Алгоритмы обнаружения и обработки информации на основе экстремальной фильтрации в системах периметровой охраны тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Зенов, Андрей Юрьевич

• Зенов, Андрей Юрьевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Зенов, Андрей Юрьевич

Содержание

Список сокращений

Введение 6 ГЛАВА 1. Методы обработки сигналов в системах охраны периметра

1.1 Система охраны периметра и ее структура

1.2 Обработка сигналов в системах охраны периметра

1.3 Методы обработки сигналов

1.3.1 Структурные методы обработки сигналов

1.3.2 Неструктурные методы обработки сигнала

1.4 Характеристики быстропеременных процессов

1.5 Метод экстремальной фильтрации при экспресс-анализе

1.6 Выбор признаков для анализа быстропеременных процессов

1.7 Выбор базиса для разложения сигналов сложной формы

1.8 Обоснование выбора характеристики для обнаружения 44 нарушителя на охраняемой территории

1.9 Выводы по главе 48 ГЛАВА 2. Экспресс-анализ сигналов в системах охраны периметра

2.1 Метод экстремальной фильтрации для формирования 49 диагностических признаков

2.3 Использование метода экстремальной фильтрации на массиве 57 экспериментальных данных

2.3.1 Описание разработанных программ

2.3.2 Использование метода экстремальной фильтрации в системе 60 сейсмоакустических наблюдений

2.3.3 Использование метода экстремальной фильтрации в системе 65 фиксации вибрационных возмущений

2.3.4 Использование метода экстремальной фильтрации на 69 экспериментальных данных. Выводы

2.4 Подтверждение технических характеристик

2.4.1 Дальность обнаружения

2.4.2 Ошибки классификации и вероятность обнаружения

2.5 Экспресс оценивание время-частотных характеристик сигнала

2.6 Применение метода экстремальной фильтрации для сжатия, 82 хранения, передачи по каналу связи и последующего восстановления данных в комбинированных охранных системах

2.6.1 Применение метода экстремальной фильтрации для передачи 84 сейсмо-вибрационных данных

2.6.2 Применение метода экстремальной фильтрации для передачи 86 видеоинформации в системах видеонаблюдения

2.6.3 Метод экстремальной фильтрации для передачи аудиоданных

2.7 Выводы по главе 93 ГЛАВА 3. Применение интеллектуальных алгоритмов в задачах 95 обнаружения и распознавании нарушителя

3.1 Сравнительный анализ нейронных сетей и выбор наиболее 95 подходящей архитектуры

3.2 Применение интеллектуальных алгоритмов на 98 экспериментальных данных и анализ полученных результатов

3.2.1 Применение интеллектуальных алгоритмов в системе 99 сейсмоакустических наблюдений

3.2.2 Применение интеллектуальных алгоритмов в системе фиксации 111 вибрационных возмущений

3.3 Выводы по главе 118 ГЛАВА 4. Спектральный анализ сигналов в системах охраны 120 периметра

4.1 Спектральный анализ сигналов на основе время-импульсной 121 модуляции

4.2 Спектральный анализ сигналов на основе аппроксимации данных 124 функцией малого аргумента

4.3 Быстрое преобразование Фурье на основе вышеописанных

методов

4.4 Сравнение методов по быстродействию и точности

4.5 Спектральный анализ для систем охранной сигнализации

4.6 Выводы по главе 135 Заключение и выводы 13 6 Литература

Приложение А Тексты программ обнаружения и распознавания 152 нарушителя на основе экстремальной фильтрации

Приложение Б Результаты обнаружения и распознавания нарушителя 158 на основе экстремальной фильтрации

Приложение В Тексты программ обнаружения и распознавания 165 нарушителя на нейронных сетей и нечеткой логики

Приложение Г Акты о внедрении

Список сокращений

EMD - Empirical Mode Decomposition, разложение на эмпирические моды

ННТ - преобразование Гильберта-Хуанга

БПП - быстропеременный процесс

БПФ - быстрое преобразование Фурье

ВИМ - время-импульсная модуляция

ВЧР - время-частотное распределение

ДПФ - дискретное преобразование Фурье

ИИ - искусственный интеллект

СОП - система охраны периметра

СП - сейсмоприемник

ТСО - технические средства охраны

ТХ - технические характеристики

ШИМ - широтно-импульсная модуляции

ЭОС - экспресс-оценка спектра

ЭФ - экстремальная фильтрация

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы обнаружения и обработки информации на основе экстремальной фильтрации в системах периметровой охраны»

Введение

Актуальность темы. В связи с ростом масштабов криминально-террористических угроз наиболее остро стоит проблема обеспечения безопасности территорий и особо важных объектов. Для защиты от противоправных действий разрабатываются технические средства охраны (ТСО), обеспечивающие выдачу сигнала тревоги в случае вторжения нарушителя. Наряду с основными техническими характеристиками ТСО, такими как вероятность обнаружения и наработка на ложное срабатывание, большое значение имеет скорость выдачи сигнала тревоги.

Обнаружение и идентификация нарушителя в системах охраны периметра представляет собой сложную техническую задачу, что обусловлено высокой скоростью поступления данных, большим объемом регистрируемой информации и жесткими условиями эксплуатации. В настоящее время разработаны и апробированы системы, построенные на различных физических принципах. Наиболее распространены системы охраны периметра, основанные на вибрационном, сейсмическом, радиолучевом, радиоволновом, емкостном, контактном, волоконно-оптическом и инфракрасном принципах действия.

Вопросы построения систем охраны периметра и обработки сигналов рассмотрены в работах Б. С. Введенского, В. А. Дудкина, С. С. Звежинского, В. А. Иванова, А. И. Ларина, А. А. Спектора, Г. К. Чистовой, В. П. Первунинских, В. П. Шевченко и др. Большинство систем, описываемых в работах этих авторов, строится на методах фильтрации сигнала с последующим выделением информативной составляющей и пороговым обнаружением.

Совмещение функций обнаружения и распознавания источника возмущения требует исследования тонкой структуры сигнала. Однако вычислительная трудоемкость информативных методов цифровой обработки сигналов не позволяет использовать их в системах реального времени. Поэтому актуальной является задача разработки методов, удовлетворяющих противоречивым

требованиям высокой информативности и быстродействия при заданной достоверности анализа в жестких условиях эксплуатации.

Целью работы являются теоретическое обоснование, разработка и исследование алгоритмов обработки сигналов для систем обнаружения и распознавания, формирование диагностических признаков, позволяющих улучшить эксплуатационные характеристики систем: уменьшить время обработки и принятия решения при сохранении достоверности анализа.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

1. Анализ характеристик сейсмических и вибрационных сигналов и выбор универсальной математической модели, отражающей изменения их свойств.

2. Анализ современных методов цифровой обработки для обнаружения сейсмовозмущения и идентификации его источника.

3. Исследование алгоритмов на основе экстремальной фильтрации и выявление их преимуществ по сравнению с классическими алгоритмами спектрального анализа.

4. Формирование диагностических признаков и разработка алгоритмов обнаружения и распознавания нарушителя на основе экстремальной фильтрации.

5. Разработка и исследование алгоритмов обнаружения и распознавания нарушителя на основе нейронных сетей и нечеткой логики.

6. Построение быстрых алгоритмов спектрального анализа на основе время-импульсной модуляции сигнала и аппроксимации сигнала функцией синуса малого аргумента.

7. Экспериментальная оценка эффективности предложенных алгоритмов.

Объектом исследования является система охраны периметра.

Предмет исследования - методы цифровой обработки сигналов и алгоритмы обнаружения и распознавания нарушителя в системах охраны периметра.

Методы исследования. Для решения указанных задач использованы методы математического анализа, теории вероятностей, теории сигналов, системного анализа и имитационного моделирования.

Научная новизна работы:

1. На основе экстремальной фильтрации сформирована система диагностических признаков сейсмических и вибрационных сигналов, отличающаяся тем, что она отражает время-частотные свойства этих сигналов и позволяет проводить экспресс-идентификацию объектов и осуществлять принятие решения.

2. Разработан новый способ время-частотного анализа сигналов на основе экстремальной фильтрации, являющийся аналогом время-частотного распределения Гильберта - Хуанга. Малая трудоемкость и простота алгоритма позволяют использовать его в системах с жесткими временными ограничениями и в вычислителях малой мощности.

3. Предложены алгоритмы обнаружения и распознавания нарушителя на основе нейронных сетей и нечеткой логики. Отличительной особенностью алгоритмов является использование в качестве входов сетей диагностических признаков в виде параметров знакопеременных составляющих сигнала, выделенных экстремальным фильтром. Применение нейросетевых алгоритмов

I

позволяет распознавать объекты, когда выявить отличительные признаки объектов распознавания затруднительно.

4. Разработаны быстрые алгоритмы спектрального анализа сигналов на основе время-импульсной модуляции сигнала и аппроксимации сигнала функцией синуса малого аргумента, отличающиеся отсутствием операции умножения. Применение алгоритмов позволяет существенно сократить время анализа.

Теоретическая значимость работы. Созданы теоретические основы построения систем обнаружения и распознавания нарушителя в реальном масштабе времени на основе универсальной модели сейсмических сигналов и метода экстремальной фильтрации, позволяющего по параметрам знакопеременных составляющих сигнала сформировать систему диагностических признаков.

Практическая значимость работы. Полученные в диссертации практические результаты позволяют улучшить технические характеристики

охранных систем, повысить быстродействие систем при сохранении достоверности анализа. Разработанные автором программы обнаружения и распознавания, быстрые алгоритмы спектрального анализа и алгоритмы сжатия-восстановления данных могут быть использованы в системах охраны периметра объектов различного назначения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Обоснование применения экстремальной фильтрации для формирования диагностических признаков сейсмических сигналов.

2. Способ время-частотного анализа сигнала на основе экстремальной фильтрации.

3. Алгоритм обнаружения и распознавания нарушителя на основе нейронных сетей и нечеткой логики, использующих в качестве входов диагностические признаки - параметры знакопеременных составляющих, выделенные экстремальным фильтром.

4. Быстрые алгоритмы спектрального анализа сигналов на основе время-импульсной модуляции сигнала и аппроксимации сигнала функцией синуса малого аргумента.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы использованы при выполнении фундаментальных НИР: «Теория и методы экспресс-анализа быстропеременных процессов в системах обнаружения, диагностики, распознавания»; «Развитие методов и алгоритмов экспресс-анализа данных для технических и информационных систем», хоздоговорной НИР «Комплексные исследования по повышению эффективности сейсмических охранных систем, работающих при сложной орографии местности и сигнально-помеховой обстановке, на основе адаптивных алгоритмов обработки информации» и в учебном процессе Пензенского государственного университета, что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, сформулированных в диссертации, обеспечивается использованием методов исследования, адекватных предмету, цели и задачам

работы, проверкой алгоритмов на тестовых и реальных данных, результатами имитационного моделирования, результатами опытной эксплуатации созданных программных средств.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных конференциях: международном научно-техническом симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2010), международной конференции с элементами научной школы «Перспективные информационные технологии для авиации и космоса» (Самара, 2010), международной научно-технической конференции «Шляндинские чтения» (Пенза, 2010), 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук» (Москва, 2010), международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2011), международной научно-технической конференции «Датчики и системы: методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации» (Пенза, 2012), научно-технической конференции «Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании, обучении» с международным участием (Самара, 2012).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, из них три - в журналах, входящих в перечень ВАК РФ. Зарегистрирован один программный продукт в ОФЭРНиО.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем работы: 151 страница основного машинописного текста, 81 рисунок, четыре приложения на 26 страницах. Список литературы содержит 128 наименований.

В первой главе рассмотрены методы цифровой обработки сигналов в системах охраны периметра и ее структура. Выбран метод позволяющий выделить информативные признаки с учетом требования к алгоритму обработки сигнала: вычислительная трудоемкость анализа не должна превышать заданного времени анализа; достоверность анализа (вероятность обнаружения) должна быть не менее заданной.

Вторая глава посвящена исследованию метода экстремальной фильтрации для формирования диагностических признаков, используемых в сейсмических и вибрационных системах для обнаружения и распознавания. Рассмотрено применение метода в комбинированных охранных системах для сжатия-восстановления сейсмовибрационных данных и аудио- видеоинформации

Третья глава посвящена нейросетевым алгоритмам применительно к системам охраны периметра. В качестве входных параметров нейронных сетей использована система диагностических признаков, сформированная по параметрам выделенных в результате экстремальной фильтрации составляющих.

В четвертой главе рассмотрены подходы к спектральному анализу в системах охраны периметра, отличающиеся значительным снижением трудоемкости в сравнении с классическими алгоритмами.

В заключении перечислены основные результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложениях приводятся листинги программ обнаружения и распознавания типа нарушителя на основе метода экспресс-анализа, нейронных сетей и нечеткой логики, практические результаты для Главы 2, не помещенные в основную часть диссертационной работы, а также акты о внедрении результатов диссертационной работы.

ГЛАВА 1. Методы обработки сигналов в системах охраны периметра

В данной главе представлен аналитический обзор используемых в работе концепций, относящихся к области обнаружения и распознавания объекта на охраняемой территории. Формулируются общие требования к свойствам и особенностям системы формирования диагностических признаков. Выбран метод, позволяющий выделить устойчивые диагностические признаки и удовлетворяющий высокому быстродействию и информативности.

1.1 Система охраны периметра и ее структура

В связи с ростом масштабов криминально-террористических угроз наиболее остро стоит проблема обеспечения безопасности территорий и особо важных объектов. Для защиты от противоправных действий уделяется внимание техническим средствам охраны (ТСО), обеспечивающим выработку сигнала тревоги в случае вторжения нарушителя. Очевидно, что чем больше охраняемый периметр, тем выше сравнительная эффективность использования технических средств охраны [4, 21, 67, 99, 100, 101, 117].

Рассмотрим обобщенную структуру работы системы охраны периметра (СОП) в не зависимости от принципа действия. Фиксация вторжений нарушителей (люди, техника) на охраняемую территорию осуществляется по характерным возмущениям, которые регистрируются датчиками. Данные с датчиков преобразуются в электрические сигналы и поступают в блок обработки сигналов. В последнем определяется текущий уровень сигнала, и отслеживаются изменения этого уровня. Если сигнал окажется выше или ниже установленных порогов (в основном используется именно пороговое обнаружение нарушителя), то процессор генерирует сигнал тревоги, который вероятно вызван появлением нарушителя на охраняемом периметре. Далее сигнал тревоги поступает в систему сбора и обработки информации, которая обрабатывает и отображает информацию о нарушении [9-12,15,31].

Обобщенная структурная схема передачи оператору информации о наличии нарушителя приведена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Структурная схема

Проведем классификацию систем охраны периметра.

По длительности эксплуатации на объекте:

- стационарные;

- быстроразвертываемые.

Системы охранной сигнализации стационарного типа предназначены для длительной непрерывной работы. СОП стационарного типа разворачивают на стационарных объектах. Данный тип наиболее распространен [33, 112].

Быстроразвертываемые (мобильные) комплексы средств охранной сигнализации предназначены для временного сигнализационного блокирования рубежей. Достоинствами данных средств обнаружения являются возможность быстрой организации сигнального рубежа, малые вес и габариты аппаратуры, совместимость со стационарными СОП [67, 69].

По принципу действия:

- маскируемые и немаскируемые;

- активные и пассивные.

Маскируемые средства в основном построены на сейсмоакустических принципах действия. Для маскируемых СОП, как правило, перечень источников значимых помех существенно меньше, средства не требуют регулярного технического обслуживания [28,30,32]. Преимуществом маскируемых СОП является трудность обнаружения нарушителя в охраняемой зоне, что при прочих равных увеличивает обнаружительную способность. Немаскируемые СОП, размещаются в заграждениях и на поверхности земли, в целом более дешевые и практичные, их монтаж и замена в случае повреждений не представляет затруднений.

В активных СОП нарушитель регистрируется при его взаимодействии со специально создаваемым физическим полем, например, радиолучом; в пассивных он обнаруживается по вносимому возмущению в существующее поле, например, магнитное поле Земли. К преимуществам пассивных СОП можно отнести меньшие массогабариты и энергопотребление, удовлетворение требований визуальной и радио маскировки. К преимуществам активных можно отнести в целом большую обнаружительную способность и возможности по совершенствованию изделий [57,105].

В зависимости от вида зоны обнаружения средства могут быть либо объемного (волюмометрического) или линейного (контактного) обнаружения, либо повторяющие рельеф местности или распространяющиеся вдоль рубежа по лучу. СОП с объемной (трехмерной) зоной обнаружения обладают большей обнаружительной способностью, чем средства с зоной обнаружения в виде чувствительной линии, требующие физического контакта с нарушителем. Объемную зону труднее обойти, даже используя подручные средства. С другой стороны, СОП с контактной зоной обнаружения нечувствительны к объектам, перемещающимся в непосредственной близости (деревья при ветре, животные, транспорт), поэтому обладают большей помехоустойчивостью. СОП, у которых зона обнаружения распространяется вдоль луча, более легки в установке и обслуживании, однако требуют тщательной инженерной подготовки местности или платформы для установки (заграждение, стена сооружения), они легче идентифицируются нарушителем. Чем сложнее конфигурация периметра и рельеф местности, тем меньше их эффективность, возможно появление «дыр». Средства, подстраивающиеся под рельеф местности, обычно не нуждаются в проведении подготовительных ландшафтных работ, однако, их установка и техническое обслуживание значительно дороже [55, 56, 99].

Рассмотрим технические характеристики систем охранной сигнализации. Для оценки эффективности систем охраны периметра чаще всего используют специальные испытательные полигоны. На полигонах охранные системы оценивают их по специальным методикам, имитируя различные действия

нарушителя разрушение ограды, ее перелезание, подкоп, проход, пробег, проезд и ДР. [52].

Сигнализационная надежность является важнейшим свойством комплекса мер по обеспечению безопасности объекта, как источника первичной информации о факте физического вторжения нарушителя на его территорию. Сигнализационную надежность СОП определяют технические характеристики (ТХ). Основными ТХ являются обнаружительная способность, оцениваемая вероятностью обнаружения Р0, (как правило, не менее 0,95), наработка на ложное срабатывание (не менее 100 часов) и помехоустойчивость, оцениваемая средней наработкой на ложную тревогу Тлс. [27, 29, 31, 37]. Наряду с основными ТХ большое значение имеет скорость выдачи сигнала тревоги (не более 4-6 сек). Ранняя выработка сигнала тревоги позволяет не только выиграть время на подготовку адекватных мер защиты от вторжения, но и использовать комбинированные охранные системы с видеокамерами с автоматической фокусировкой на источник возмущения.

В отличие от систем видеонаблюдения системы охраны периметра эффективнее, поскольку вырабатывают сигнал тревоги задолго до того как нарушитель проникнет в зону охраняемого объекта. В последнее время все чаще стали встречаться комбинированные охранные системы, основанные на нескольких принципах действия одновременно [61].

Для защиты периметров охраняемых объектов используются технические средства обнаружения, построенные на основе различных физических принципах [58, 59, 73]. Исходя из преимуществ вибрационно-чувствительных и сейсмоакустических средств обнаружения, в дальнейшем будут рассмотрены именно они.

Принцип действия вибрационных средств обнаружения основан на регистрации вибраций, которые производит нарушитель при преодолении заграждения или попытках его разрушения. При этом конструкция физического барьера превращается в составную часть чувствительного элемента вибрационной системы обнаружения, а физический барьер обретает свойство сигнализационного

заграждения [70, 71, 113, 123]. Особенность систем охраны периметра состоит в том, что обычно они конструктивно интегрированы с ограждением. Сигналы в большей степени зависят как от физико-механических характеристик датчиков (материал, высота, жесткость и др.), так и от правильности монтажа датчиков (выбор места крепления, метод крепления, исключение случайных вибраций ограды и т.п.) [8]. В сейсмоакустических системах воспринимаются поверхностные колебания грунта, возбуждаемые различными источниками сейсмовозмущения (человек, машина, фон) [62]. В подобных системах используется пороговый принцип обнаружения, когда факт пересечения охраняемой зоны определяется по превышению некоторого уровня сигнала [124]. Рассмотрим методы обработки сигналов в системах охраны периметра.

1.2 Обработка сигналов в системах охраны периметра

Система охраны периметра должна обеспечивать высокую надежность с учетом того факта, что в реальных условиях работа системы сопровождается влиянием помех, вызванных природно-климатическими и индустриальными факторами (гроза, ветер, дождь, град, растительность, животные, птицы, транспорт). Поэтому любая система должна обеспечивать соответствующую автоматическую адаптацию к погодным условиям и возможность дистанционной диагностики [113].

Наличие шумов и помех приводят к флуктуациям «базового» уровня сигнала и маскируют полезный сигнал, создаваемый реальным нарушителем, тем самым, увеличивая количество ошибок первого и второго рода [13, 25, 34-36].

Если говорить о методах уменьшения влияния помеховых факторов, то все они сводятся к трем: качественный монтаж, регулярные технические осмотры и применение алгоритмических методов (фильтрация сигналов).

Формирование полезного сигнала от нарушителя происходит в условиях громадного числа внешних дестабилизирующих помеховых факторов, причем, как правило, основные характеристики полезных сигналов и помех - частотный

диапазон, амплитудные изменения - перекрываются, что вызывает необходимость применения сложных и изощренных алгоритмов их обработки [102, 104,108, 114,116, 120].

Специфика условий проектирования и эксплуатации технических систем охраны периметра заключается, еще и в широком разнообразии климатических и почвенно-геологических условий (для сейсмоакустических систем). Большие сезонные колебания температуры, сильные снегопады и дожди, метели, иней, вызывают большие трудности при выборе соответствующего оборудования и делают практически невозможным использование какой либо единой системы. [54].

Как показывает практика, разработка современных, эффективных, надежных периметровых средств обнаружения является исключительно сложной и наукоемкой проблемой. Ее решение предполагает проведение длительных полигонных исследований и натурных испытаний в различных климатических зонах. Это требует вложения значительных финансовых средств, наличие большого исследовательского опыта, научно-технической среды и производственного потенциала.

Исходя из вышесказанного, в настоящее время одним из основных направлений развития периметровой охранной техники является использование программных средств, а именно применение алгоритмических методов. Применение алгоритмических методов позволяет в реальном времени проводить анализ поступающей с датчиков информации и различать сигналы, создаваемые нарушителем от помех, вызванных воздействием окружающей среды, а также снижение нагрузки на каналы передачи данных путем передачи только значимых изменений сигнала.

Прогресс в области вычислительной техники в сочетании с резким расширением сферы применения методов анализа экспериментальных данных сделал возможным использование таких результатов исследований, которые лишь косвенно, в совокупности, отражают существенные свойства объекта, и ранее не находили применения из-за отсутствия эффективных средств их обработки.

В системах технической диагностики используется понятие быстропеременные процессы (БПП). Важной отличительной особенностью подобных процессов является то, что им присущ волновой характер распространения. БПП отражают динамические свойства объектов, обладают чувствительностью к дефектам, возникающим при её эксплуатации [3].

Особенно широко распространенны способы исследования систем диагностики на основе анализа вибрационных процессов. Главное достоинство подхода, базирующегося на анализе изменений свойств вибрационных процессов, состоит в том, что вибросигнал чувствительного элемента содержит всю информацию о взаимодействии его частей. Задача заключается в том, чтобы извлечь из него необходимую информацию, содержащую сведения об интересующем техническом состоянии исследуемого объекта. Большой уровень помех и сравнительно малые изменения полезного сигнала определяют специфику анализа вибраций.

В охранных системах быстропеременные процессы - сейсмические, вибрационные и др. сигналы. Опираясь на сходство математического аппарата, на котором строятся системы диагностики и распознавания, поставим задачу распространения метода, применяемого при создании систем диагностики и на системы распознавания.

Следовательно, можно выдвинуть утверждение - обеспечение безопасности охраняемого рубежа является сложной технической проблемой из-за:

- высокой скорости поступления данных;

- большого объема регистрируемой информации;

- жестких условий эксплуатации технических средств охраны;

- противоречивости требований к алгоритму обработки - трудоемкость анализа не должна превышать заданного времени; достоверность анализа должна быть не менее заданной.

Можно отметить, что добиться увеличения быстродействия при сохранении достоверности анализа возможно путем усложнения алгоритмов обработки сигналов.

1.3 Методы обработки сигналов

В системах охраны периметра требуется в реальном времени проводить сложную обработку по обнаружению и классификации источника возмущения на охраняемой территории. В настоящее время используются структурные и неструктурные методы решения поставленной задачи [65, 115, 127].

1.3.1 Структурные методы обработки сигналов

Структурные методы обработки сигнала характеризуются следующими основными особенностями. При структурном подходе необходимо задать класс устройств обработки сигнала, удовлетворяющих, например, требованию линейности фильтров с неизменными во времени параметрами и выбрать наилучшую (по выбранному критерию) систему в данном классе. Выбор наилучшей в рамках заданного класса системы проводится по определенному критерию, например по критерию максимума отношения сигнал/шум [125].

При структурном подходе используются структурные модели сигнала, которые в общем случае определяются как связи по правилу Ф{...} в двух или более временных зависимостях сигнала, его производных, интегралов или его линейных преобразований. Выражение для структурной связи сигнала в общем случае имеет вид:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зенов, Андрей Юрьевич, 2013 год

Литература

1. Flandrin, P. Empirical mode decomposition as filter bank / P. Flandrin, P. Con9alves, G. Rilling // IEEE Sig. Proc. Lett., 2004. V. 11. No. 2. Р. 112-114.

2. Айфичер, Э. С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: пер. с англ. / Э. С. Айфичер, Б.У. Джервис. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 992 с.

3. Осадчий, Е. П. ах: Учеб. пособие /Е. П. Осадчий, М. П. Берестень, Н. В. Мясникова, М. П. Строганов. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1996.-64 с.

4. Бакулев, П. А. Радиолокационные системы. Учебник для вузов. / П. А. Бакулев.- М.: Радиотехника, 2004. 320 с.

5. Берзон, И. С. Динамические характеристики сейсмических волн в реальных средах / И. С. Берзон, А. М. Епинатьева, Г. Н. Парийская, С. П. Стародубровская. - М.: Изд-во АН СССР, 1962. - 511 с.

6. Блейхут, Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. -М.: Мир,1989.-448с.

7. Бондарев, В. Н. Цифровая обработка сигналов: методы и средства: Учеб. пособие для вузов. 2-е изд./ В. Н. Бондарев, Г. Трёстер, В. С. Чернега -X.: Конус, 2001.-398 с.

8. Варнеев, Н. Системы охраны периметра задачи и проблема выбора / Н. Варнеев, В. Никитин // БДИ, 2006. № 2 (65). С. 40-47.

9. Введенский, Б. С. Оборудование для охраны периметров / Б. С. Введенский-М.: «Мир безопасности», 2002. -112 с.

Ю.Введенский, Б. С. Современные системы охраны периметров Часть 3 / Б. С.

Введенский // Специальная техника, 1999. № 5. С. 39-46. П.Введенский, Б. С. Современные системы охраны периметров. Часть 1 / Б. С.

Введенский // Специальная техника, 1999. - № 3. - С. 24-29. 12.Введенский, Б. С. Современные системы охраны периметров. Часть 2 / Б. С. Введенский // Специальная техника, 1999. - № 4.

13.Курочкин, Ю. Н. Вибросейсмическое средство обнаружения для использования в интегрированных средствах физической защиты / Ю. Н. Курочкин и др. // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПГУ, 2000. Вып. 1. С. 61-68.

Н.Волчихин, В. И. Структурное описание сейсмического сигнала / В. И. Волчихин, Г. К. Чистова, Ю. С. Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПГУ, 2000. - Вып. 1. - С. 57-60.

15.Волчихин, В. И. Выбор оптимального порога и решающего правила в задаче обнаружения «нарушителя» по сейсмическому сигналу / В. И. Волчихин, В. Г. Калинин, Г. К. Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПГУ, 2000. Вып. 1. С. 51-56.

16.Вольсков, A.A. Об одном методе сейсмической пеленгации движущихся объектов / A.A. Вольсков // Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов: Материалы VII Всероссийской научно-технической конференции. Пенза, 2008. - С. 154156.

17.Гликман, А. Г. Физика и практика спектральной сейсморазведки [Электронный ресурс]. URL: www.newgeophysspb.ru.

18.Гриняев, С. Нечёткая логика в системах управления Текст. / С. Гриняев // Журнал «Компьютера» №38 от 8.10.2001. 11 с.

19.Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэломон. - М: Техносфера, 2004. - 368с.

20.Двойрис, JI. И. Формирование признакового пространства сейсмических сигналов в частотной области / JI. И. Двойрис, В. А. Геращенков // Радиотехника, 2010. - № 2. -С. 90-92.

21.Демьянчук, A.C. Сигнализационные заграждения / A.C. Демьянчук // Специальная техника - №2, 2002, с. 56-61.

22.Долгих, JI. А. Применение экспресс-вейвлет-анализа для сжатия изображений / Л. А. Долгих // Проблемы автоматизации и управления в

технических системах: Труды международной научно-технической конференции. - Пенза: ИИЦ ПТУ, 2007. -с. -272-273.

23.Дудкин В. А. Математические имитационные модели сейсмических сигналов / В. А. Дудкин, Ю. А. Оленин // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПТУ, 2001. - Вып. 2. -С. 74-79.

24.Дьяконов, А. П., Круглов В. В. МАТЬАВ 6.5 БР1/7/7 8Р1/7 8Р2+8шшНпк 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики / А. П. Дьяконов, В. В. Круглов-М.: СОЛОН-Пресс, 2006. 456с.

25.Дюгованец А. П. Оценка состояния грунта под воздействием осадков во времени / А. П. Дюгованец, Н. В. Онуфриев // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПТУ, 2004. - Вып. 4. - С. 65-72.

26.Гребенщиков, К. Д. Задачи обработки сигналов в сейсмической системе мониторинга перемещений / К. Д. Гребенщиков // Материалы XII международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. Т. 4. С. 110-111.

27.3вежинский, С. С. Охранные системы быстрого реагирования / С. С. Звежинский //БДИ, 2003, № 2. С. 58-61.

28.3вежинский, С. С. Ларин А. И. Периметровые маскируемые магнитометрические средства обнаружения / С. С. Звежинский, А. И. Ларин // Специальная Техника, 2001, №4.

29.Звежинский, С. С. О сигнализационной надежности периметровых средств обнаружения / С. С. Звежинский // БДИ, 2004. - № 2 (53). - С.32 - 38.

30.Звежинский, С. С. Периметровые маскируемые сейсмические средства обнаружения / С. С. Звежинский // Специальная Техника, 2004 - №3- С. 2637.

31.Звежинский, С. С. Повышение функциональной эффективности средств обнаружения / С. С. Звежинский // Специальная техника, 2005. - №5. - С. 11-14.

32.Звежинский, С. С. Проблема выбора периметровых средств обнаружения / С. С. Звежинский // БДИ, 2002. - № 4, 5.

ЗЗ.Звежинский, С. С. Средства обнаружения для территориально распределенных систем охраны / С. С. Звежинский // БДИ, 2006. - № 3. - С. 54-57.

34.Звежинский, С. С. Технические особенности построения периметровых вибрационных средств обнаружения / С. С. Звежинский // БДИ, 2004. № 4. С. 64-68.

35.Звежинский, С. С. Технические особенности построения периметровых вибрационных средств обнаружения / С. С. Звежинский // БДИ, 2004. № 5.

36.Звежинский, С. С. Технические особенности построения периметровых вибрационных средств обнаружения / С. С. Звежинский // БДИ, 2005. № 1. С. 62-66.

37.3вежинский, С. С., Иванов В.А. Эффективность и результативность средств обнаружения / С. С. Звежинский, В. А. Иванов // БДИ, 2005. № 5. С. 64-70.

38.3енов, А. Ю. Времяимпульсная модуляция для решения задач вычисления спектральных характеристик сигнала / А. Ю. Зенов, Н. В. Мясникова. // Труды 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Часть I. Радиотехника и кибернетика. Том 1. -М.МФТИ, 2010. - С. 10-12.

39.Зенов, А. Ю. Архивирование трендов АСУ ТП / А. Ю. Зенов, Н. В. Мясникова // Материалы конференции «Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации» («Шляндинские чтения-2010»)-Пенза, Инф.-изд. центр Пенз. гос. ун-та, 2010. - С. 233-236.

40.3енов, А. Ю. Комплексный подход к обнаружению и классификации нарушителя на охраняемой территории / А. Ю. Зенов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, 2012. - № 2. -С. 23-32.

41.Зенов, А. Ю. Концепция организации обработки информации в системах диагностики и распознавания / А. Ю. Зенов, М. П. Берестень, Н. В. Мясникова // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании, обучении с международным участием

(ПИТ-2012) : тр. междунар. конф. с элементами научной школы для молодежи. - Самара : М-во образования и науки РФ : СГАУ, 2012. - С. 312— 315.

42.3енов, А. Ю. Концепция организации обработки информации в системах диагностики и распознавания / А. Ю. Зенов, М. П. Берестень // Инженерный вестник Дона: электрон, научн. журн. 2013. №1. [Электронный ресурс]. -URL: http://ivdon.ru/magazine/archive/nly2013/1568 (дата обращения: 10.04.2013).

43.Зенов, А. Ю. Метод экстремальной фильтрации для сжатия аудиоданных в реальном времени / А. Ю. Зенов, JI. А. Долгих, // Проблемы автоматизации и управления в технических системах : тр. Междунар. техн. конф. (г. Пенза 19-22 апреля) : в 2 т. / под ред. д-ра техн. наук, проф. М. А. Щербакова. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. - Т. 1. - С. 197-199.

44.Зенов, А. Ю. Обнаружение и классификация нарушителя на особоважных объектах охраны / А. Ю. Зенов, Н. В. Мясникова, Е. И. Иванова // Проблемы автоматизации и управления в технических системах : тр. Междунар. техн. конф. (г. Пенза 19-22 апреля) : в 2 т. / под ред. д-ра техн. наук, проф. М. А. Щербакова. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. - Т. 1. - С. 220-222.

45.Зенов, А. Ю. Применение аппроксимации функцией синуса малого аргумента для решения задач вычисления спектральных характеристик сигнала / А. Ю. Зенов, Н. В. Мясникова // Проблемы автоматизации и управления в технических системах : тр. Междунар. техн. конф. (г. Пенза 19-22 апреля) : в 2 т. / под ред. д-ра техн. наук, проф. М. А. Щербакова. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. - Т. 1. - С. 303-306.

46.Зенов, А. Ю. Применение метода экспресс-анализа для архивирования трендов АСУТП / А. Ю. Зенов, М. П. Строганов // Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010) : тр. междунар. конф. с элементами научной школы для молодежи. - Самара : М-во образования и науки РФ : СГАУ, 2010. - С. 83-85.

47.3енов, А. Ю. Применение метода экспресс-анализа для сжатия видеоинформации в системах видеонаблюдения / А. Ю. Зенов // Надежность и качество : тр. Междунар. симп.- Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. - Т. 1. - С. 212-214.

48.Зенов, А. Ю. Применение нейросетевых алгоритмов в системах охраны периметра / А. Ю. Зенов, Н. В. Мясникова // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, 2012. - № 3. - С. 15-24.

49.3енов, А. Ю. Развитие методов спектрального анализа для ИИС / А. Ю. Зенов, Н. В. Мясникова // Труды МНТК «Датчики и системы: методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации -2012», С. 134-137.

50.Зенов, А. Ю. Электронный информационный образовательный ресурс: «Программа моделирования процессов сжатия - восстановления сигналов в системах телеметрии, телеуправления и многоканальных системах сбора и обработки данных» / А. Ю. Зенов, JI. А. Долгих, Н. В. Мясникова, Б. В. Цыпин // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов «Наука и образование», № 12, 2012. URL:

http://ofernio.ru/portal/newspaper/ofernio/2012/12.doc. (дата обращения: 10.04.2013).

51.Орловский, И.И. Применение преобразования Гильберта-Хуанга для исследования частотно-временных характеристик сигналов магнитных зондовХХХП / И. И. Орловский, А. М. Какурин // Звенигородская конференция по физике плазмы и УТС, 14-18 февраля 2005 г.

52.Иванов, В. А. Оценка эффективности технических решений по обеспечению безопасности промышленных объектов от вторжения / В. А. Иванов // БДИ, 2005. № 4. С. 22-28.

53.Иванов, В. А. Распознавание случайных сигналов от различных объектов в пассивных средствах обнаружения / В. А. Иванов // Радиотехника, 2003. № 1.С. 94-95.

54.Иванов, В. А. Результаты оценки действия дестабилизирующих факторов на средства обнаружения из состава территориально распределённых систем охраны / В. А. Иванов // Радиотехника, 2008. - № 3. - С. 5-12.

55.Иванов, В. А. К вопросу создания сейсмического средства обнаружения перспективных сигнализационных систем и комплексов / В. А. Иванов, И. Н. Крюков // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПГУ, 2000.-Вып. 1.-С. 141-144.

56.Иванов, В. А. Развитие принципов адаптации сейсмических средств охраны участков местности / В. А. Иванов, Н. В. Онуфриев // Радиотехника, 2005. -№ 3. - С. 97-99.

57.Иванов, В. Э. Периметровые пассивные стационарные сейсмические средства обнаружения: сравнительный анализ зарубежных и отечественных изделий / В. Э. Иванов // Проблемы объектовой охраны. - Пенза: ИИЦ ПГУ, 2000.-е. 30-31.

58.Иванов, И. В. Охрана периметров-2. / И. В. Иванов. - М.: «Паритет Граф», 2000 .-196с.

59.Иванченко, И., Красовский В. Распределенные волоконно-оптические системы для охраны периметра: перспективные технологии / И. Иванченко,

B. Красовский // Алгоритм безопасности, 2003. - №4. - С. 48-50.

60.Мясникова, Н. В. Использование метода Прони для анализа сейсмических сигналов идущего человека / Н. В. Мясникова, В. А. Дудкин // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, 2009. -И 4 (12). - С. 111-119.

61.Клочков, С. Г. Технические средства защиты. Категории средств защиты /

C. Г. Клочков, Д. Б. Сокольский // Современные технологии безопасности, 2007. №3. С. 2-20.

62.Козинный, А. Сейсмические средства обнаружения для охраны территориально распределенных объектов / А. Козинный, А. Косарев, В. Матвеев // БДИ, 2006. № 4. С. 74-77.

63.Коэн, Л. Время-частотное распределение: Обзор / Л. Коэн // ТИИЭР, т. 77, № 10,1989.

64.Круглов, В. В. Дли М. И. Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Годунов. - М.: Физматлит, 2001.221с.

65.Крюков, И. Н. Математическая модель подсистемы обнаружения сейсмических средств обнаружения территориально-распределённых радиотехнических систем охраны / И. Н. Крюков // Радиотехника, 2005. - № З.-С. 84-87.

66.Крюков И. Н. Синтез сейсмических средств обнаружения с позиции системного подхода построения систем извлечения информации / И. Н. Крюков // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПГУ, 2002.-Вып. 3. С. 35-45.

67.Лавриненко, А. В. Периметровые средства обнаружения: современное состояние / А. В. Лавриненко // Специальная техника, 2001. № 5. С. 14-18.

68.Лайонс, Р. Цифровая обработка сигналов / Р. Лайонс - 2-е изд. Пер. с англ. -М.: ООО «Бином-Пресс», 2006. - 656 с.

69.Ларин А. И. Быстроразвертываемые системы охранные системы / А. И. Ларин, С.С. Звежинский // Публикации журнала "Специальная Техника" №3 2002 год.

70.Ларин, А. И. Контролируемые ограждения / А. И Ларин // Мир безопасности-М.: 2001, с. 2-3.

71.Ларин, А. И. Заграждение как элемент комплекса технических средств охраны периметра объекта / А. И Ларин, С.С. Звежинский //Современные технологии безопасности - №1, 2002, с. 14 - 17.

72.Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов. Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа / А. Лукин, МГУ, 2002, 44 с.

73.Магауенов, Р. Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. / Р. Г. Магауенов. -М.: Горячая линия Телеком, 2008.-496 с.

74.Макс, Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х т.т. Пер. с франц. / Ж. Макс. - М.: Мир, 1983. - Т. 1, 312 с.

75.Мала, С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. / С. Мала. - М.: Мир, 2005.-671с.

76.Марпл.-мл., С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. / С. Л. Марпл.-мл. - М.: Мир, 1990. - 584с.

77.Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. -2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 784 с.

78.Мясникова, Н. В. Аппроксимативный способ \Уауе1е1-анализа / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Датчики и системы. - 2003. - № 1. - С. 17-20.

79.Мясникова, Н. В. Аппроксимативный способ вейвлет-анализа / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Датчики и системы, №1, 2003. - С. 17-20.

80.Мясникова, Н. В. Берестень М.П., Долгих Л.А. Обработка сигналов в системах диагностики / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, Л. А. Долгих // «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (МТ&С^М): материалы международного форума 28 марта 2009 г. - 4 апреля 2009 г., Египет, Шарм Эль Шейх.

81.Мясникова, Н. В. Быстрое преобразование Фурье на основе времяимпульсной модуляции сигнала / Н. В. Мясникова // Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Материалы международной науч.-техн. конф - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999. -С.78-81.

82.Мясникова, Н. В. Быстрое преобразование Фурье на основе времяимпульсной модуляции сигнала / Н. В. Мясникова // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. Тр, 2000 - №20 - С. 58-64.

83.Мясникова, Н. В. Методы разложения сигналов на основе экстремальной фильтрации / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, Л. А. Долгих // Датчики и системы, №2, 2011.-С. 8-12.

84.Мясникова, Н. В. Модели сигналов на основе статистических и корреляционно-спектральных характеристик / Н. В. Мясникова, Л. А. Долгих // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. - 1999.-Вып.18-с.51-57.

85.Мясникова, Н. В. Подход к экспресс-\уауе1е1:-анализу на основе адаптивной фильтрации / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Датчики и системы, №2, 2004.-С. 16-21.

86.Мясникова, Н. В. Применение аппроксимации функциями малого аргумента в цифровой обработке сигналов / Н. В. Мясникова // Датчики и системы, 2000.-№8.- С.12-16.

87.Мясникова, Н. В. Спектральный анализ на основе время-импульсной модуляции сигнала / Н. В. Мясникова // Приборы и системы управления. -1999. -№11. - С. 54-58.

88.Мясникова, Н. В. Спектральный анализ сигналов по амплитудным и временным параметрам на основе измерительного эксперимента : Автореф. дис. д-ра. техн. наук. - Пенза : ПГУ, 2001,- 44 с.

89.Мясникова, Н. В. Спектральный анализ сигналов на основе аппроксимации функцией синуса малых аргументов / Н. В. Мясникова // Метрология, 2000. -№ 9. с.3-10.

90.Мясникова, Н. В. Спектральный анализ сигналов по временным параметрам / Н. В. Мясникова // Известия Вузов. Поволжский регион. Технические науки. №1, 2002.

91.Мясникова, Н. В. Спектральный анализ сигналов по временным параметрам / Н. В. Мясникова // Известия Вузов. Поволжский регион. Технические науки. №1, 2002.

92.Мясникова, Н. В. Теоретические основы экспресс-анализа / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. №6, 2006 - С.117-123.

93.Мясникова, Н. В. Цифровой спектральный анализ на основе время-импульсной модуляции сигналов / Н. В. Мясникова // Метрология, 2000. — № 10.-c.3-16.

94.Мясникова, Н. В. Экспресс-анализ сейсмических сигналов / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В.А. Дудкин // Известия Вузов. Поволжский регион. Технические науки, №4, 2007. - С. 144 - 151.

95.Мясникова, Н. В. Экспресс-анализ сейсмоакустических сигналов в системах периметровой охранной сигнализации / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Современные технологии безопасности, №2, 2003. - СЛ 7-18.

96.Мясникова, Н. В. Экстремальная фильтрация и ее приложения / Н. В. Мясникова, М. П. Берестень // Датчики и системы, №4, 2004. - С. 8-11.

97.Новак, В., Перфильева И., Мочкрож И. Математические принципы нечёткой логики - Mathematical Principles of Fuzzy Logic / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкрож. - Физматлит, 2006. - 352 с.

98.Нуссбаумер, Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток: Пер. с англ / Г. Нуссбаумер . - М.: Радио и связь, 1985. - 248 е., ил.

99.Оленин, Ю. А. Проблемы комплексного обеспечения охранно-территориальной безопасности и физической защиты особо важных объектов Российской Федерации / Ю. А. Оленин // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПТУ, 2000. - Вып. 1. - С. 8-50.

100. Оппенгейм, А. Цифровая обработка сигналов / А. Оппенгейм, Р. Шафер. - М: Техносфера, 2006. - 856 с.

101. Оленин, Ю. А. Системы и средства управления физической защитой объектов: Монография / Ю. А. Оленин. - Пенза: Изд-во ПТУ, 2002. - 212 с.

102. Охорзин, В. А. Прикладная математика в системе MATHCAD Учебное пособие. 3-е изд. / В. А. Охорзин. - СПб.: Лань, 2009, 352с. ISBN: 978-5-8114-0814-6.

103. Очков, В.Ф. Mathcad 14 для студентов и инженеров: русская версия. / В.Ф. Очков.- СПб.: BHV, 2009.

104. Солонина, А. И. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций / А. И. Солонина, Д. А. Улахович, С. М. Арбузов, Е. Б. Соловьева / Изд. 2-е испр. и перераб. - СПб.:БХВ-Петербург, 2005. - 768с.

105. Петровский, Н.П. Периметровые технические средства обнаружения нарушителей: особенности выбора / Н. П. Петровский, Г. Н. Пинчук // Системы безопасности связи и телекоммуникаций, 2000. -№ 31. - С. 50-55.

106. Потёмкин, В. Г. Вычисления в среде MATLAB / В. Г. Потёмкин.- М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2004.- 720 с.

107. Строганов, М. П. Подходы к спектральному анализу в задачах идентификации динамических характеристик / М. П. Строганов, Н. В. Мясникова, М. П. Берестень В. П. Иосифов // Приборы и системы управления. - 1992. - № 5. - С. 21-23.

108. Применение цифровой обработки сигналов / Под ред. Э. Оппенгейма --М.: Мир, 1980.-784 с.

109. Райфельд, М. А. Обнаружение сигналов движущегося человека в сейсмической системе наблюдения / М. А. Райфельд, А. А. Спектор // Автометрия, 2005. - № 6. - С. 88-97.

110. Райфельд, М. А., Определение направления и скорости движения объекта в сейсмической системе охранного наблюдения / М. А. Райфельд, А. А. Спектор, С.Г. Филатова // Сб. науч. тр. НГТУ. Новосибирск, 2008.-Вып. 4. - С. 45-52.

111. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польского И. Д. Рудинского.- М.: Горячая линия - Телеком, 2004. - 452 с.

112. Свирский, Ю. Рынок периметровых средств охранной сигнализации на пороге третьего тысячелетия / Ю. Свирский // Системы безопасности, № 38, 2001.

113. Севрюков, Д. И. Сигнально-заградительные средства для протяженных рубежей охраны / Д. И. Севрюков, В. Н. Петров // Системы безопасности, связи и телекоммуникаций. - №33, 2000. - С. 45 - 47.

114. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. -СПб.: Питер, 2003. - 604 с.

115. Соколова, Д.О. Классификация объектов в сейсмической системе охраны / Д.О. Соколова // сб. науч. тр. конф.-семинара по микро/нанотехнологиям и электронным приборам EDM'2009. Новосибирск: ИПЦ ГОУ ВПО НГТУ, 2009.- С. 183-184.

116. Солонина А.И. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов / А.И. Солонина, Д.А. Улахович, JI.A. Яковлев. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 464 с.

117. Средства физической защиты: Учеб. пособ. в 6 ч. / Е. Н. Демидов — М.: ГУ ВШЭ, 2004.

118. Строганов, М. П. Обработка сигналов в системах диагностики / М. П. Строганов, М. П. Берестень, Н. В. Мясникова; под редакцией Е.П. Осадчего: Монография. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1997 - 119 с.

119. Тэрано, Т. Прикладные нечеткие системы / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно // М.: Мир, 1993. - 368с.

120. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. /, Б. Уидроу С. Стирнз.-М:. Радио и связь, 1989. - 440 е.: ил.

121. Филатова, С. Г. Принцип построения траектории движения объекта в сейсмической системе наблюдения / С. Г. Филатова // сб. науч. тр. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники». Красноярск: ИПК СФУ, 2008. -С. 43-46.

122. Фисенко, В.Т. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие / В. Т. Фисенко, Т. Ю. Фисенко. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008.-192 с.

123. Шевченко, В.П. Периметровые вибрационные средства обнаружения / В.П. Шевченко, Ю.Н. Курочкин, В.Э. Иванов // Пенза: Современные технологии безопасности, 2002 - №1(С.7-10), №2(С.8-11).

124. Хаттон, J1. Обработка сейсмических данных. Теория и практика: Пер. с англ. / JI. Хаттон, М. Уэрдингтон, Дж. Мейкин - М.: Мир, 1989. 216 с.

125. Хохлов, В. К. Обнаружение, распознавание и пеленгация объектов в ближней локации: Учеб. Пособие / В. К. Хохлов. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 336 с.

126. Чистова, Г. К. Вероятностный подход в задачах обработки информации и принятия решений: учеб. пособ. / Г. К. Чистова - Пенза: Изд-во ПГУ, 2009.-72 с.

127. Чистова, Г.К. Модели и методы обработки сейсмических сигналов в системах распознавания: Монография / Г.К. Чистова - Пенза: Изд-во ПГУ, 2003.-196 с.

128. Чистова, Г.К. Формирование рабочего пространства признаков и структуры системы классификации объектов / Г.К. Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». Пенза: Изд-во ПГУ, 2004. Вып. 4. С. 7376.