Алгоритмы и специализированные устройства для корреляционного обнаружения и распознавания образов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат технических наук Тельминов, Олег Александрович

• Тельминов, Олег Александрович
• кандидат технических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тельминов, Олег Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ.

1.1. Роль корреляции в обработке образов - сигналов и изображений.

1.2. Классификация и анализ методов корреляционного обнаружения и распознавания объектов по их изображениям.

1.3. Корреляционное сжатие сигналов в задачах локации и связи.

1.4. Анализ технических средств для построения корреляционных вычислителей

1.5. Цель и задачи диссертационной работы.

Выводы по главе 1.

Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АССОЦИАТИВНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И АФФИННО-КОРРЕЛЯЦИОН-НОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ С ПРИОРИТЕТНЫМ РАНЖИРОВАНИЕМ.

2.1. Анализ методов компенсации геометрических искажений при поиске и обнаружении объектов на изображениях.

2.2. Разработка алгоритма ассоциативного статистического поиска.

2.3. Разработка алгоритмов центрально-симметричных аффинных преобразований

2.4. Разработка алгоритма аффинно-корреляционного ранжирования объектов на изображении.

2.5. Разработка и исследование модели устройства распознавания образов.

Выводы по главе 2.

Глава 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СГЛАЖЕННЫХ ПОЛИГОНОВ ДЛЯ СИНТЕЗА НЕЛИНЕЙНЫХ ЧАСТОТНО-МОДУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ.

3.1. Усовершенствование параметров линейных частотно-модулированных сигналов и предпосылки к синтезу сигналов с нелинейной модуляцией.:.

3.2. Разработка метода сглаженных полигонов для синтеза сигналов с нелинейной частотной модуляцией и программного обеспечения для их исследования.

3.3. Исследование кривых Чайкина, В-сплайнов, кривых Безье для формирования нелинейной функции изменения частоты.

3.4. Разработка методики вычисления аналитического выражения для функции неопределенности НЧМ-сигнала и ее исследование.

3.5. Исследование характеристик сжатого сигнала в условиях шумовых воздействий и цифровой обработки.

Выводы по главе 3.

Глава 4. АРХИТЕКТУРА И АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА ПОСТРОЕНИЯ ЦИФРОВЫХ СОГЛАСОВАННЫХ ФИЛЬТРОВ И ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ КОРРЕЛЯТОРОВ В УСТРОЙСТВАХ ОБНАРУЖЕНИЯ.

4.1. Сравнительный анализ обобщенных структурных схем цифровых согласованных фильтров и параллельных корреляторов в частотной и временной областях

4.2. Разработка метода эквивалентных горизонтальных сумм для свертки многоразрядных сигналов в согласованных фильтрах и параллельных корреляторах.

4.3. Разработка и исследование метода параллельного умножения с помощью код-компенсатора при построении малоразрядных согласованных фильтров с высокой компрессией.

4.4. Разработка алгоритмов суперконвейерного пирамидального суммирования и экономичного вычисления модуля комплексного числа для сокращения аппаратных затрат корреляторов.

4.5. Анализ факторов, влияющих на выделение корреляционного пика выходного сигнала при обнаружении сигналов.

Выводы по главе 4.

Глава 5. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СОГЛАСОВАННЫХ ФИЛЬТРОВ И ПАРАЛЛЕЛЬНОГО КОРРЕЛЯТОРА.

5.1. Специализированное устройство «SCS-1» - аппаратная реализация согласованного фильтра / параллельного коррелятора (12)х(12).

5.2. Устройство «SM2» - реализация двухканального согласованного фильтра (4)х(1).

5.3. Исследование характеристик и тестирование разработанных устройств

Выводы по главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и специализированные устройства для корреляционного обнаружения и распознавания образов»

Электронные системы поиска и распознавания образов, входными воздействиями для которых являются цифровые одно- и двумерные сигналы (изображения), в настоящее время являются наиболее эффективными средствами анализа поведения и пространственного положения контролируемых объектов.

Одним из методов сравнения входного сигнала и эталонного сигнала, задаваемого заранее или получаемого непосредственно в процессе работы, является корреляционный анализ. Универсальность этого метода обусловила широту его применения: масочная фильтрация с помощью свертки в задачах пред- и постобработки сигналов, согласованная фильтрация сигналов и изображений с целью максимизации соотношения сигнал/шум и др. Вычисление функции корреляции анализируемых величин выполняется как во временной, так и в частотной областях.

Анализ проблем, возникающих при корреляционной обработке отдельных видов сигналов и изображений, показал:

- при корреляционном ранжировании объектов в задаче распознавания образов существует класс геометрических искажений, снижающих эффективность совмещения эталона и входного изображения;

-при согласованной фильтрации зондирующих сигналов с частотной модуляцией существующими методами не обеспечивается низкий уровень боковых лепестков без потери разрешающей способности;

-способы, применяемые при технической реализации согласованных фильтров и параллельных корреляторов, в ряде случаев приводят к излишним аппаратным затратам либо к их нерациональному использованию.

Поэтому разработка алгоритмов и специализированных устройств для корреляционного обнаружения и распознавания образов является актуальной проблемой, от эффективности решения которой зависит оперативность и качество получаемого результата обработки входной информации.

Цель и задачи исследования. Целью работы является обобщение и исследование особенностей корреляционной обработки сигналов и изображений, разработка алгоритмов и аппаратуры, ориентированных на компенсацию искажений при распознавании образов, на снижение уровня боковых лепестков сжатого сигнала и на способы сокращения аппаратных затрат.

Для достижения цели в диссертационной работе последовательно решается ряд задач:

- анализ проблем, возникающих при корреляционной обработке сигналов и изображений;

- исследование существующих решений этих проблем;

-разработка и исследование алгоритмов для поиска и распознавания объектов по их изображениям;

-разработка метода сглаженных полигонов для синтеза частотно-модулированных сигналов с низким уровнем боковых лепестков;

- обоснование алгоритмов и методов матричного умножения-суммирования, ориентированных на параллельную архитектуру вычислителя и позволяющих сократить аппаратно-временные затраты при построении согласованных фильтров и параллельных корреляторов;

- создание и внедрение аппаратуры для технической реализации разработанных алгоритмов и методов на базе согласованных фильтров и параллельных корреляторов.

Методы исследования. Теоретическое и практическое решение поставленных задач выполнено с применением следующих методов: объектно-ориентированного программирования, интегрального исчисления, математического анализа, дискретной математики, спектрального анализа, дискретного гармонического анализа и математической статистики.

Научная новизна работы состоит в развитии и модернизации приложений корреляционного анализа:

1. Разработаны и исследованы алгоритмы ассоциативного статистического поиска и аффинно-корреляционного распознавания образов с приоритетным ранжированием. Поиск образа объекта происходит в быстром темпе при условии различия интенсивностей изображений объекта и фона, распознавание образа происходит корреляционным способом с компенсацией аффинных искажений.

2. Разработан метод сглаженных полигонов для синтеза нелинейных частотно-модулированных сигналов с низким уровнем роковых лепестков. В отличие от известных зарубежных и отечественных методов синтеза сигналов разработанный метод не приводит к существенному уменьшению разрешающей способности, а полученные сигналы могут быть обработаны существующими согласованными фильтрами без внесения аппаратных изменений.

3. Предложены и обоснованы алгоритмы и методы параллельного умножения и суммирования для построения согласованных фильтров и параллельных корреляторов, работающих во временной области. В результате их применения происходит высвобождение аппаратных ресурсов, которые могут быть использованы для расширения вычислительной мощности системы.

Практическая значимость проведенных исследований и разработок заключается в создании алгоритмов, методов и специализированных устройств для корреляционного обнаружения и распознавания сигналов и изображений, позволяющих устранять аффинные искажения при распознавании изображений, получать сжатые сигналы с низким уровнем боковых лепестков и снижать аппаратные затраты в согласованных фильтрах и параллельных корреляторах.

Внедрение результатов работы. Теоретические положения и расчеты, предложенные автором, внедрены на ряде предприятий.

Алгоритм аффинно-корреляционного распознавания образов с приоритетным ранжированием внедрен в ОАО «Трансмаш» (г. Москва) в аппаратно-программный комплекс «хВгаке» для испытания и измерения рабочих характеристик изделий. Использование алгоритма позволяет выявлять характерные участки на временной диаграмме работы устройства, что существенно повышает скорость обработки и анализа данных за счет автоматизации процесса.

Метод сглаженных полигонов для синтеза зондирующих сигналов с нелинейной частотной модуляцией внедрен в процесс моделирования радиолокационных сигналов (НИР «Магнолия») в НИИ Радиоприборостроения (г. Москва). Методика вычисления аналитического выражения для функции неопределенности сигнала использована при комплексном исследовании перспективных сигналов для систем распознавания зондирующих радиосигналов с высокой разрешающей способностью.

Метод эквивалентных горизонтальных сумм для параллельных архитектур корреляционных вычислителей внедрен в УГП «Сигнал» (дочернее предприятие ФГП «НИИ Микроприборов», г. Москва) при разработке и выпуске специализированного устройства «SCS-1» - цифрового согласованного фильтра, предназначенного для сжатия сложных частотно-модулированных сигналов и для корреляционной обработки изображений. Алгоритмы суперконвейерного пирамидального суммирования и экономичного вычисления модуля комплексного числа внедрены в проект специализированного устройства «SM-2» - согласованного фильтра, предназначенного для сжатия шумо-подобных сигналов.

Алгоритм компенсации аффинных искажений и метод сглаженных полигонов для синтеза сигналов использованы в учебном процессе МИЭТ (ТУ).

Достоверность основных научно-технических положений диссертации подтверждена математическими обоснованиями и доказательствами, результатами практического использования специализированного устройства«8С5-1», а также исследованиями и испытаниями, проведенными на указанных предприятиях.

Личный вклад автора. Основные результаты получены автором лично. Главными из них являются:

1. Предложены и обоснованы алгоритмы статистического поиска и аф-финно-корреляционного распознавания образов с приоритетным ранжированием.

2. Разработан и исследован метод сглаженных полигонов для синтеза зондирующих сигналов с нелинейной частотной модуляцией, обеспечивающий низкий уровень боковых лепестков без существенного изменения разрешающей способности.

3. Разработана методика вычисления аналитического выражения для функции неопределенности сигналов с нелинейной модуляцией.

4. Разработаны и реализованы алгоритмы и методы параллельного умножения и суммирования для построения согласованных фильтров и параллельных корреляторов.

На защиту выносятся:

- алгоритмы ассоциативного статистического обнаружения и аффинно-корреляционного распознавания образов с приоритетным ранжированием;

- метод сглаженных полигонов для синтеза зондирующих сигналов с нелинейной частотной модуляцией;

- методика аналитического вычисления функции неопределенности для сигналов с нелинейной модуляцией;

- алгоритмы и методы параллельного умножения и суммирования для построения согласованных фильтров и параллельных корреляторов.

Апробация работы. Основные научные положения и практические результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на 14 научно-технических конференциях:

- VI Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» - Москва, 1999 г.;

-Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные микропроцессорные системы» - Таганрог, 1999 г.;

- Международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2000» - Москва, 2000 г.; и

- VII Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» - Москва, 2000 г.;

- II Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в моделировании и управлении» - Санкт-Петербург, 2000 г.;

- V Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» - Таганрог, 2000 г.;

- III Международной научно-технической конференции «Электроника и информатика - XXI век» - Москва, 2000 г.;

- VII Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники» - Таганрог,

2000 г.;

- II Международной конференции «Циклы» - Ставрополь, 2000 г.;

- IV Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы» - Пенза, 2000 г.;

- VIII Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» - Москва,

2001 г.;

- Международной научно-технической конференции «Гражданская авиация на рубеже веков» - Москва, 2001 г.;

- Межвузовской электронной научно-технической конференции «Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии» - Вологда, 2001 г.;

- Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» - Санкт-Петербург, 2001 г.

Публикации. Материалы, отражающие основное содержание диссертационной работы, опубликованы в 3 статьях и 14 тезисах докладов на научно-технических конференциях.

Заключение диссертации по теме «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления», Тельминов, Олег Александрович

- результаты работы доложены и обсуждены на 14 всероссийских и международных научно-технических и научно-практических конференциях, опубликованы в 3 статьях и 14 тезисах докладов;

149

-разработанные алгоритмы, методы и специализированные устройства внедрены в ОАО «Трансмаш» (г. Москва), НИИ Радиоприборостроения (г. Москва), УГП «Сигнал» (г. Москва), учебный процесс МИЭТ (ТУ).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При выполнении диссертационной работы получены следующие основные результаты:

- разработаны алгоритмы ассоциативного статистического обнаружения и аффинно-корреляционного распознавания с ранжированием объектов по приоритетам, предложена структурная схема для компенсации геометрических искажений с помощью указанных алгоритмов и проведено, ее моделирование;

- проведены исследования существующих и разработан новый метод для синтеза зондирующих сигналов с нелинейной частотной модуляцией - метод сглаженных полигонов, обеспечивающий низкий уровень боковых лепестков без существенного изменения разрешающей способности;

- разработана методика вычисления аналитического выражения для функции неопределенности сигналов с нелинейной модуляцией;

- разработан и обоснован метод эквивалентных горизонтальных сумм, позволяющий сократить аппаратные затраты при реализации многоразрядных согласованных фильтров и параллельных корреляторов;

-разработан метод параллельного умножения с код-компенсатором для малоразрядных операндов;

- разработан алгоритм суперконвейерного пирамидального суммирования для построения малоразрядных согласованных фильтров с высокой компрессией;

-предложен и исследован алгоритм экономичного вычисления модуля комплексного числа;

- разработаны и аппаратно реализованы специализированные устройства для корреляционной обработки сигналов - согласованный фильтр/параллельный коррелятор «АР-81», устройство сжатия «SCS-1» и проект согласованного фильтра «SM-2»;

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тельминов, Олег Александрович, 2001 год

1. Кузьмин С.З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. - М.: Радио и связь, 1986.

2. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации/В .К. Баклицкий, A.M. Бочкарев, М.П. Мусьяков: Под ред. В.К. Баклицкого М.: Радио и связь, 1986. - 216 с.

3. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. М.: Машиностроение, 1986. - 416 с.

4. Каляев И.А., Гайдук А.Р. Однородные нейроподобные структуры в системах выбора действий интеллектуальных роботов. М.: Янус-К, 2000. - 279 с.

5. F. Bremond, М. Thonnat. Tracking multiple nonrigid objects in video sequences. ШЕЕ Transactions on circuits and systems for video technology, Vol. 8, No.5, September 1998, pp. 585-591.

6. Изерман P. Цифровые системы управления: Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-541 с.

7. Системы технического зрения: Справ./ Сырямкин В.И., Титов B.C., Якушенков Ю.Г. и др./ Под общ. ред. В.И. Сырямкина, B.C. Титова. Томск: МГП РАСКО, 1993. - 367 с.

8. Колтовой Н.А. Система обработки изображений/ Под ред.В .В .Клюева. -Итоги науки и техники. Серия Промышленные роботы и манипуляторы ВИНИТИ, Т.З. М., 1992. - 101 с.

9. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков A.JI. Нелинейное и адаптивное управление динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. - 549 с.

10. Ч. Кук, М. Бернфельд. Радиолокационные сигналы: Пер. с англ./Под ред. B.C. Кельзона. М.: Сов. радио, 1971. - 568 с.

11. B.C. Оконешников, В.Н. Кочемасов. Сжатие частотно-модулированных сигналов с небольшим произведением частоты на длительность импульса. Зарубежная радиоэлектроника, 1987, №1, с. 82-94.

12. G. Bors, I. Pitas. Optical flow estimation and moving objects segmentation based on median radial basis function network. IEEE Transactions on image processing, Vol. 7, No.5, May 1998, pp. 693-702.

13. T. Deng. Design of variable 2-D linear phase recursive digital filters with guaranteed stability. ШЕЕ Transactions on circuits and systems-i: fundamental theory and applications, Vol. 45, No.8, August 1998, pp. 859-862.

14. Приемные устройства ИК-систем/ П.А. Богомолов, В.И. Сидоров, И.Ф. Усольцев./ Под ред. В.И. Сидорова. М.: Радио и связь, 1987. - 208 с.

15. Пресс Ф.П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью. М.: Радио и связь, 1991. - 264 с.

16. Технология многоэлементных ИК приемников и обработка их изображений. М.: НИИЭИР, 1992. - 141 с.

17. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны/В.Н. Антипов, В.Т. Горяинов, А.Н. Кулин и др./ Под ред. В.Т. Горяинова. М.: Радио и связь, 1988. - 304 с.

18. Сайт ГУП «Орион» (г. Москва) производство датчиков и фотоприемных устройств (http://www.vimi.ru/orion)

19. Сайт Института Информационных Технологий (г. Москва) (http://www.iitvision.ru)

20. Кэндел М. Ранговые корреляции. Зарубежные статистические исследования. М.: Статистика, 1975. - 216 с.

21. В.А. Ковалевский. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. М.: Гл. ред. физ.-мат. лит. изд-ва Наука, 1976. - 328 с.

22. К. Konolige and К. Chou. Markov. Localization using Correlation International. Joint Conference on Artificial Intelligence, Stockholm, Sweden (July 1999). (http://www.ai.sri.com/~konolige/)

23. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ./Под ред. A.M. Трахтмана. М.: Сов. радио, 1973. - 368 с.

24. Ред. Э. Оппенгейм. Применение цифровой обработки сигналов: Пер с англ./Под ред. A.M. Рязанцева. М.: Мир, 1980. - 552 с.

25. Гренандер У. Лекции по теории распознавания образов: Анализ образов.: Пер с англ. -М.: Мир, 1981.-481 с.

26. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Т.С. Хуанг, Дж.-О. Экмунд, Т.Дж. Нуссбаумер и др./ Под ред. Т.С. Хуанга: Пер. с англ. / Под ред. Л.П. Ярославского. М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

27. Претт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. Кн. 1. - М.: Мир, 1982.-312 с.

28. Харин Ю.С. Робастность в статистическом распознавании образов. -Минск: Университетское, 1992. 230 с.

29. Мальцев А.В. Параметрическое распознавание образов по выборке фиксированного объема с погрешностями в признаках./Под ред. А.А. Грешилова. М.: Радио и связь, 1999. - 73 с.

30. S. Young, D. Scott, С. Bandera. Foveal automatic target recognition using a multiresolutions on image processing. IEEE Transactions on image processing, Vol. 7, No.8. August 1998, pp. 1122-1135.

31. Грузман И.С., Киричук B.C. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учеб. пособ. Новосибирск: Изд-во НГУ, 2000. -168 с.

32. Лапковский А.К. Алгоритмы изображения движущихся тел при параллельном и центральном проецировании. Аксонометрия и компьютеризация изображений. Минск: Навука i тэхнка, 1993. - 207 с.

33. А. Ефлеев. Как масштабировать растровые картинки. И не только это. Монитор, 1994, №3, с. 60-63.

34. Абраш М. Таинства программирования графики. К.: ЕвроСИБ, 1996.-384 с.

35. R. Levien. Moire suppression: a white paper. (http://www.levien.com/moire/whitepaper.html)

36. Сайт с алгоритмами программ http://www.programmersheaven.com

37. Рабииер Л., Голд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов.-М.: Мир, 1978.

38. Справочник по радиолокации: Под ред. Сколника. В 4-х т. - М.: Радио и связь, 1976.

39. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер с англ./Под ред. A.M. Трахт-мана. М.: Сов. радио, 1980.

40. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986. - 512 с.

41. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1991.-608 с.

42. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 487 с.

43. Техническое зрение роботов/ В. И. Мошкин, А.А. Петров, B.C. Титов, Ю.Г. Якушенков/Под общ. ред. Ю.Г. Якушенкова. М.: Машиностроение, 1990. - 292 с.

44. С. Alippi, A. Ferrero, V. Piuri. Artificial intelligence for instruments & measurement applications. ШЕЕ Instrumentation & measurement magazine. Vol. 1, No.2, June 1998, pp. 9-17.

45. X. Liang, L. Wu. New sufficient conditions for absolute stability of neural networks. IEEE Transactions on circuits and systems-i: fundamental theory and applications, Vol. 45, No.5, May 1998, pp. 584-586.

46. S. Action, A. Bovik. Nonlinear image estimation using piece wise and local image models. IEEE Transactions on image processing, Vol. 7, No.7, July 1998, pp. 979-991.

47. Бейтс P., Мак-Доннел M. Восстановление и реконструкция изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 336 с.

48. X. Yang, R. Unbehauen. New stability test algorithm for two-dimensional digital filters. IEEE Transactions on circuits and systems-i: fundamental theory and applications, Vol. 45, No.7, July 1998, pp. 739-741.

49. Савин Г.И. Системное моделирование сложных процессов. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. - 276 с.

50. Оконешников B.C., Кочемасов В.Н., Белов Л.А. Формирование сигналов с линейной частотной модуляцией. М.: Радио и связь, 1983.

51. Оконешников B.C. Точное решение для сжатого сигнала при весовой обработке спектра ЛЧМ-импульса. Радиотехника и электроника, том XXX, 1985, №7, с. 1320-1328.

52. Вакман Д.Е., Седлецкий P.M. Вопросы синтеза радиолокационных сигналов. М.: Сов. радио, 1973. - 312 с.

53. Варакин Л.Е. Теория сложных сигналов. М.: Сов. радио, 1970. - 376 с.

54. Варакин JI.E. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985.

55. Винокуров В.И., Гантмахер В.Е. Дискретно-кодированные последовательности. Ростов н/Д: Изд-во Ростовского ун-та, 1990. - 288 с.

56. А.В. Каляев, И.А. Каляев STORC-Computer a Multiprocessor Computer System with Structure-Organized Calculations. - Engineering Simulation, Амстердам, 1997, т. 10, с. 505-520.

57. А.В. Каляев, И.А. Каляев и др. Базовый модуль для построения реконфигурируемых под задачу вычислительных систем. Известия ВУЗов, сер. Электроника, 1998, №4, с. 67-74.

58. Н. Дубовая. Конфигурируемые процессоры: настройся на лучшее-ComputerWorld, 1997, №36.

59. Д. Сэвидж. Сложность вычислений: Пер. с англ. М.: Изд-во Факториал, 1998. - 368 с.

60. Д. Бадашин, А. Савчук. Сверхбольшие специализированные ИС в оборудовании цифровых систем передачи (http://chipnews.gaw.ru/html.cgi/arhivi/0002/stat65 .htm)

61. Цифровые сигнальные процессоры (ГП «НИИЭТ», г. Воронеж) (http://www.electronicengineering.vrn.ru/products/index.htm)

62. Б. Симонов, Б. Малашевич. Базовые матричные кристаллы . (http://chipnews.gaw.ru/html.cgi/arhiv/0006/stat18.htm)

63. Сайт фирмы THOMPSON: (http://eu.st.com «matched filter»)

64. Денисов Д.А. Компьютерные методы анализа видеоинформации. -Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1993. 188 с.

65. Гильберт Д. Избранные труды. Т.1. Теория инвариантов. Теория чисел. Алгебра. Геометрия. Основания математики. М.: Изд-во Факториал, 1998.-575 с.

66. Wong R.Y., Hall E.L. Scene Matching with invariant moments. Computer Graphics and Image Proc., 1978, v.8, №1, pp. 16-24.

67. Бархоткин В.А., Тельминов О.А. Исследование алгоритма обработки изображений в системах поиска. В кн.: Интеллектуальные микропроцессорные, системы: Материалы Международной научно-технической конференции. -Таганрог: ТРТУ, 1999, с. 89-90.

68. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании: Пер. с англ. Вып. 1,2.- М.: Статистика, 1978.

69. В.А. Бархоткин, Г.Э. Широ, О.А Тельминов. Метод масштабирования изображений для многопроцессорной вычислительной системы. Интеллектуальные микропроцессорные системы: Сб. научн. трудов. - Таганрог: ТРТУ, 1999, с.79-183.

70. Бархоткин В.А., Широ Г.Э., Тельминов О.А. Компенсация масштабных искажений в корреляционных системах обработки изображений. Информационные технологии и системы управления. Сб. науч. трудов. - М.: МГИЭТ (ТУ), 2000, с. 19-25.

71. О.А. Тельминов, А.Н. Зайцев. Информационно-моделирующая система для алгоритмов обработки изображений. В кн.: Электроника и информати-ка-XXI век: Материалы Третьей международной научно-технической конференции. - М.: МГИЭТ (ТУ), 2000, с.358.

72. О.А. Тельминов. Циклические процессы в системах обработки изображений.-В кн.: Циклы: Материалы Второй международной конференции. -Ставрополь: СКГТУ, 2000, часть 2, с. 15-16.

73. М. Solal. High performance saw dispersive delay lines for low time bandwidth using periodically sampled transducers. IEEE Ultrasonic symposium, 1988, pp.175-178.

74. С.Г.Ральников «Моделирование формирования широкополосного ЛЧМ сигнала» (http://www.ustu.e-burg.su/main/vekradio/d27.html)

75. Филатов К.В., Черниковский A.JI. Анализ частотного взвешивания в фильтрах сжатия ЧМ-сигналов. Радиотехника, 1989, №5, с. 34-37.

76. Марпл С. J1. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. - 584 с.

77. Осипов JI.A. Обработка сигналов на цифровых процессорах. Линейно-аппроксимирующий метод. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 112 с.

78. Тельминов О.А. Метод синтеза нелинейно-частотно-модулированных сигналов с высоким динамическим диапозоном. Информационные технологии и системы управления. Сб. науч. трудов. - М.: МГИЭТ (ТУ), 2001 - в печати.

79. Кулаичев А.П. Полное собрание сочинений в • трех томах. Том 1. Методы и средства анализа данных в среде Windows. STADIA. Изд. 3-е, перераб. и доп. М.: Информатика и компьютеры, 1999. - 341 с.

80. Васильев В.Н., Гуров И.П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 1998.-240 с.

81. Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad 2000. Математический практикум для экономистов и инженеров: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. - 656 с.

82. Пакет MATLAB и его применение в лабораторном компьютерном практикуме: Уч. пособие/ Ю.Л. Лисовец, A.M. Ревякин и др. М.: МИЭТ, 1998.-96 с.

83. Б.П. Демидович, И.А. Марон, Э.З. Шувалова. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения. -М.: Наука, 1967.-368 с.

84. Р.В. Хемминг. Численные методы. М.: Наука, 1968. - 400 с.

85. В.И.Елфимов, В.К.Рагозин. Цифровой измеритель погрешности формирования прецизионного ЧМ сигнала. (http://www.ustu.ru/main/vekradio/d30.html)97. http://graphics.cs.ucdavis.edu/CAGDNotes/Bernstein-Polynomials/ Bernstein-Polynomials.html

86. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике: Пер. с англ. /Под общ. ред. И.Г. Арамановича. М.: Наука, 1978. - 832 с.

87. Манжиров А.В., Полянин А.Д. Методы решения интегральных уравнений: Справочник. М.: Факториал, 1999. - 272 с.

88. Помехозащищенность радиосистем со сложными сигналами/ Г. И. Тузов, В. А. Сивов, В. И. Прытков и др.: Под ред. Г. И. Тузова. М.: Радио и связь, 1985.-264 с.

89. Scale periodicity and its sampling theorem / Sundaram Hari, Joshi S. D., Bhatt R. K. P. // IEEE Trans. Signal Process. IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal Process. .- 1997, v. 45, № 7, p. 1862-1865.

90. Numerical recipes in C: the art of scientific computing/ William H. Press, et al. Cambridge university press, 1997. 994 c.http://www.uhb.org/webRoot/Books/NumericalRecipes/bookcpdf.html)

91. Баранов JI.А. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 304 с.

92. О.А. Тельминов, Г.Э. Широ. Применение согласованной фильтрации при обработке изображений. В кн.: Новые информационные технологии и системы: Материалы IV Международной научно-технической конференции. - Пенза, ПТУ, 2000, с. 70-71.

93. Морозов А.К. Декомпозиция энергии шумоподобных фазоманипули-рованных сигналов, принимаемых многоэлементной антенной системой, на плоскости угол-задержка, (http://rav.sio.rssi.ru/shkola/07.html)

94. Д. Дрягин, С. Кот. Шумоподобные радиосигналы в системах сигнализации. (http://www.bdi.spb.ru/4-98/shum radio.htm)

95. К.В. Боровков, И. Малыгин. Перспективные способы модуляции в широкополосных системах передачи данных. (http://www.irt.ustu.ru/common/statyi/statya4/statya4.htm)

96. Согласованные фильтры (http://www.milparade.com/ru/36/03 05.htm)

97. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высш. шк. 2000. - 462 с.

98. Javidi В.,Zhang G. Experiments on nonlinearly transformed matched filters. Optical Engng., 1992, Vol.91, No. 5, pp.934-938.

99. Гольденберг JIM. и др. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1996. - 256 с.

100. E.D. Kaplan. Understanding GPS: principles and applications. Artech house inc., 1996.

101. Д. Проксис. Цифровая связь. Пер. с англ./ Под ред. Д.Д. Кловского. -М.: Радио и связь, 2000. 800 с.

102. Злобин C.JL, Стальной АЛ. Матричные алгоритмы ускоренного вычисления быстрых преобразований Фурье и Хартли. Радиотехника, 2001. №1, с.17-23.

103. Функциональные устройства обработки сигналов (основы теории и алгоритмы): Учебн. пособие для вузов / С.А. Баруздин, Ю.В. Егоров, Б.А. Калиникос и др.: Под ред. Ю.В. Егорова. М.: Радио и связь, 1997. - 288 с.

104. Эффекты, возникающие при вычислении на ЭВМ дискретного преобразования Фурье, (http://src.msu.ru/icen/grants/cmet/node39.html)

105. Воробьев Н.В. Сумматоры: определения, классификация, уравнения, структуры и применение. Chip news, 2000, №2, с.37-40.

106. Угрюмов Е.П. Проектирование элементов и узлов ЭВМ: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1987. - 318 с.157

107. Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.-528 с.

108. The TTL Data Book. Vol. 1. Texas Instruments, 1989.

109. Потемкин И.С. Функциональные узлы цифровой автоматики. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 320 с.

110. Соренков Э.И., Телига А.И., Шаталов А.С. Точность вычислительных алгоритмов. М.: Машиностроение, 1976. - 200 с.

111. А.Т. Минганзин. Шумы округления каскадных цифровых фильтров при их описании в пространстве состояний. Радиотехника, 1997, №3, с.78-80.

112. Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р.Ривест. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦМНО, 1999. - 960 с.

113. К. Гласман. Методы передачи данных в цифровом телевидении. (http ://625-net.ru/archi ve/0599/glasman .htm)

114. Стенин В.Я. Применение микросхем с зарядовой связью. М.: Радио и связь, 1989. - 256 с.

115. О.А. Тельминов, Г.Э. Широ. Оптимизация аппаратных затрат при реализации согласованных фильтров. В кн.: Системный анализ в проектировании и управлении: Труды международной научно-практической конференции. -СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001, с. 430.

116. О.А. Тельминов. Анализ и генерация тестовых воздействий для корреляторов и согласованных фильтров. В кн.: Гражданская авиация на рубеже веков: Материалы Международной научно-технической конференции. - М.: МГТУГА, 2001, с. 155.

117. Ю.В. Новиков, О.А. Калашников, С.Э. Гуляев Разработка устройств сопряжения для персонального компьютера типа IBM PC.: Практ. пособие./Под общ. ред. Ю.В. Новикова.- М.: ЭКОМ, 2000. 224 с.