Submitted by Raphael Melo de Amorim (amorimba@gmail.com) on 2017-04-13T12:53:04Z No. of bitstreams: 1 Mestrado_Raphael_Amorim.pdf: 2690231 bytes, checksum: 9ea7596a3935c315bd08e0727f64747c (MD5) / Approved for entry into archive by Escola Politécnica Biblioteca (biengproc@ufba.br) on 2017-05-10T15:22:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Mestrado_Raphael_Amorim.pdf: 2690231 bytes, checksum: 9ea7596a3935c315bd08e0727f64747c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-10T15:22:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mestrado_Raphael_Amorim.pdf: 2690231 bytes, checksum: 9ea7596a3935c315bd08e0727f64747c (MD5) / Instituto de Pesquisas da Marinha (IPqM); Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) / A tecnologia e as estratégias aplicadas nas operações de submarinos vêm sendo cada vez mais estudadas pela comunidade científica ao longo das últimas décadas. Para detectar e identificar alvos desconhecidos, o submarino é equipado com sistemas de sonar passivo que captam ondas sonoras propagadas no meio ambiente marinho. Esses sistemas encontram dificuldades em identificar múltiplos alvos quando estão próximos e também quando o ruído ambiente é elevado. Por isso, é necessário o uso de softwares e hardwares sofisticados para identificação e classificaçõo. O problema da identificação de múltiplos alvos já foi abordado previamente na literatura através do uso da separação cega de fontes. Este método é capaz de reduzir o efeito da interferência cruzada nos hidrofones adjacentes. No entanto, é conhecido que o desempenho de métodos de separação cega é severamente influenciado pelo ruído aditivo do meio ambiente. Este trabalho testa a robustez de um método de separação cega de fontes, a análise de componentes independentes (ICA - Independent Component Analysis), aplicado em sistemas de sonar passivo para reduzir a interferência do ruído ambiente. O algoritmos JADE, FastICA e GI-ICA foram utilizados para avaliação do desempenho de separação de sinais considerando diferentes valores da relação sinal-ruído. / Abstract The technology and the strategies applied in submarine operations have been increasingly studied by the scientific community over the last decades. To detect and identify unknown targets, the submarine is equipped with passive sonar systems that capture sound waves propagated in the marine environment. These systems have difficulty to identify multiple nearby targets and also when the ambient noise is significant. Therefore it’s necessary the use of sophisticated softwares and hardwares for identification and classification. The problem of multiple target identification has been previously discussed in the literature through the use of Blind Signal Separation. This method is capable of eliminating interference between adjacent hydrophones. However, it is known that the performance of blind separation methods is severely affected by noise environment. This paper tests the robustness of a blind signal separation method, the independent component analysis (ICA), when it is applied in passive sonars to reduce interference from ambient noise. ICA algorithms JADE, FastICA an GI-ICA were used to evaluate the signal separation performance considering different values of signal-to-noise ratio.