático.

A perda de transmissão em dB é

TL = 20 log

(r

r1m

)+ αr (1.9)

Tem de se tomar atenção às unidades utilizadas na equação 1.9 em que r está expresso em metros enquantoque α normalmente é dado em dB/km. Por esta razão as unidades deverão ser devidamente convertidas.Para frequências superiores a 1kHz este modelo geralmente não será adequado e ter-se-á de recorrer amodelos mais complexos [19].

12

No caso de águas pouco profundas não se verifica uma completa divergência esférica devido aos limitesconstituídos pela superfície da água e pelo fundo do mar que reflectem as ondas acústicas. A energiaacústica permanece entre esses limites propagando-se em múltiplos trajectos. Se a frequência da onda forsuficientemente alta, as oscilações no campo resultante podem ser desprezadas, considerando-se apenaso fluxo médio de energia que pode ser modelado como uma função da distância cilíndrica r.

Como está representado na figura 1.8, a propagação é inicialmente esférica. Quando os limites de superfíciee do fundo do mar forem atingidos pela onda acústica a uma distância r0, a sua propagação pode sermodelada de forma cilíndrica. A sua intensidade diminui então em 10 log(r/r0) (em vez de 20 log(r/r0)com propagação esférica).{

TL = 20 log r + αr r < r0TL = 20 log r0 + 10 log

rr0

+ αr = 10 log(rr0) + αr r > r0(1.10)

Figura 1.8: Propagação de som de forma cilíndrica em água com pouca profundidade para distânciassuperiores a r0 [18]

A água do mar é um meio de propagação que absorve uma parte da energia de onda transmitida aqual é dissipada através de reacções químicas ou da sua viscosidade. A redução da amplitude local éproporcional à sua própria amplitude. Deste modo a pressão acústica diminui de forma exponencial coma distância. Estas perdas são adicionais às perdas por divergência.

A diminuição exponencial da pressão dá uma perda em dB proporcional à distância de propagação o quepode ser expresso através de um coeficiente de atenuação em dB/m (frequentemente em dB/km)

A absorção é frequentemente o factor mais limitador na propagação acústica. O grau de absorção dependefortemente do meio de propagação e da frequência. Na água do mar a absorção deriva de

- viscosidade da água pura, cujo efeito aumenta com o quadrado da frequência;

- relaxação de moléculas de sulfato de magnésio (MgSO4) para frequências inferiores a 100 kHz;

- relaxação de moléculas de ácido bórico (B(OH)3) para frequências inferiores a 1 kHz.

As alterações de pressão local desfazem temporariamente as moléculas de sulfato de magnésio e de ácidobórico. Se o período da onda acústica for superior ao tempo necessário para a molécula se recompor, oprocesso repete-se em cada ciclo e está constantemente a dissipar energia. Assim, a atenuação devida aeste processo aparece em frequências mais baixas que a frequência de relaxação característica relevante.

Tendo em consideração estes três factores pode-se modelar o factor de atenuação devido à absorção com

α = C1f1f

2

f21 + f2

+ C2f2f

2

f22 + f2

+ C3f2 (1.11)

13

em que os primeiros dois termos apresentam as contribuições resultantes dos processos de relaxação. Oúltimo termo corresponde à viscosidade apenas da água. Os coeficientes Ci dependem da temperatura,da pressão hidrostática e da salinidade. O modelo mais usado para o cálculo desses coeficientes é omodelo de Francois e Garrison. Para um estudo mais detalhado sobre este tema, consulte-se a literaturaidentificada na bibliografia no ponto [18] ou o anexo A.

Impacto do fundo e da superfície do mar na propagação de som

As características do fundo do mar condicionam a propagação de som. Assim uma onda acústica poderáser reflectida ou a sua energia dissipada conforme o contraste entre a impedância acústica da água e a dofundo do mar. Um fundo rochoso terá um coeficiente de reflexão mais elevado do que um fundo porosoou arenoso. Dependendo da frequência o perfil do fundo do mar poderá ser mais ou menos irregular emrelação à onda acústica o que tem impacto na criação de mais ou menos ecos.

A superfície do mar apresenta uma interface reflectora devido ao grande contraste entre as impedânciasacústicas de água e de ar. A irregularidade da superfície relativa à onda acústica depende, como o perfildo fundo do mar, da frequência do sinal. No entanto, o seu perfil não é estático mas varia com o tempodependendo da ondulação existente.

A ondulação cria também bolhas de ar próximo à superfície (geralmente o efeito de bolhas de ar poderáser desprezado em profundidades superiores de 10 a 20 m [18]) que criam um meio não homogéneo comgrande variabilidade local das características acústicas no meio de propagação. Possíveis efeitos são:

- atenuação na amplitude do sinal acústico devido a uma camada de absorção adicional;

- diferenças locais na velocidade de propagação de som dão origem a uma refracção na camadapróxima à superfície;

- criação de pequenos ecos parasitas que se sobrepõem ao sinal acústico e são criados devido à grandediferença de impedância acústica entre as bolhas de ar e o meio aquático envolvente;

Dependendo do tamanho e da densidade de bolhas de ar estes efeitos podem influenciar o desempenhode um sistema acústico de forma drástica ou mesmo inviabilizar o seu funcionamento por completo.

Propagação multi-trajecto

Dado que o meio de propagação está limitado pela superfície e pelo fundo do mar, os sinais, enquantose propagam, sofrem sucessivas reflexões nestes interfaces. Devido a estas reflexões um dado sinal podepropagar-se desde a fonte até ao receptor por trajectos distintos que correspondem a diferentes direcçõese durações de propagação. Para além do sinal principal que se propaga em linha recta, geram-se ecoscujas amplitudes diminuem com o número de reflexões sofridas.

A formação de ecos pode ter um impacto no desempenho de um sistema acústico e o número de ecos quepodem interferir no funcionamento do sistema acústico é muito variável dependendo do atraso temporale da amplitude dos ecos. Na figura 1.9 está esquematizada uma propagação por múltiplos trajectos eapresenta-se o sinal recebido no receptor no domínio temporal. Cada eco incide sobre o receptor a partirde uma direcção diferente. No receptor o eco aparenta vir de uma imagem da fonte que se encontra noprolongamento do trajecto da última reflexão.

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Figura 1.9: Encima: propagação por múltiplos trajectos em águas pouco profundas. (A) trajecto directo;(B) reflexão na superfície; (C ) reflexão no fundo do mar; (D) reflexão na superfície e no fundo do mar;(E) reflexão no fundo do mar e na superfície.Embaixo: Envolvente do sinal resultante do trajecto directo e de ecos causados por reflexões em domíniotemporal. As letras indicam a correspondência entre os picos de sinal visíveis e o trajecto correspondentepercorrido [18]

Refracção devido ao perfil de velocidade de som com a profundidade

O meio aquático não é homogéneo, mas encontra-se geralmente subdividido em várias camadas. Paraalem disso o aumento continuo da pressão com a profundidade, tem como consequência um aumentotambém da velocidade de som.

Olhando para a interface entre duas camadas com velocidades de som c1 e c2, representada na figura1.10 surge o fenómeno de refracção. A onda acústica ao passar a fronteira entre as duas camadas alteraa sua direcção de propagação conforme descrito pela equação de Snell-Decartes, em que β1 é o angulo deincidência com a interface e β2 o ângulo de saída:

cosβ1c1

=cosβ2c2

. (1.12)

Figura 1.10: Refracção da onda acústica na interface de dois meios com densidades ρi e velocidades desom ci diferentes (c2 > c1) [18]

15

A equação 1.12 apenas se aplica quando cosβ2 6 1. Para ângulos rasos com valor menor que o angulocrítico dado por

βc = arccos

(c1c2

), (1.13)

a onda acústica não passa da camada 1 para a camada 2, mas é reflectida na sua totalidade.

Para um problema de N camadas de velocidade de som constante, identificadas pelos índices i = 1, 2, ...Ncomo representado na figura 1.11, pode-se escrever a lei de Snell-Decartes da seguinte forma:

cosβ1c1

= · · · = cosβici

=cosβi+1ci+1

= · · · = cosβNcN

(1.14)

Generalizando para camadas infinitesimais num meio aquático em que a velocidade de som varia com aprofundidade, a expressão pode ser escrita como:

cosβici

= constante (1.15)

Figura 1.11: Refracção devido à profundidade com N camadas (esquerda) e com aumento contínuo davelocidade de som (direita) [18]

Num meio em que a velocidade de som aumenta continuamente com a profundidade, o angulo que umaonda acústica, vinda da direcção da superfície, forma com a horizontal, vai diminuindo. No momento emque o ângulo crítico β1 seja atingido, a onda será reflectida para cima. Passando as camadas de águaagora na direcção oposta, o ângulo com a horizontal vai aumentando, conforme visível na figura 1.11.

Canais acústicos

A velocidade de propagação do som depende da temperatura, da pressão e da salinidade da água.

A temperatura da água normalmente diminui da superfície para o fundo do mar, mas em camadas maispróximas da superfície factores como a mistura das camadas devido à ondulação, o aquecimento solar eoutros factores externos podem causar grandes variações no perfil da temperatura. Em profundidadesmais elevadas (em oceanos cerca de 1000 m e no caso de mares fechados como no mar mediterrânico cercade 100 a 200 m) a temperatura média permanece estável e diminui lentamente com a profundidade. [18]

A pressão hidrostática dependendo da profundidade causa um aumento da velocidade do som devido avariações do módulo de elasticidade. Numa primeira aproximação o aumento da velocidade de som élinear e corresponde aproximadamente a 0.017 m/s [18].

A percentagem da massa de sal dissolvida na água do mar é geralmente expressa em p.s.u.. A salinidadenos grandes oceanos tem em média um valor de 35 p.s.u. mas pode localmente ter fortes variações.Em mares mais pequenos o valor médio de salinidade depende das condições locais como a evaporação

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ou da entrada de água doce.A salinidade normalmente tem uma variação muito pequena em relação àprofundidade (1 a 2 p.s.u.), excepto em águas doces menos profundas. [18]

Figura 1.12: Perfil típico da velocidade de som dependendo da profundidade [18]

A figura 1.12 mostra um perfil vertical idealizado da temperatura e da velocidade de som nos oceanos,típico para o canal Sound Fixing And Ranging (SOFAR). Este diagrama simplificado pode ser divididoem quatro camadas distintas.

Na camada homogénea de superfície (Surface Mixed Layer), existe uma camada isotérmica e homogéneacom velocidade de som constante devido à mistura contínua causada pela ondulação.

A camada de superfície (Surface Layer), que se pode estender até 200 m de profundidade, também elaisotérmica, a velocidade do som aumenta com a profundidade devido ao aumento da pressão hidrostá-tica. Esta camada é formada em condições de inverno, por introdução de água doce por rios ou peloderretimento de gelo à superfície.

Na camada de termoclínio permanente a temperatura diminui com a profundidade e consequentementetambém diminui a velocidade de propagação de som. A base do termoclínio muda muito dependendo dalatitude mas é tipicamente encontrada a uma profundidade de 1000m. Esta camada pode ser permanenteou variar sasonalmente.

Dentro da camada mais profunda, debaixo do termoclínio permanente, a mudança da temperatura émenor. Aqui, com o aumento da profundidade, verifica-se também um aumento contínuo da velocidadede som devido à subida de pressão. (tal como no Surface Layer).

Na figura 1.13 encontram-se vários perfis típicos da velocidade de som.

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Figura 1.13: Perfis genéricos da velocidade do som. A velocidade de som está representada no eixohorizontal, a profundidade no eixo vertical. Da esquerda para a direita estão representados os canais: (A)SOFAR de Verão; (B) SOFAR de Inverno; (C) mediterrânico de Inverno (isotermal); (D) mediterrânicode Verão; (E) atlântico Nordeste (com intrusão de águas do mar mediterrânico); (F) polar; (G) águapouco profunda no Inverno; (H) água pouco profunda no Verão; (I) água pouco profunda no Outono; (J)água pouco profunda com água doce à superfície. [18]

Devido à grande variabilidade da velocidade de propagação do som dependendo da temperatura, dapressão e da salinidade da água, existem diferenças espaciais e temporais consideráveis na velocidade depropagação do som. Estas poderão causar a formação de canais acústicos, como o Surface Channel e oDeep Channel assinalados na figura 1.12, que correspondem a um mínimo da velocidade de propagaçãode som. Dependendo da espessura do canal estes canais podem ser selectivos em relação à frequência. Aenergia acústica é focada e pode ser transmitida a longas distâncias com atenuação inferior à propagaçãode forma esférica. Por outro lado, tal como é visível na figura 1.14 , a focalização da energia acústicapode também dar origem a zonas de sombra que não sejam atingidas pela onda acústica.

Figura 1.14: Criação de zonas de sombra pela variabilidade da velocidade do som na água [19]

18

Capítulo 2

Detecção e Descodificação das tags daVemco

Un dos objectivos deste trabalho é a detecção dos sinais emitidos pelas tags Vemco e a determinação dadirecção de origem do sinal. Como tal, é importante primeiramente analisar ao pormenor os sinais porelas emitidos, para se poder elaborar uma estratégia de detecção.

2.0.1 Sinal emitido

Devido às limitações físicas impostas pelo canal subaquático, as tags da Vemco emitem uma série deimpulsos sinusoidais codificando a informação transmitida na duração de intervalos entre impulsos suces-sivos.

As tags que foram analisadas no presente trabalho são as do tipo R64k (tabela 1.1). Os impulsos sãode curta duração (10ms) a 69kHz, que no seu conjunto constituído por oito impulsos chamados pings,formam uma unidade lógica com uma duração aproximada de 4 segundos. A ID da tag está codificadaneste conjunto exemplificado na figura 2.1. Para a detecção e descodificação do sinal emitido é necessáriodetectar a existência de cada um dos pings e determinar o seu instante de chegada relativamente aospings que eventualmente o sigam ou o antecipem. A determinação da direcção de origem do sinal requera comparação do tempo de chegada de um dado ping em cada um dos receptores.

(a) O sinal emitido é constituído por 8 pings comduração aproximada de 4 s

(b) Os pings são de forma sinusoidal com duraçãoaproximada de 10ms

Figura 2.1: Sinal emitido pelas tags Vemco.

Por motivos de melhor estudo, o sinal foi capturado com um hidrofone e amostrado por um osciloscópioTektronix TDS3012B. O osciloscópio foi configurado de forma a visualizar o conjunto de pings mínimoque formem uma unidade lógica de sinal, ou seja os oito pings que trazem a informação sobre a ID datag.

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Com a gravação do sinal de forma digitalizada no computador foi possível desenvolver algoritmos dedetecção do sinal nas condições mais próximas possíveis à realidade. No entanto, com a digitalizaçãoque envolve amostragem e quantização, o ritmo de amostragem utilizado não cumpre com o teorema deNyquist. Na implementação final o ritmo de amostragem já é de 250kHz e não existe o problema desubamostragem que apenas surge na simulação e no desenvolvimento do algoritmo de detecção.

Amostragem do sinal

O primeiro passo para a digitalização do sinal analógico é a sua amostragem. Pelo teorema de Nyquistum sinal pode ser completamente reconstituído se cumprir com a equação

fs > 2fm (2.1)

em que fs é o ritmo de amostragem e fm a largura de banda máxima do sinal.

No domínio do tempo a amostragem é representada pela equação 2.2 sendo Ts o tempo de amostragem.No domínio da frequência esta operação corresponde à convolução do sinal com um pente Dirac, equação2.3.

xa(t) = x(t) ·∞∑

n=−∞δ(t− nTs) (2.2)

Xa(f) = X(f) ∗ [1

Ts

∞∑n=−∞

δ(f − nTs

)] (2.3)

Em termos de espectro, esta operação leva a uma cópia do espectro do sinal para os múltiplos de fs. Seo teorema de Nyquist não for respeitado, os espectros das réplicas sobrepõem-se, podendo causar umadistorção no sinal amostrado como é ilustrado na figura 2.2.

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Figura 2.2: Amostragem e interpretação no domínio da frequência [20]

No caso da amostragem do sinal emitido pelas tags Vemco, o teorema de Nyquist não foi respeitado. Noentanto, como o espectro de uma sinusóide é uma risca na sua frequência, as réplicas no espectro nãointerferem umas com as outras. Este caso está exemplificado na figura 2.3.

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Figura 2.3: Amostragem de uma sinusóide a diferentes frequências de amostragem e suas implicações [20]

- Aliasing : fs < fm (frequência aparente: fm - fs )

- Folding : fm < fs < 2fm (frequência aparente: fs -fm )

Com fs do sinal gravado a 2, 5kHz e uma frequência máxima do sinal fm igual a 69kHz, significa isto,que se está na situação indicada na figura 2.3 como Aliasing, o que leva a uma frequência aparente dosinal amostrado de 66, 5kHz com réplicas nos múltiplos de fs.

Uma filtragem efectuada com um filtro passa-baixo a uma frequência fs2 mantém exclusivamente a réplicaem banda-base que neste caso se encontra a 1kHz.

Upsampling

O sinal gravado foi amostrado a um ritmo de fs igual a 2, 5kHz. Para que a simulação do processamentodos dados no Digital Signal Processor (DSP) seja mais fiel às condições que irão existir numa aplicaçãoreal, procedeu-se posteriormente a um upsampling das amostras gravadas para um ritmo fs2 igual a250kHz que é o ritmo com que os Analog Digital Converter (ADC) irão fornecer dados ao DSP. Esteajuste é importante para poder verificar se o tempo de processamento exigido pelo DSP consegue cumprircom o tempo útil realmente disponível para esse efeito.

Upsampling é a introdução de novas amostras ao sinal amostrado a partir das amostras já existentes.Para este efeito existem entre outros, as seguintes variantes [20]:

- Zero-padding

- Sample and hold

- Interpolação linear

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No processo de upsampling são criadas novas amostras para descrever o mesmo sinal. Após a introduçãodas novas amostras é aplicado um filtro passa-baixo que de forma ideal deverá cortar a uma frequênciade fs2 com fs o ritmo de amostragem anterior à operação de upsampling. Desta forma será mantida amesma réplica do sinal em banda-base. No caso de um ping gravado, a frequência resultante é igualmentede 1kHz. Este processo está exemplificado na figura 2.4

(a) ping amstrado a 2.5kHz(b) Ping após upsampling com um ritmo de amos-tras de 250kHz e um filtro passa-baixo aplicado

Figura 2.4: Upsampling de um ping com uma duração aproximada de 10 ms

2.0.2 Estratégias de detecção

A detecção do sinal emitido pelas tags Vemco requer, como previamente identificado, a verificação daexistência de um ping e a determinação do instante temporal em que surgiu relativamente aos restantes.Como o sinal no receptor foi corrompido pelos efeitos do canal acústico, sofrendo distorção e uma sobre-posição de ruído, convém a utilização de um filtro na sua recepção por forma a melhorar a relação sinalruído e assim melhorar as condições para o algoritmo de detecção.

Figura 2.5: Diagrama de blocos do filtro

Na figura 2.5, g(t) representa o sinal emitido após ter sido corrompido pelos efeitos do canal. Numambiente ruidoso assume-se n(t) como ruído gaussiano branco aditivo. À saída do filtro h(t) o sinal y(t)deverá mostrar melhores características ou seja estar mais próximo do sinal original s(t) que x(t) parapossibilitar uma boa detecção.

Um impulso emitido como s(t) pode ser modelado de uma forma ideal por uma sinusóide infinita mul-tiplicada por uma função rectangular, ou impulso unitário, neste caso com uma duração de 10ms. Nodomínio da frequência esta operação reflecte-se numa convolução entre uma risca espectral centrada na

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frequência da sinusóide e uma função Sinc que tem os seus zeros em múltiplos de 1T , sendo T a largura doimpulso unitário, ver figura 2.6. A largura espectral do sinal esperado é de 2T igual a 200Hz, equivalenteao lobo principal da função Sinc.

Figura 2.6: A transformada de Fourier de um impulso unitário no tempo corresponde à função Sinc nodomínio da frequência [21]

Como filtro foram considerados dois tipos de filtros diferentes:

- Utilização de um filtro adaptado

- Utilização de um filtro passa-banda

Em seguida estão descritas ambas as abordagens mais em detalhe e mencionadas algumas característicasque justificam a escolha tomada.

Utilização de um filtro adaptado

Um filtro adaptado é aquele em que a sua resposta a um sinal de entrada tem uma relação sinal-ruídomáxima [22]. Sendo o sinal de entrada x(t), t ∈ [0;T ], corrompido por ruído branco gaussiano n(t), podeser aplicado um filtro adaptado, se a forma do sinal desejado s(t) for conhecida. O filtro adoptado édefinido por hadp na equação 2.4 e é uma versão do sinal desejado invertida no tempo, atrasada por T eescalada pela constante c.

hadp(t) = c · s(T − t) (2.4)

A saída do filtro adaptado está relacionada com a correlação entre o sinal esperado e o sinal de entrada.Desta forma a saída vai acusar um máximo no caso em que o sinal de entrada seja parecido ao sinaldesejado.

O sinal esperado encontra-se guardado em memória num bloco de N elementos. Para poder utilizar umfiltro adaptado a implementação tem que seguir um processamento discreto por blocos. A saída do filtroadaptado y(m) em tempo discreto encontra-se descrito na seguinte equação [21].

hadp(m) = s(N − 1−m) , 0 ≤ m ≤ N − 1

y(m) =

N−1∑k=0

hadp(m− k)x(m)(2.5)

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Utilização de um filtro passa-banda

O filtro adaptado é de uma forma geral o filtro óptimo para a maximização da relação sinal ruído. Noentanto, sabendo que a amplitude do sinal pode sofrer alterações pelo canal e que apenas a frequênciados pings e o distanciamento entre os pings se mantêm fiéis, questiona-se a disponibilidade de um sinalesperado tão próximo ao sinal recebido, numa aplicação real, como é possível em simulação.Alternativamente considera-se a utilização de um filtro passa-banda centrado na frequência da sinusóide,que rejeite o impacto do ruído assumido aditivo, branco e gaussiano. Como vai ser detalhado duranteo dimensionamento de um filtro passa-banda, é possível implementá-lo de forma a que o processamentoocorra amostra a amostra.É de notar que o impacto da filtragem com um filtro passa-banda e o de um filtro adaptado, como seapresenta na figura 2.7, são bastante parecidos sendo que o desempenho do filtro adaptado ultrapassaligeiramente o do filtro passa-banda em ambiente de simulação.

Figura 2.7: Comparação entre o sinal à entrada do filtro e às saídas de um filtro adaptado e de um filtropassa-banda (colunas) a diferentes valores de SNRs (linhas, SNR: 9, 6.25, 2.25)

Dimensionamento de um filtro passa banda Um filtro digital pode ser implementado como umfiltro de resposta impulsional finita (FIR) ou infinita (IIR). Cada tipo de implementação tem as suas van-tagens e desvantagens, comparar com a tabela 2.1. Como o objectivo é apenas detectar a presença de umsinal, as implicações do filtro na fase não têm grande relevância face às vantagens de uma implementaçãomais eficiente no que diz respeito às operações de adição e multiplicação. A forma de implementaçãomais vantajosa do filtro é portanto um IIR cujo dimensionamento parte de uma especificação analógica.O filtro passa-banda deve ser adaptado ao sinal desejado ajustando as frequências de corte inferior esuperior à largura de banda do sinal. Neste caso o espectro do sinal é apenas um pico estreito (200Hz).Um filtro adequado é um, em que ambas as frequências de corte coincidam, para que as frequências decorte inferior e superior sejam ambas iguais à frequência central do sinal de 69kHz. O filtro pode serdescrito pela função de transferência

H(s) =s

s2 + ω0Q s+ ω20

. (2.6)

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Tabela 2.1: Filtro FIR vs. filtro IIR [23]

FIR IIR

não recursivo recursivosempre estável pode ser instável

fácil obtenção de fase linear fase difícil de controlarmais operações necessárias menos operações necessárias

No entanto pretende-se o processamento de forma digital. Aplicando a transformação bilinear 2.7consegue-se uma representação da função de transferência no domínio digital.

s =2

Ts

z − 1z + 1

(2.7)

A transformação bilinear contém aproximações e por isso é necessário fazer um ajuste de frequênciasanalógicas para digitais [23].

jωa=2(ejωdTs − 1)Ts(ejωdTs + 1)

(2.8)

ωa=2

Tstan(

ωdTs2

) (2.9)

(2.10)

Depois de aplicada a transformada bilinear, a função de transferência encontra-se no domínio da trans-formada Z.

H(z) =2Ts

z−1z+1

( 2Tsz−1z+1 )

2 + ω0Q2Ts

z−1z+1 + ω

20

(2.11)

Y (z)

X(z)=

2(z − 1)Ts(z + 1)4(z − 1)2 + ω0Q 2(z − 1)Ts(z + 1) + ω

20T

2s (z + 1)

2(2.12)

Y (z){4z2 − 8z + 4 + 2ω0QTs(z

2 − 1) + ω20T 2s (z2 + 2z + 1)}

= X(z){z2(sTs)− 1}(2.13)

Aplicando a transformada Z inversa, as equações são levadas ao domínio do tempo.

y[n] =1

Gy[n− 2]{4 + ω0

Q2Ts + ω

20T

2s }(−1)

− y[n− 1]{2ω20T 2s − 8}+ x[n− 2]{2Ts} − x[n]

G = [4− 2ω0QTs + ω

20T

2s ]

(2.14)

As variáveis que ajustam o filtro às necessidades estão indicadas em 2.15 em que Q é o factor de qualidadeque vai definir o quão abrupto vai ser o descaimento da função de transferência nas frequências de corte.

ω0=2πf0

f0=69kHz

Q=10

Ts=1

f0(2.15)

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O diagrama de amplitude em 2.8a mostra um pico à volta da frequência desejada e uma atenuação comdescaimento rápido para ambos os lados. A largura de banda a 3dB é de aproximadamente 490Hz,superiores aos 200Hz previamente identificados no modelo do sinal. O diagrama de fase 2.8b apresentacaracterísticas não lineares como é de esperar numa implementação IIR.

(a) Resposta do filtro em amplitude com largura debanda a 3dB marcada a vermelho (b) Diagrama de fase do filtro

Figura 2.8: Diagramas de Bode do filtro IIR

A implementação do filtro IIR pode ser visualizada no diagrama de blocos 2.9. O bloco Z−1 significaum atraso por uma amostra. Os vários factores a e b devem ser escolhidos de forma a que se ajustem àequação 2.14. Com esta arquitectura é possível fazer um processamento amostra a amostra o que tornaa implementação simples.

Figura 2.9: Diagrama de blocos da implementação de um IIR de segunda ordem em estrutura biquad [24]

2.0.3 Determinação do Time Difference of Arrival (TDOA)

A determinação do instante relativo de chegada dos vários pings é de interesse por dois motivos prin-cipais: O sistema deve estimar a direcção de origem do sinal recebido. Para isso é necessário calcularo desfasamento entre os quatro canais disponíveis representado na figura 2.10 como TDOAmc. Outromotivo é a descodificação da informação contida no sinal. Para isso é obrigatório medir os intervalos de

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tempo entre pings sucessivos de um mesmo canal, que na figura 2.10 estão designados por TDOAc.

- TDOA entre pings correspondentes nos 4 canais

- TDOA entre pings de um mesmo canal que formem o sinal codificado

Figura 2.10: TDOA entre pings correspondentes em canais diferentes (TDOAmc) e entre pings de ummesmo canal (TDOAc)

TDOA entre pings correspondentes nos quatro canais

Existem várias abordagens para a determinação de TDOAs. Um dos métodos baseia-se na correlaçãoentre dois sinais parecidos [25].

x1(t) = s(t) + n1(t)

x2(t) = A · s(t− τ) + n2(t)(2.16)

Consideram-se dois sinais x1 e x2 que são duas versões semelhantes, originárias do mesmo sinal masescaladas e atrasadas de forma diferente. O ruído do canal deverá ser bastante semelhante em todos oscanais de uma estrutura USBL uma vez que as distâncias entre os hidrofones são reduzidas. No entanto, oruído próprio de cada um dos receptores será diferente e pode ser assumido de forma não correlacionada.O problema consiste em encontrar uma estimativa τ̂ para o desfasamento temporal τ entre dois sinais,utilizando apenas um número finito de amostras espaçadas no tempo em Ts. O método consiste emencontrar o pico da função de correlação estimada R̂x1x2 que reflecte o atraso entre os sinais semelhantes

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no deslocamento em τ amostras do mesmo [25]. O problema de optimização pode então ser descrito daseguinte forma:

τ̂ = arg maxτ

R̂x1x2(τ)

R̂x1x2(τ) =1

N

N∑k=1

x1(kTs)x2(kTs + τ)(2.17)

Anteriormente foi discutida a eventual aplicação de um filtro adaptado por forma a melhorar a relaçãosinal ruído comparando o sinal recebido com um sinal esperado gravado. Existindo uma versão semelhantedo mesmo sinal nos vários canais, uma possível abordagem poderá consistir em usar o sinal presente numdos canais como sinal esperado para a comparação com os outros canais. Desta forma o sinal numcanal servirá para a detecção do sinal esperado noutro canal e simultaneamente poderá ser encontradoo desfasamento temporal entre os dois canais, abordagem esta que é semelhante à tomada em [26]. Noentanto, os sinais usados no referido trabalho são sinais de spread spectrum, sinais com uma larguraespectral elevada, o que não é o caso do impulso de banda estreita emitido por uma tag Vemco. De factoforam identificadas dificuldades na resolução do instante de chegada quando se utiliza um impulso defrequência única, que serão detalhadas alguns parágrafos mais à frente.

Dado que a detecção de máximo não apresenta uma solução viável de determinação do instante dechegada, em alternativa o Time Of Arrival (TOA) pode ser definido como aquele instante em que oimpulso ultrapassa pela primeira vez um limiar de decisão, como é sugerido em [21].

A duração dos impulsos emitidos é conhecida e qualquer passagem do sinal acima do limiar após a primeirapassagem pode ser ignorada durante um certo período de tempo. Os sinais gravados mostram um flancoinicial bastante abrupto facilitando a decisão do TOA (transição de mais ou menos 20 em 0.0012 s). Paraobter o TDOA entre os diferentes canais basta contar as amostras entre dois pings correspondentes emcada um dos canais. A correspondência entre os pings nos canais distintos pode ser feita com ajuda doprimeiro intervalo da mensagem, o intervalo Sync.

Para esta estratégia serve tanto a abordagem com um filtro adaptado como a abordagem com um filtropassa-banda.

Numa variante com aplicação de filtro adaptado, como já anteriormente referido, o processamento seráfeito por blocos, isto por motivos da natureza da convolução. Na implementação discreta, uma convoluçãoentre dois blocos de m e de n elementos, leva a um resultado de m + n − 1 elementos. Para que possahaver uma continuidade no processamento do fluxo dividido por blocos, terá que ser adoptada umaestratégia de Overlap-add. O procedimento Overlap-add encontra-se exemplificado na figura 2.11. O seufuncionamento e motivação encontram-se descritos mais em pormenor em [26].

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Figura 2.11: Convolução com estratégia Overlap-add [26]

Resolução do instante de chegada de um impulso de frequência única Uma boa resolução dotempo de chegada identificado pelo máximo da operação de correlação é atingida com um impulso decurta duração e elevada potência. Normalmente uma fraca potência de emissão pode ser compensadapor um impulso mais longo para que o impulso tenha mais energia e sobressaia ao ruído. No entanto,um impulso mais longo tornar-se-ia mais vulnerável a influências de multi trajecto e re