Ship localization using Distributed Acoustic Sensing data - An approach combining shallow water acoustics, beamforming and optimizations.

Abstract

Denne masteroppgaven tar for seg lokalisering av skip på grunt farvann, ved bruk av data fra distribuert akustisk fjernmåling. Overvåkning av undersjøisk infrastruktur er viktig for å sikre operativitet, og for å kunne forhindre miljøskade. Ved å kombinere distribuert akustisk fjernmåling med lokalisering av lydkilder, kan eksisterende undersjøiske kommunikasjonskabler brukes til å overvåke områdene rundt kablene, uten å forstyrre kabeltrafikken. De utviklede metodene benytter stråleforming i frekvensdomenet som utgangspunkt for videre optimalisering. Optimalisering inkluderer estimering av skips posisjon, lydhastighet, samt grupperinger som skiller forskjellige skip. Oppgaven presenterer to posisjonsmodeller, som begge fastslår styrt respons fra stråleformingsdata, basert på lokasjonen til fiberkabelen, skipets posisjon, og lydhastighet.

Flere optimaliseringer blir gjennomført, som estimerer posisjonen til et skip ut ifra stråleformet data med en smal båndbredde fra 16 til 36 Hz. Fasehastighet blir videre undersøkt ved å sammenligne optimaliseringsresultater der det benyttes en fast fasehastighet, mot resultater der det benyttes en frekvensavhengig fasehastighet. Både frekvensavhengig fasehastighet som følger en ideell modell, og Pekeris modell blir undersøkt og estimert sammen med posisjonen til skipet. Posisjonsestimatene ble sammenlignet med Automatisk Identifikasjon System (AIS) data, for å bestemme posisjonsnøyaktighet.

Videre blir optimalisering av posisjonen til flere skip undersøkt, sammen med hvordan venstre-høyre tvetydigheten kan adresseres for fiber kabler med ikke-lineær utstrekking. Tetthetsgruppering basert på styrt frekvensrespons blir benyttet for å skille sanne og speilede deteksjoner av forskjellige skip. En metode for håndtering av tvetydighetsproblement blir presentert, der en kombinerer klassifisering og lineær regresjon som estimerer hvordan posisjonen til sanne og speilede deteksjoner endrer seg med tid. Hvilken av modellene som er sanne, blir evaluert ut ifra vektet styrt respons for hver modell.

Resultatene viser at lokasjonen til et skip ble bestemt ved bruk av den fremlagte metoden. Den absolutte posisjonsnøyaktigheten til de estimerte posisjonene var under 300 m, opptil en avstand på 11 km fra kabelen. I tillegg viser resultatene at det var mulig å skille fem forskjellige skip fra hverandre. En ugunstig kabelgeometri ble undersøkt, bestående av to lineære seksjoner, orientert noe forskjellig. Tvetydigheten til fire av fem skip ble løst riktig sammenlignet med AIS data. Kun de sanne responsene tilhørende de to nærmeste skipene til kabelsvingen ble funnet å være signifikante sammenlignet med de speilede responsene. Kurs og fart estimert med regresjon sammenfalt med AIS data for skipene med løst tvetydighet.

This thesis studies the localization of ships using Distributed Acoustic Sensing (DAS) data in shallow waters. Monitoring of subsea infrastructure is important to ensure operability, and to be able to prevent environmental damage. By combining DAS with source localization, existing submarine communications cables may provide additional monitoring capabilities in the area surrounding the cables, without affecting the communications. The methods developed use frequency domain beamforming as a basis for optimizations. Optimizations include estimating ship positions, inversion of seabed parameters, and clustering to tell multiple ships apart. Two location models are presented, which determine steered responses from the beamformed data, based on the location of the fiber optic cable, source location, and phase speed.

Multiple optimizations are conducted to estimate the location of a single ship using beamformed data with a narrow bandwidth of 16 to 36 Hz. Phase speeds are further investigated by comparing optimizations using fixed values to those using frequency dispersive values, derived from inversion along with the ship's location. Frequency dispersive phase speeds following both the ideal and the Pekeris models are examined. Location estimates are compared to Automatic Identification System (AIS) data to evaluate the accuracy.

Optimization algorithms determining the location of multiple ships are studied, along with how left-right ambiguity can be addressed, using the non-linear layout of fiber optic cables. Density-based clustering is used to distinguish between true and mirrored responses belonging to each ship, based on steered frequency response alone. A method combining classification and linear regression of true and mirrored responses is presented to solve the ambiguity problem by estimating and evaluating true and mirrored ship tracks.

The results show that the location of a single ship could successfully be determined using the proposed method. The obtained locations were compared AIS data used as ground truth positions, and absolute errors below 300 m were achieved, for a ship located up to 11km away from the cable. The results also show that five different ships could successfully be separated with clustering. An unfavorable cable section geometry was studied, featuring two linear segments with slightly different orientations. The ambiguity of four out of five ships was resolved correctly, compared to AIS data. Only the true responses from the two ships nearest to the cable bend were found to be significantly higher than the mirrored responses. The course and velocity of the ships estimated by linear regression also matched AIS data for the resolved ships.