Mejora en Imágenes Acústicas Utilizando Rango Dinámico Alto (RDA)

Abstract

Las imágenes acústicas se obtienen mediante algoritmos de pos proceso. Estos utilizan los datos adquiridos a través de una distribución de sensores de presión o arreglo de micrófonos. Este arreglo, limita el rango dinámico de la imagen acústica. Por lo tanto, si existen fuentes de ruido con diferencia de nivel de presión sonora mayor al rango dinámico del arreglo no se podrán distinguir ya que los lóbulos laterales de la fuente principal cubrirán las fuentes sonoras menores. Esto puede solucionarse aumentando el número de micrófonos y así aumentar el rango dinámico pero se incrementaría el costo del hardware. Otra forma de solucionar este problema es mediante el pos proceso adecuado de los datos. Por lo tanto, debido al aumento en la capacidad de cálculo computacional es conveniente utilizar algoritmos que logren este cometido como lo es el Rango Dinámico Alto (RDA). La idea básica del método es extraer del mapa de ruido la máxima fuente sonora incluyendo sus lóbulos laterales y colocarlo en un mapa “limpio”, luego con las señales sin la fuente principal se vuelve a reconstruir el mapa de ruido y nuevamente se extrae la segunda fuente dominante con sus lóbulos laterales. De esta manera se puede aplicar sucesivamente el método hasta extraer la cantidad de fuentes seleccionadas. Esto permite obtener un mapa de ruido con baja influencia de fuentes fantasmas y aumentar el rango dinámico de la imagen acústica.
En este trabajo se presenta un sistema de formación de imágenes acústicas optimizado. En primer lugar se optimizó una distribución de micrófonos para mejorar el rango dinámico de la imagen acústica. Y en segundo lugar, se presenta el algoritmo RDA que permite aumentar más aún la escala de medición de la imagen acústica basado en las técnicas de retardo y suma convencional en el dominio del tiempo.