Эффективные методы обработки миллиметровых сигналов, отраженных от объекта со сложным характером движения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Тимашева, Татьяна Геннадьевна
Тимашева, Татьяна Геннадьевна
кандидат наук
2014
- Специальность ВАК РФ05.12.04
- Количество страниц 147
Оглавление диссертации кандидат наук Тимашева, Татьяна Геннадьевна
Введение. Выбор объекта исследования.......................................................................4
ГЛАВА I. Обзор литературы по дистанционным датчикам и постановка задач диссертационной работы................................................................................................7
1.1 Аналитический обзор литературы.......................................................................7
1.2 Постановка задачи исследования методов обработки миллиметровых сигналов, отраженных от объекта со сложным характером движения...............38
ГЛАВА II. Разработка структур и алгоритмов обработки сигнала для повышения точности измерения параметров объекта...................................................................40
2.1 Принцип работы доплеровского радиолокационного комплекса..................40
2.2 Обработка отраженного сигнала.......................................................................44
2.3 Основные задачи и принципы построения формирователя квадратур.........50
2.4 Разрешающая способность радиолокационного датчика с фазовой обработкой сигналов.................................................................................................58
2.5 Спектральная обработка отраженного сигнала...............................................63
2.6 Метод спектральной маски................................................................................74
Выводы........................................................................................................................80
ГЛАВА III. Фрактальные методы в обработке радиосигналов, отраженных от биологических объектов...............................................................................................81
3.1 Хаос и фракталы в динамике радиосигнала, отраженного от биологического объекта........................................................................................................................81
3.2 Экспериментальное исследование сигналов, отраженных от биообъектов. 84
3.3 Корреляционный интеграл и корреляционная размерность...........................87
3.4 Спектральный показатель и интегральная оценка функционального состояния....................................................................................................................97
3.5 Анализ показателя стабильности функции равновесия................................103
3.6 Статистический и спектральный анализ ритма сердца.................................110
Выводы.....................................................................................................................113
ГЛАВА IV. Математическое моделирование сигналов, отраженных от биообъекта .......................................................................................................................................114
4.1 Предпосылки разработки математической модели сигнала, отраженного от
биообъекта...............................................................................................................114
4.2 Математическое моделирование ритмограммы сердца................................117
4.3 Математическое моделирование сигнала движения центра тяжести.........125
4.4 Анализ устойчивости модели отраженного сигнала по Ляпунову..............128
4.5 Проверка соответствия разработанных математических моделей результатам эксперимента......................................................................................131
4.5.1 Проверка модели пульсограммы..................................................................132
4.5.2 Проверка модели траектории ЦТ.................................................................134
Выводы.....................................................................................................................137
Заключение..................................................................................................................138
Список сокращений и обозначений..........................................................................140
Список литературы.....................................................................................................141
Введение. Выбор объекта исследования
Современные радиолокаторы ближнего действия, как правило, не используются для исследования объектов, характеризующихся хаотической динамикой. Однако, в реальной жизни к таким объектам можно отнести огромное количество явлений и процессов. Это могут быть сложные вибрационные процессы, возникающие при определенных условиях эксплуатации высотных зданий и длинных мостов (например, недавний случай «танцующего» моста через Волгу); при обработке отраженных радиосигналов в условиях сложных помех; в случаях постановки хаотической помехи на работающий ближний радиолокатор; при радиолокационном изучении живых организмов и др.
Актуальность задачи исследования таких объектов в усложненных случаях определяется не только сложным характером движения исследуемых объектов, но в значительной степени недостаточной проработанностью (а иногда и невозможностью использования) контактных измерительных средств, и, тем более, дистанционных методов и средств получения информации о состоянии объекта.
Применяемые для этих целей методы, работающие в сложных помеховых условиях, должны привлекать в большинстве случаев теорию динамического хаоса, развиваемую в самое последнее время. В этой связи, особый интерес может быть проявлен к радиотехническим приложениям нетрадиционной хаотической динамики [1].
В современных публикациях, посвященных системам ближней радиолокации, практически отсутствуют те, в которых объектом исследования является человек.
Дистанционная оценка функционального состояния человека особенно важна во многих прикладных задачах, например, при контроле работоспособности операторов атомных электростанций, диспетчеров авиалиний и во многих других областях деятельности человека.
Поставленная задача актуальна также и для медицинской практики, независимо от специфики той или иной области ее интересов, так как диагностика
состояния организма человека является определяющим шагом в списке последующих действий.
Учитывая возрастающую угрозу терроризма в современном мире, обнаружение и распознавание малозаметных объектов, процессов и явлений становится исключительно актуальной проблемой. Злоумышленника обнаружить и распознать трудно - он имеет естественную и искусственную маскировки, кроме того, он замаскирован своим особым психологическим состоянием. Но это напряженное состояние одновременно может являться и демаскирующим фактором, если в качестве индикаторной системы применяется радиолокационный комплекс с заложенной в нем функцией оценки стресс-фактора человека (такими функциями наделен измерительный комплекс «Пульсар», разработанный на кафедре РПУ НИУ МЭИ).
Таким образом, дистанционные радиолокационные средства и методы измерения физиологических параметров человека могут найти широкое применение как в клинической практике, так и в других областях жизни современного общества, особенно радиолокационные средства, способные обнаружить и осуществить диагностику состояния человека за препятствиями и в условиях плохой видимости. При этом радиолокаторы миллиметрового диапазона, применяемые для регистрации микроперемещений облучаемой поверхности объекта должны обладать высокоточными эксплуатационными характеристиками. Их потенциальными потребителями являются: службы спасения, антитеррористические подразделения и правоохранительные органы. Наиболее перспективно применение их в медицинских и биологических исследованиях, не оказывающих негативного воздействия при лечении и контроле состояния пациентов.
В связи с этим, цель настоящей диссертации заключается в исследовании радиолокационных средств и методов обработки отраженных от человека сигналов для повышения точности измерения малых перемещений в площадке облучения, использование этих методов для изучения функциональных состояний
объекта и дальнейшее улучшение эффективности применения указанных средств в конкретных приложениях.
Технические приемы, разработанные автором в процессе научных исследований доплеровских радиолокаторов с целью повышения точности и надежности измерений, приведены в диссертации и публикациях автора.
Автор выражает глубокую благодарность постоянному научному консультанту в студенческие и аспирантские годы старшему научному сотруднику кафедры Радиоприемных устройств НИУ МЭИ Виктору Александровичу Федорову, главному разработчику комплекса «Пульсар», за фактическое руководство научными исследованиями и реальную помощь, а также коллегам с кафедры Радиоприемных устройств НИУ МЭИ и из Научного Центра Здоровья Детей.
ГЛАВА I. Обзор литературы по дистанционным датчикам и постановка задач диссертационной работы
1.1 Аналитический обзор литературы
Потребность в преобразователях неэлектрических величин в электрический сигнал или просто датчиках стремительно растет в связи с бурным развитием автоматизированных систем контроля и управления, внедрением новых технологических процессов, переходом к гибким автоматизированным производствам. Датчики должны обладать высокой надежностью, долговечностью, стабильностью, малыми габаритами, массой и энергопотреблением, совместимостью с микроэлектронными устройствами обработки информации при низкой трудоемкости изготовления и небольшой стоимости.
Для зондирования непрозрачных твердых сред - грунтов, строительных материалов и конструкций зданий используются ультразвуковые и рентгеновские аппараты. Они уже нашли широкий ряд применений: от систем безопасности до медицинских диагностических приборов. Однако, область применения ультразвуковых приборов ограничена зондированием сплошных сред с минимальным количеством включений и разрывов. Недостатком же рентгеновских аппаратов является необходимость двухстороннего подхода к зондируемому объекту, что не всегда возможно. Кроме того, применение их опасно для персонала. Рентгеновские приборы широко применяются в медицине, в системах безопасности аэропортов для обследования багажа и неразрушающем контроле в промышленности в случаях, когда двухсторонний доступ к обследуемым деталям технологически возможен.
Для бесконтактного измерения расстояния между объектами используются различные дальномеры, в том числе лазерные. Они позволяют производить бесконтактное измерение расстояний внутри помещений и на местности при дальностях от 0,05 до 300 м с достаточно высокой точностью (до 1,5 мм). Большинство моделей лазерных дальномеров небольшие по своим размерам и легко умещаются на руке. Лазерный дальномер не только позволяет измерить
расстояние, но и вычислить длину периметра, рассчитать площадь, а некоторые модели позволяют определить высоту объекта. Основным недостатком лазерных дальномеров является то, что их излучение опасно для глаз. Также лазерные дальномеры не позволяют измерить расстояния до водной поверхности.
Лазерные локаторы используются также как средства топографического картографирования. Использование лазерно-локационных методов съемки предполагает получение геопространственных данных двух основных видов: данных лазерно-локационной съемки и цифровых аэрофотоснимков. Лазерно-локационный метод при создании и обновлении топографических карт и планов существенно превосходит традиционные, он обеспечивает определение геодезических плановых координат наземных контурных и точечных объектов, а также координат по высоте на уровне 10 - 20 см [2,3].
Цикл работ научного коллектива под руководством профессора УсановаД.А. [4] посвящен лазерным методам измерения малых и сверхмалых перемещений. Суть метода состоит в расширении диапазона измеряемых значений и увеличения точности измерений. Для этого лазерное излучение направляют в зону колебаний объекта и на опорное зеркало через делитель, из отраженных от них лучей формируют интерференционную картину, преобразуют ее в электрический сигнал и снимают его спектр, по выбранным значениям амплитуд гармоник которого судят о величине колебаний. В спектре сигнала регистрируют гармонику с максимальной амплитудой, определяют ее частоту, по которой судят об амплитуде колебаний объекта. Идея когерентной обработки сигналов в оптическом диапазоне и фазовой обработки в радиодиапазоне одна и та же, но конечно, в оптическом диапазоне можно получить существенно большие точности при измерении. Однако в радиодиапазоне измерения можно проводить через одежду, чего не позволяет лазерная локация, и при хорошо спроектированном радиолокационном измерителе в миллиметровом диапазоне можно получить разрешение по пространству в единицы микрометра.
Основным преимуществом радиолокационного зондирования является способность электромагнитных волн распространяться в разнообразных диэлектрических средах с высокой степенью неоднородности и, кроме того,
возможно зондирование «на отражение», т.е. когда приёмник и передатчик расположены с одной стороны исследуемого объекта.
В течение длительного времени радиолокаторы этого типа разрабатывались с целью обнаружения только неподвижных объектов, как правило, в грунтах. Основными областями применения этих радиолокаторов являются:
- зондирование грунтов для обнаружения подземных коммуникаций (труб, кабелей и т.д.);
- обследование участков местности с целью обнаружения взрывоопасных предметов;
- зондирование строительных конструкций для обнаружения закладных деталей, дефектов и скрытых объектов (например, подслушивающих устройств).
В дальнейшем датчики измерительных радиолокационных систем нашли свое применение для непрерывного бесконтактного измерения уровня заполнения крупногабаритных емкостей, причем, как в автономном режиме, так и в составе автоматизированной системы управления. В этом направлении известны разработки, проведенные сотрудниками кафедры Радиоприемных устройств НИУМЭИ (A.B. Хрюнов, А.Е. Ханамиров, Е.Е. Осипов и др.) -радиолокационный датчик уровня золы в бункере тепловой электростанции. С помощью таких датчиков могут контролироваться заполнение емкостей следующими средами:
- вода, кислоты, щелочные растворы, бетонные смеси;
- порошки гипса, фосфатов, цемента, асбеста, извести;
- песок, галька, щебень, крупные фракции конгломератов руд;
- расплавленный и застывший металл, шлак и металлолом;
- хлебопродукты, зерно, комбикорм.
Допускается применение датчиков при наличии в емкостях пыли и тумана (испарений), запыленности поверхности, при наличии в емкостях перемешивающих агрегатов (мешалок).
Такие датчики уровней, выполненные с высоким уровнем взрывозащиты, предназначены для установки во взрывоопасных зонах помещений и наружных установок.
Также на основе радиолокационных датчиков в рамках европейского проекта APROSYS (Advanced Protection Systems) [5] специалисты из института Фраунгофера (Германия) совместно с коллегами из других университетов изобрели интеллектуальную систему защиты водителя и пассажиров легковых автомобилей. В основе работы данной программы лежит непрерывный анализ данных с фотокамер и радиолокационных датчиков. Программное обеспечение может прогнозировать боковое столкновение ранее, чем за 200 мс до аварии. В случае опасности столкновения подается сигнал, который приводит к укреплению корпуса автомобиля и корректировки его технических свойств, способной «поглотить» энергию удара.
Радиолокационные датчики входят в состав автоматизированной радиолокационной системы контроля интенсивности дорожного движения (АСКТ-1), предназначенного для контроля и учета интенсивности движения автотранспорта по дорогам федерального и подобного значения с классификацией по видам транспорта, с запоминанием и усреднением результатов [6]. Это изделие разработано по заказу Красноярского Управления дорог (КрУДор) и основано на радиолокационном доплеровском принципе. Другие, применяемые в мировой практике, системы контроля интенсивности движения транспорта по автомагистралям в климатических условиях Сибири и Дальнего Востока с учетом специфики эксплуатации дорог и их ремонта не обладают необходимой надежностью и качеством. В частности, системы, использующие укладку под дорожным полотном индукционных петель, часто выходят из строя по причине механического повреждения проводов петли при ремонтных работах. Поскольку радиолокационные датчики системы АСКТ-1 располагаются над дорожным полотном, то их разрушение при ремонте исключается, а использование электромагнитного СВЧ излучения дает возможность более качественной классификации транспорта по типам.
Одним из важных направлений применения гражданских радиолокаторов, основанных на доплеровском принципе, можно считать мониторинг вибрационных нагрузок на различные объекты, например, высотные здания, длинные мосты, энергетические установки. Он позволяет в реальном времени отслеживать изменение состояния исследуемого объекта и своевременно реагировать на различные аварийные ситуации.
Задача мониторинга состоит в тестировании состояния конструкций и здания в целом для своевременного отслеживания и устранения угрозы возникновения опасных и аварийных ситуаций. Начало таким исследованиям было положено в 1950-х годах И.Л. Корчинским [7]. Объектами изучения были здание главного корпуса МГУ, высотные дома в Москве на Смоленской площади и Котельнической набережной. В 1955 - 1956 гг. заслуженный строитель России H.A. Дыховичная обследовала с помощью инструментальных методов работу конструкций высотной гостиницы «Украина». Тогда была реализована идея организации стационарных пунктов — специальных шкафов для размещения аппаратуры и проведения длительных измерений. Современные технические возможности исследования инструментальными средствами работы конструкций высотного здания впервые реализованы на «Эдельвейсе» — 44-этажном жилом здании, возведённом в Москве на Давыдковской улице в 2003 г. по проекту ЦНИИЭП жилища (архитекторы В.А. Чурилов и А.Н. Горелкин, инженеры Л.Б. Гендельман и А.Б. Вознюк). Материалы исследований, проведенных на «Эдельвейсе» показали, что вибрационный сигнал здания носит квазихаотический характер и его спектр мощности имеет огибающую, которую можно аппроксимировать степенной функцией, что характерно для такого рода сигналов. Исследования вибрационного сигнала здания «Эдельвейс» с позиций нелинейной динамики проводились на кафедре РПУ НИУ МЭИ, было показано, что результаты вышеупомянутых исследований можно получить при использовании радиолокационного датчика «Пульсар», разработанного на кафедре.
Современные мосты с растяжками на тросах выдерживают колоссальный груз, отчасти благодаря их способности незначительно деформироваться в
зависимости от внешних условий: нагрузки от ветра; нагрузки от температуры; нагрузки от движения транспорта; натяжения тросов.
Метод, основанный на анализе спектра огибающей высокочастотной случайной составляющей вибрации, используемый для диагностики энергетических установок, малоэффективен, поскольку подшипниковые узлы содержат сильные гармонические составляющие, создающие «ложный» сигнал модуляции при исправном подшипнике качения. Аэродинамические характеристики воздуха в проточной части имеют повышенную турбулентность и, как следствие, появляется нелинейное взаимодействие ближайших ступеней (как рабочих, так и сопловых). В результате этого возникают колебательные силы на субгармониках лопаточных частот и на комбинационных частотах. Близкие значения частот вращения разных каскадов установки, а также большое количество ступеней с различным количеством лопаток обуславливает высокое число комбинационных и лопаточных составляющих вибрации во всем диапазоне частот, что существенно затрудняет постановку диагноза и автоматизацию алгоритма.
После анализа перечисленных выше особенностей формирования вибрационного сигнала и влияния дефектов на его параметры выработан основной подход к диагностике состояния энергетических установок -интегральная оценка при наличии развитых дефектов. Поскольку обнаружение зарождающихся дефектов каждого узла затруднено, а признаки средних дефектов существенно изменяют свое значение при изменении нагрузки, принято решение об «отстраненной» оценке - выявлении диагностических признаков только развитых дефектов и отказ от точек контроля вибрации на корпусе проточной части. Объективная оценка состояния агрегата возможна при контроле вибрации в точках, по возможности равноудаленных от основных источников корпусной вибрации. С высокой достоверностью можно обнаружить только развитые дефекты, так как сигнал вибрации, возбуждаемой зарождающимися дефектами, практически затухает при прохождении до выбранных точек контроля. Для реализации этого подхода наиболее эффективным является спектральный анализ
вибрации машины в контрольных точках в плоскости крепления опор ротора в двух направлениях в зоне каждой из опор вращения.
В качестве объектов, характеризующихся хаотической динамикой можно рассматривать участников политических, культурно-массовых, спортивных и иных мероприятий, посетителей торговых комплексов, пассажиров транспортно-пересадочных узлов, вокзалов и аэропортов. Охранные мероприятия на таких объектах должны одновременно не допустить не санкционированного проникновение в особые зоны и, при этом, обнаружить и распознать злоумышленника в зоне массового присутствия людей.
В работе [8] предлагаются два вида инновационных технологий, основанные на одном научном открытии. Первая технология позволяет бесконтактным дистанционным методом распознать психологическое состояние человека (его естественную маскировку) и оперативно (за 1 мин) определить прогноз его поведения в экстремальной ситуации. Вторая технология позволяет построить охранные устройства нового поколения, способные обнаруживать искусственно замаскированные подвижные объекты, в том числе людей. Смысл открытия заключается в так называемом фоновом принципе получения информации и управления. Фоновый принцип обнаружения, описанный в работе [8], заключается в том, что подвижный объект обнаруживают путем анализа излучения фона, вдоль которого движется объект. Для реализации фонового принципа и обнаружения подвижного объекта независимо от его видимости, необходимо зарегистрировать фоновое излучение когерентно, то есть организовать в приемнике колебания такой же частоты с известной фазой. Этот принцип позволяет обнаружить объект, когда он не отражает излучение, движется перпендикулярно к диаграмме направленности антенны, и действует шумовая помеха. То есть в тех случаях, когда традиционный доплеровский метод работает неэффективно.
Сущность фонового метода обнаружения заключается в том, что объект обнаруживают по излучению фона. Излучение фона регистрируют когерентно, усредняют по времени и таким образом формируют когерентную компоненту фона. Затем следят за этой когерентной компонентой. При появлении в поле
зрения объекта наблюдаемая когерентная компонента существенно уменьшается, что и является информационным сигналом обнаружения. Уменьшение когерентной компоненты происходит вследствие нарушения подвижным объектом согласованности между параметрами системы обнаружения и фонового излучения. Особенность фонового метода обнаружения заключается в том, что этот метод не зависит:
- от отражающей способности объекта,
- от направления движения объекта,
• - от активной шумовой помехи, а пассивная шумовая помеха помогает, т.к.
усиливает когерентную компоненту фона.
Главным условием для применения фонового метода обнаружения является возможность когерентного приема излучения, рассеянного обратно от фона — подстилающей поверхности (ионосферы, поверхности земли, морского дна и т.п.).
В настоящее время известен ряд работ, посвященных использованию радиолокационных систем на малых расстояниях. Особое место среди них находят 4M системы ближнего действия, работающие обычно в режиме непрерывного излучения, например, в широкополосных цифровых приемниках. В этом направлении опубликовано большое количество работ и монографий основоположников разных научных школ. Вопросами анализа 4M систем в разных постановках занимались в Киевском институте физики профессор A.A. Харкевич, в Санкт-Петербургском Государственном Университете Телекоммуникаций профессор А.Д. Артым, в Москве - такие видные отечественные специалисты, как профессор A.C. Виницкий (МГТУ им. Баумана), профессор И.С. Гоноровский (МАИ).
Известная в нашей стране и за рубежом научная школа в области формирования колебаний и сигналов в радиотехнических устройствах еще в 1938 году была создана в НИУ МЭИ. На кафедре Радиопередающих устройств работали Лауреаты Государственных премий Е.Р. Гальперин и С.И. Евтянов. В настоящее время на кафедре Формирования колебаний и сигналов под руководством учеников и продолжателей научно-педагогической школы
проф. С.И. Евтянова профессоров М.В. Капранова, В.Н. Кулешова, H.H. Удалова развернуты исследования в области применения теории динамического хаоса в нелинейных системах.
На кафедре Радиоприемных устройств работал член-корреспондент АН СССР профессор В.И. Сифоров. Под руководством его последователей -
B.П. Васильева, И.В. Комарова, А.Б. Бабаева, профессоров Д.В. Васильева,
C.М. Смольского сотрудники кафедры развили методы ближней радиолокации и получили важные теоретические и практические результаты по высокоточным, прецизионным 4M измерителям различного назначения. Исследованиями в этой области занимаются многие отечественные и зарубежные специалисты, но считать исследования завершенными, конечно, нельзя, поскольку при исследовании 4M систем приходится сталкиваться со многими специфическими трудностями, связанными с условиями работы: сложностями анализа и обработки (аналоговой и цифровой) 4M сигналов; недостаточной развитостью математического аппарата для оценки параметров формируемых и обрабатываемых 4M сигналов и т.д.
В настоящее время возрос интерес к использованию методов и средств радиолокации для обнаружения и диагностики людей, находящихся в завалах или за стенами строительных конструкций [9-11].
У человека объектами, подверженными более или менее периодическим колебаниям во времени и в пространстве, являются сокращения сосудов и сердечной мышцы (частоты в диапазоне 0,8 - 2,5 Гц) и колебания грудной клетки в процессе дыхания (частоты в диапазоне 0,3 - 0,5 Гц). При этом конкретное значение частот определяется физической нагрузкой и состоянием организма испытуемого.
Разработка новых систем и соответствующих им методов, а также программных и аппаратных средств, представляет собой непростую техническую и биомедицинскую задачу [11].
Для обнаружения перемещающихся объектов за препятствиями в [10] предложен простой радиолокационный «фонарь-локатор» (Radar flashlight), работающий на частоте 10,525 ГГц и предназначенный для оснащения
полицейских. Представленный локатор не определяет дальность до объекта, так как использует немодулированное излучение.
В большинстве отечественных публикаций по биорадиолокации акцент делается на разработке самих устройств для дистанционной регистрации сигналов, порожденных микроперемещениями в результате жизнедеятельности организма, а не на анализе полученных данных. К таким работам можно отнести работы [12,15,18] и ряд других работ.
Основной задачей исследования, проведенного авторами в работе [12], является дистанционное определение частоты пульса и частоты дыхания человека, находящегося за препятствием или в открытом пространстве.
Эта задача может быть решена при условии создания достаточно чувствительного радиолокационного датчика и разработки алгоритмов фильтрации фоновых отражений, которые могут маскировать полезный сигнал. Наличие фоновых отражений может быть связано с регистрацией сигналов, отраженных оператором, выполняющим исследования, или другими людьми, находящимися в зоне проведения измерений. Кроме того, помехи могут создавать работающие машины и механизмы, движение листвы и веток деревьев, бродячие животные и другие подвижные объекты. Все это требует создание антенны с минимальными боковыми и задними лепестками диаграммы направленности и разработки методов их экранировки.
В экспериментах использовался датчик типа «Раскан» [13,14], работающий по принципу радиоинтерферометра, со следующими параметрами:
рабочая частота радиолокатора 1,6 ГГц (Я = 19 см)
коэффициент усиления 40 дБ
полоса регистрируемых сигналов 0,03 - 3,0 Гц динамический диапазон принимаемых
60 дБ
сигналов
габариты антенного устройства:
частота снятия отсчетов
20 Гц
Диаметр - 120 мм Высота - 200 мм
Выбор рабочей частоты радиолокатора определялся, в первую очередь, требованиями зондирования через препятствие. Хотя на более высоких частотах, как показано в [22] при использовании частоты 24,1 ГГц, возможности распознавания и диагностики ритмов сокращения сердечной мышцы более широкие, этот частотный диапазон практически неприменим из-за его высокого затухания в строительных конструкциях, особенно при достаточно высокой их влажности. При попытке использования частотного диапазона меньше 1 ГГц, длина волны становится больше размеров зондируемого объекта и, соответственно, падает величина полезного сигнала.
Рисунок 1.1— Блок-схема радиолокатора-интерферометра.
Блок-схема экспериментальной установки приведена на рисунке 1.1. Передатчик представляет собой генератор (1), управляемый напряжением (ГУН). Диапазон возможной перестройки частоты ГУН составляет от 1,5 до 2 ГГц при мощности генератора — 10 мВт. Детектор (3) выполнен на основе СВЧ диода Шоттки с нулевым смещением. Полосовой фильтр (4) выполнен по схеме фильтра Баттерворта второго порядка с полосой пропускания от 0,05 до 3 Гц. Полоса фильтра выбиралась с учётом возможного диапазона измеряемых колебаний биологических объектов. Усилитель постоянного тока (5) состоит из двух каскадов с регулируемым коэффициентом усиления от 20 до 50 дБ.
Устройство функционирует следующим образом: управляющий сигнал ЭВМ устанавливает на выходе цифро-аналогового преобразователя (ЦАП) интерфейсного блока (ИБ) заданную величину управляющего напряжения. Нагрузкой генератора является приемно-передающая рупорная антенна. Принимаемый антенной сигнал детектируется и, после прохождения через полосовой фильтр, усиливается усилителем постоянного тока и поступает на аналогово-цифровой преобразователь (АЦП) ИБ. Данные от АЦП передаются в компьютер. После обработки результаты измерений отображаются на экране в реальном масштабе времени.
Для ввода и обработки сигнала радиолокатора в качестве интерфейсного блока использовался разработанный прототип универсального блока цифровой регистрации аналоговых сигналов. Питание ИБ осуществляется от сети постоянного тока 12 В, что позволяет использовать его в полевых условиях при питании от аккумулятора. Блок позволяет оцифровывать низкочастотные сигналы по четырем каналам одновременно с максимальной частотой 25 кГц и имеет разрядность АЦП 10 бит. Дополнительно, для управления, в блоке предусмотрено два канала ЦАП со временем установления 70 мкс и 6 линий цифрового ввода-вывода. Для удобства управления и диагностики предусмотрен вывод на встроенный жидкокристаллический индикатор. Для управления ИБ используется специально разработанное программно-математическое обеспечение.
Регистрация сигналов производилась в различных условиях для оценки собственных шумов аппаратуры и фоновых отражений. При отсутствии в зоне видимости антенны перемещающихся объектов при максимальном усилении минимальная величина регистрируемого сигнала не превосходит трех разрядов АЦП, а при перекрытии апертуры антенны радиопоглощающим покрытием ворсового типа минимальная величина регистрируемого сигнала не превышает первого разряда.
Функциональная схема эксперимента приведена на рисунке 1.2. Толщина стены, за которой находился испытуемый, составляла около = 0,1 м. Сам испытуемый располагался на расстоянии порядка 1 м от стены. Антенна радиолокатора крепилась непосредственно на стене. Для снижения помех из
задней полусферы антенна радиолокатора и часть поверхности стены завешивалась радиопоглощающим покрытием размером 2x2 м.
Рисунок 1.2 - Функциональная схема эксперимента.
На рисунке 1.3 приведены полученные в ходе лабораторных экспериментов осциллограммы дыхания и сердцебиения неподвижного человека (а), сердцебиения человека, который задерживал дыхание в течение 60 сек (б), а также, для сравнения, изображена осциллограмма фона (в), т.е. при отсутствии людей в зоне регистрации сигналов радиолокатора.
В спокойном состоянии частота пульса испытуемого составляла около 65 ударов в минуту. Поскольку амплитуда колебаний дыхания и объём легких значительно превосходят аналогичные параметры сердца, то сокращения сердечной мышцы наблюдаются в виде "высокочастотной" модуляции на фоне сокращений грудной клетки, что видно из представленных осциллограмм.
Для выделения компонент сердцебиения использовался цифровой нерекурсивный фильтр порядка М - 256, настроенный на центральную частоту /о= 1,2 Гц при полосе пропускания Д/= 0,6 Гц (рис. 1.4а). Для выделения ритмов дыхания применяется аналогичный фильтр с параметрами /0 = 0,4 Гц и А/= 0,4 Гц (рис. 1.46). После цифровой фильтрации сигнал подавался на блок 256-точечного БПФ с предварительным весовым взвешиванием по Хэммингу.
10» 896 768 640 512, 384 256 128 0.
1024 896 768 £40 512 384 258 128 0.
3 6 9 1 2 15 18 21 24 27 30»
а) Осциллограмма сигналов, отраженных от спокойно дышащего человека.
3 6 9 12 15 18 21 24 27
б) Осциллограмма сигналов человека при задержке дыхания.
30*
Э В 9 12 15 18 21 24 27
в) Осциллограмма фона при отсутствии людей в зоне наблюдения.
30*
Рисунок 1.3- Осциллограммы, полученные в ходе лабораторных экспериментов
/о =1,21 а
в 9 10
а) Частотная характеристика фильтра для выделения компонент серцсбиения
£ = 0.4 Гц
4 5 В 7 8 Э 10 б) Частотная характеристика фильтра для выделения ритмов дыхания
Рисунок 1.4 - Частотные характеристики фильтров, используемых для выделения
компонента дыхания и сердцебиения
На рисунке 1.5 хорошо видно, что амплитуда спектральных компонент дыхания существенно выше амплитуд компонент сердцебиения. В проведенных измерениях это отличие составляет примерно 25 раз. Фильтрация позволяет уверенно выделять сигнал сердцебиения на фоне дыхания (рис. 1.5д). При задержке дыхания спектр получается более узкий (рис. 1.5б), и, как показали эксперименты, его максимум постепенно смещается к частотам 1,2..Л,5 Гц с увеличением времени задержки дыхания. Этот эффект связан с учащением сердцебиения при кислородном голодании, а его конкретное значение зависит от индивидуальных особенностей испытуемого. При отсутствии людей в зоне наблюдения радиолокатора в спектре сигналов фона практически отсутствуют как составляющая дыхания, так и составляющая сердцебиения (рис. 1.5в).
25 20 15 10 5 0
25 20 15 10 5 0.
/= 0.2-0,6 Гц
/= 0,9-1,5 Гц
23456799 10 Нг 01 23456789 10 Нг
а) Спектры сигналов (после фильтрации) у спокойно дышащего человека
1
/= 0,2-0,6 Гц
8 9 10 Нг
/= 0,9-1,5 Гц
8 9 10 Нг
б) Спектры сигналов (после фильтрации) у человека, задержавшего дыхание
/= 0,2-0,6 Гц
8 9 10 Нг
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.
/= 0,9-1,5 Гц
8 9 10 Нг
в) Результаты фильтрации сигналов фона
Рисунок 1.5 - Спектры сигналов, полученных в ходе экспериментов
Недостатком данной системы для практического использования при поиске людей в чрезвычайных ситуациях, может являться тот факт, что завалы «поддаются» прохождению сравнительно длинных волн (дециметры и метры),
требующих больших габаритов излучающих антенн и увеличенной мощности излучения. К тому же дециметровые и метровые системы имеют относительно низкое разрешение по пространству, и обнаружить локальные микроперемещения на поверхности тела человека для них затруднительно.
В работе [15] дается широкий обзор возможностей применения, в том числе для медицинских целей, сверхширокополосных (СШП) радаров. Рассматриваются особенности СШП радара малой дальности, укрупненная блок-схема которого приведена на рисунке 1.6.
/ - переданицая антенна; 2 - приемная антенна;- задякнцни генератор; 4 — формирован;ль коротких импульсом; 5 - линия чадержки; 6 - амплитудиыи или фаэоныи детектор; 7- интегрирующий усилитель; Н-аналого-цифровой преобразователь; 9 микроконтроллер; 10 управление линией «щержки; II- компьютер.
Рисунок 1.6 - Обобщенная блок-схема доплеровского СШП радара
Для излучения коротких импульсов в радарах такого типа могут использоваться два варианта передатчиков. В одном варианте стабильный задающий генератор формирует однополярные видеоимпульсы относительно большой длительности (микросекунды). В формирователе передатчика эти импульсы преобразуются в однополярные видеоимпульсы малой длительности (наносекунды), которые производят "ударное" возбуждение передающей антенны, излучающей короткие радиоимпульсы на своей средней частоте. Длительность излученного радиоимпульса определяется параметрами антенны. Импульсы задающего генератора через управляемую линию задержки подаются также во второй формирователь, создающий аналогичный видеоимпульс, который открывает приемник в момент прихода отраженного сигнала с определенной дальности. Радары с таким передатчиком иногда называют видеоимпульсными. Передатчик такого типа является энергетически неэффективным, поскольку только малая часть спектра видеоимпульса попадает в полосу частот антенны и
излучается в пространство [17]. Такие передатчики используются в тех случаях, когда энергетика радара не имеет большого значения, но необходимо простое схемное решение.
В другом варианте передатчик построен по обычной когерентной схеме. Стабильный задающий генератор формирует непрерывное колебание на несущей частоте радара, из которого формирователь передатчика "вырезает" короткий радиоимпульс, излучаемый антенной. Этот же сигнал через управляемую линию задержки подается также в формирователь приемника, который создает опорный сигнал, открывающий приемник в коротком временном окне (стробе). Изменением задержки опорного сигнала регулируется расстояние от радара до наблюдаемого объекта. Все остальное время приемник закрыт, что позволяет реализовать его эффективную защиту от сигналов, отраженных от объектов, находящихся вне рабочего строба.
В зависимости от типа наблюдаемой цели (неподвижная, движущаяся) в СШП радаре используется некогерентный или когерентный режим. Соответственно, на входе приемника применяется амплитудный или фазовый детектор. При использовании амплитудного детектора импульсы с его выхода усиливаются, оцифровываются и поступают в микроконтроллер. При использовании фазового детектора импульсы с его выхода подаются на интегрирующий усилитель, полосовой фильтр которого выделяет диапазон рабочих доплеровских частот радара и производит накопление сигнала. Накопленный низкочастотный сигнал также оцифровывается и подается в микроконтроллер. Микроконтроллер производит управление всеми операциями радара в соответствии с заданным алгоритмом, а также подготавливает данные для дальнейшей обработки в компьютере. Компьютер выполняет обнаружение цели, селекцию движущихся целей, цифровую фильтрацию необходимых данных.
Для исключения слепых зон по дальности при когерентной обработке сигнала в приемном тракте радара используются квадратурные каналы (на обобщенной блок-схеме рис. 1.6 не показаны) с фазовыми детекторами, опорные сигналы которых сдвинуты на 90°.
В ряде практических применений (медицинские исследования, поиск людей в развалинах и снежных лавинах, контроль состояния оператора на работе с повышенной опасностью) радары малой дальности используются для дистанционного и бесконтактного определения физиологических параметров человека (частоты дыхания и сердечного ритма). Особенностью работы таких радаров является сочетание высокой частоты повторения импульсов и малой скорости движения объекта наблюдения. Такое сочетание позволяет за интервалы времени (порядка 0,1 с), в течение которых объекты наблюдения можно полагать неподвижными, выполнять когерентное накопление больших пачек (сотен тысяч и миллионов) импульсов. Это обстоятельство позволяет существенно снизить импульсную и среднюю мощность передатчика радара, что особенно важно для СШП радаров, к которым предъявляются весьма жесткие требования по электромагнитной совместимости с радиотехническими средствами, работающими в той же полосе частот [16].
Другая особенность таких радаров связана с необычным для радиолокации поступательно-возвратным движением наблюдаемых объектов: грудной клетки и сердца человека. Это создает особые условия для их радиолокационного наблюдения. Дело в том, что форма (и спектр) выходных сигналов квадратурных каналов существенно зависит от соотношения амплитуды поступательно-возвратного движения АЯ и длины волны излучаемого сигнала X. При АЯ < X, выходные сигналы квадратурных каналов имеют форму, близкую к реальной траектории движения объекта. Однако, когда амплитуда этого движения становится сравнимой или превышает длину волны излучаемого сигнала, выходные сигналы квадратур (и их спектры) приобретают сложную форму, значительно отличающуюся от реальной траектории движения объекта. В этом случае необходима специальная обработка, которая восстанавливает форму сигнала, соответствующую истинному движению объекта, вычисляя арктангенс отношения выходных сигналов двух квадратурных каналов.
Разделение сигналов дыхания и сердечного ритма, полученных в СШП радаре при наблюдении биологических объектов, также требует нестандартного подхода. Период движения грудной клетки и сердца не остается постоянным на
длительном интервале времени. Это нарушение периодичности движения (или вариабельность ритма) является важным диагностическим фактором в медицине. Поэтому для частотного разделения сигналов дыхания и сердца нельзя использовать обычные (аналоговые или цифровые) фильтры, которые в процессе фильтрации производят усреднение сигнала и, следовательно, устраняют информацию о его вариабельности. Для разделения сигналов, имеющих нарушение периодичности, используется так называемая, временная фильтрация, при которой один из сигналов (обычно низкочастотный) на каждом периоде колебаний аппроксимируется отрезками полиномов разных степеней. Полученная аппроксимация является низкочастотным сигналом, выделенным из суммарного сигнала. Выделение высокочастотного сигнала производится вычитанием аппроксимации низкочастотного сигнала из суммарного сигнала. При таком методе фильтрации сохраняются все нарушения периодичности движения, что позволяет реализовать диагностику по полученным данным.
Ниже даны краткие описания некоторых образцов СШП радаров малой дальности, созданных в Научно-исследовательском центре сверхширокополосных технологий Московского авиационного института (МАИ), и описаны условия их использования [15]:
СШП-радар для медицинских исследований (рисунок 1.7)
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», 05.12.04 шифр ВАК
Оценивание дорожной обстановки вокруг транспортного средства при помощи распределенной радиолокационной системы2018 год, кандидат наук Шишанов Сергей Валерьевич
Разработка и исследование способов построения фазированных антенных решеток миллиметрового диапазона для радиолокационных систем интеллектуальных транспортных средств2023 год, кандидат наук Шабалин Семен Андреевич
Исследования и разработка средств структурно-параметрического синтеза трактов обработки сигналов в системах дистанционного зондирования Земли2019 год, кандидат наук Цветков Вадим Константинович
Распознавание жестикуляций человека на основе корреляционной обработки радиолокационных сигналов с применением эталонных масштабирующих функций2024 год, кандидат наук Ашряпов Марат Игоревич
Обнаружение низколетящих малоразмерных целей методом фоновой радиолокации2019 год, кандидат наук Христенко Алексей Викторович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Эффективные методы обработки миллиметровых сигналов, отраженных от объекта со сложным характером движения»
Дальность действия, м 0,1-3,0
Импульсная мощность, Вт 0,4
Средняя мощность, мкВт 240
Частота повторения, МГц 2
Длительность излучаемого импульса, не 2
в) суммарная кривая дыхания и ссрдсчного ритмл:
012445671» б) кривая только сердечного ритма {с задержкой дыхания I
Рисунок 1.7 — Внешний вид медицинского СШП радара для дистанционного
измерения дыхания и сердечного ритма
Рисунок 1.8 - Результаты измерений, выполненных с помощью СШП-радара
На рисунке 1.8я показан суммарный сигнал дыхания и сердечной деятельности человека, полученный на выходе радара. Уровень этого сигнала изменяется прямо пропорционально движению грудной клетки и сердца. На рисунке 1.86 представлен сигнал, соответствующий только движению сердца. Запись этого сигнала произведена при задержке дыхания человеком. Для оценки точности измерений сердечной активности человека, выполняемых с помощью СШП-радара, произведено сравнение данных радара с контрольными электрокардиограммами, показанными в верхней части рисунков 1.8а и 1.86.
В эксперименте сравнивалось изменение систолического периода между ударами сердца на некотором временном интервале, так называемая вариабельность сердечного ритма, являющаяся важным диагностическим фактором в кардиологии.
Автор работы [15] не приводит сведений о последующем использовании измеренных сигналов, предлагаемых методах дальнейшей диагностики функционального состояния испытуемого по полученным сигналам. Не обсуждается также вопрос безопасной работы с устройством, электромагнитная волна которого проникает глубоко в тело человека. К конструктивным особенностям устройства следует отнести относительно большой размер антенны (диаметр апертуры около метра) и довольно громоздкий штатив.
В работе [18] рассматривается широкополосный шумовой радар с непрерывным излучением (рис 1.10), разработанный в дециметровом диапазоне 1 —2 ГГц и предназначенный для обнаружения перемещающихся объектов за непрозрачными препятствиями.
Í_LJ
21
y¡
bV
L_
(TI
10.' . Г -......-i i
.11
13
15 i
1 12
i CetpsUlUpOKCWMKUUÜ шымой .YHpptmi op. '-mi юсно-пронугкахицнн \cuiuine.it :.«/Щшк.ти 3 - на-промчанный ответвит« ть. - передающая антенна.
¿•приемном антенна. 6*ми юш) имщий
приемный tcuiu-me.iL- многоотводная
7UHUH iüOPpytCKU Г 1 WmfmHHhl'J
упрочением i и i.' pajeemeumeiu 9 фаюлраттмхь м 90е. 10 и 11 ¿¿ионсные ОиоОные ьлге.ите.ш. JJ u J4-интегриру ющие фиптры нижних ■t.'ii тою I' и 10- ана жолые цифр€жые преобразователи 1 и Л ииф-ровие уеугаоюрныг ктте.нгятпры ! О • шчм.шнеуь среокекьаоратического значения 30 i -empotemtv GiHü~~¿f,ujKvhuH инфс^инции 21 -
синхронизатор
16
•га
г
20
Рисунок 1.10- Структурная схема шумового радара Непрерывный шумовой сигнал формируется микроволновым хаотическим генератором на основе связанных транзисторных автоколебательных систем с
нелинейной хаотической динамикой. Микроволновый твердотельный генератор производит непрерывные сверхширокополосные хаотические колебания со средней мощностью 1 мВт и равномерным спектром в полосе частот от 1 до 4 ГГц. В связанной автоколебательной системе устанавливается многомодовая генерация сверхширокополосных хаотических колебаний с равномерным и непрерывным спектром. Нелинейная хаотическая динамика многомодовых колебаний является структурно устойчивой по отношению к вариациям параметров электрической схемы и изменению напряжения питания транзисторов. Выходная мощность шумового генератора может увеличиваться в несколько раз при повышении напряжения питания в коллекторных цепях нелинейных транзисторных усилителей. Сверхширокополосные хаотические колебания низкой интенсивности с выхода задающего генератора поступают на вход транзисторного многокаскадного усилителя с коэффициентом усиления по мощности равным 28 дБ. Средняя частота /о = 1500 МГц и полоса прозрачности А/ = 300 МГц усилителя мощности задаются двумя одинаковыми полосно-пропускающими фильтрами в микрополосковом исполнении, один из которых включен на входе первого, а другой на входе последнего усилительных каскадов. Полоса частот зондирующего шумового сигнала выбрана в дециметровом диапазоне (1—2 ГГц) с учетом относительно малого ослабления таких волн в средах распространения и в процессе проникновения сквозь непрозрачные препятствия.
Усиленный до необходимого уровня 18 дБ непрерывный шумовой сигнал в заданной полосе частот А/ = 300 МГц разделяется с помощью направленного микрополоскового ответвителя на две неравные части. Большая часть мощности 15 дБ шумового сигнала поступает в передатчик радара и излучается в окружающее пространство конической передающей антенной с круговой поляризацией и коэффициентом усиления 17 дБ.
Шумовой опорный сигнал меньшей мощности (3 дБ) с другого выхода направленного ответвителя поступает на вход приемника с двумя квадратурными каналами корреляционной обработки, каждый из которых содержит многоотводную с электронным управлением линию задержки на восемь секций с
постоянными задержками сигнала в диапазоне частот 1 — 2 ГГц. Каждая микроволновая секция задержки выполнена в виде отрезка коаксиального кабеля заданной длины и обладает дополнительным, рассчитанным ослаблением для того, чтобы сделать равными средние мощности задержанных сигналов во всех секциях. Переключение секций в многоотводной линии задержки производится с помощью микрополосковой схемы, которая содержит направленные разветвители и балансные сумматоры. Электронное управление направленных разветвителей и балансных сумматоров производится тремя группами электронных ключей. Электрические импульсы для переключения ключей вырабатываются быстродействующей цифровой схемой, управление которой осуществляется в цифровом виде двоичной кодовой последовательностью, формируемой синхронизатором. Блоком синхронизации является интерфейсная плата цифровой обработки сигналов в компьютере.
Непрерывные во времени шумовые отражения от объектов, находящихся в различных стробах дальности за препятствием, поступают на вход приемной конической антенны с параметрами, такими же, как у передающей антенны. На выходе приемной антенны включен малошумящий твердотельный линейный усилитель с коэффициентом усиления не менее 30 дБ. Принятый и усиленный сигнал в полосе частот А/= 300 МГц разделяется с помощью направленного микрополоскового разветвителя на два канала квадратурной обработки.
Корреляционное перемножение между опорными шумовыми сигналами, задержанными в многоотводной линии задержки, и принятыми зондирующими сигналами производится балансными диодными смесителями в квадратурных каналах взаимно корреляционной обработки. Опорный шумовой сигнал на уровне 3 дБ с выхода многоотводной линии задержки также разделяется с помощью микрополоскового разветвителя на два канала квадратурной обработки, в одном из которых производится фазовый сдвиг на 90° для всех спектральных составляющих опорного сигнала в полосе частот А/= 300МГц. Корреляционное произведение между опорным сигналом и шумовыми отражениями выделяется в виде сигнала разностной частоты в полосе частот ~100 МГц на выходе балансных диодных смесителей в квадратурных каналах взаимно корреляционной
обработки. Принятый радаром сигнал содержит многочисленные поступления от отдельных рассеивателей и отражателей в различных стробах дальности. Однако только зондирующие сигналы, отраженные от объекта в подходящем стробе дальности, будут коррелировать после перемножения с опорным сигналом, задержанным на требуемое время в многоотводной линии задержки.
Интегрирование широкополосных шумовых сигналов с выхода каждого квадратурного балансного смесителя производится двухкаскадными, пассивными 7?С-фильтрами с граничной частотой порядка 100 кГц. Дальнейшее усреднение сигналов выполняется активными НЧ-фильтрами Баттерворта с полосой пропускания порядка 1 кГц. Отфильтрованные и усредненные аналоговые сигналы в квадратурных каналах поступают на входы аналоговых цифровых преобразователей. Окончательное интегрирование усредненных сигналов, а также управление цифровой схемой переключения задержек производится интерфейсной платой цифровой обработки сигналов в компьютере.
От шумовой РЛС с традиционной взаимнокорреляционной обработкой предложенная авторами схема отличается наличием межобзорных компенсаторов в квадратурных каналах, синхронизированных в своей работе с переключением задержек в управляемой линии задержки. Принцип межобзорной компенсации сигналов, отраженных от окружающих предметов, и проникающего сигнала передатчика основывается на наблюдении сигнальных откликов в стробах дальности с учетом изменения фазы этих откликов. Для неподвижных предметов фазовые набеги, постоянны во времени и от одного обзора интервала дальностей к другому. Для малоподвижных объектов, даже при весьма малом их смещении, изменение фазы оказывается весьма значительным. Межобзорное вычитание сигнальных откликов в каждом интервале дальностей приведет к компенсации отражений от неподвижных предметов и участков земной поверхности.
Элементы радара после выходов АЦП реализуются в цифровой форме. В отличие от [23] в аналоговой части данной РЛС формирование, излучение и обработка шумовых сигналов в балансных диодных смесителях производится на радиочастоте.
Классическим методом обработки сигналов в шумовых PJTC является многоканальная по задержке, взаимно корреляционная обработка опорного и принимаемого шумовых сигналов [192 1]. Обзор по дальности может быть параллельным или последовательным. При каждом запаздывании опорного сигнала используются два квадратурных коррелятора. Для выделения слабых сигналов от движущихся объектов на фоне сильных отражений от неподвижных кластеров применяется фазочувствительная компенсация отражений в каждом из квадратурных каналов. После компенсации квадратур производится объединение разностей квадратур в схеме вычисления среднеквадратического значения.
Экспериментальные исследования авторы [18] проводили в лабораторных условиях. На рисунке 1.11 показано геометрическое расположение шумового радара в эксперименте относительно движущегося объекта за непрозрачным препятствием в виде стены, поглощающей зондирующий и отраженные шумовые сигналы. Лабораторный макет широкополосного шумового радара с корреляционной обработкой в квадратурных каналах и схемой межобзорной компенсации пассивных шумовых отражений создан согласно структурной схеме на рисунке 1.10. Цифровая обработка сигнальных откликов на выходе схем межобзорной компенсации в квадратурных каналах производится компьютером.
Рисунок 1.11 - Схема эксперимента
Макет стены состоял из листов сухой штукатурки. Общая толщина макета степы составляла 0,15 м. За макетом стены на расстоянии 1,75 м располагался вращающийся со скоростью 16-45 оборотов в минуту стол, на котором
располагался металлический отражающий объект — параллелепипед 0,08x0,15x0,05 м.
Отклики в восьми элементах дальности, индицируемые на экране компьютера, представлены на рисунке 1.12. Максимальные отклики находятся в третьем и четвертом элементах дальности, что отвечает полезным отражениям от вращающегося объекта на дальности 1,75 м. Сильные шумовые отражения от местных предметов в других стробах дальности подавлены фазово-чувствительной схемой межобзорной компенсации. Контрастность полезных откликов в нужных стробах дальности по сравнению с низким уровнем пассивных помех в других стробах свидетельствует о высокой чувствительности широкополосного шумового радара при обнаружении движущихся объектов за препятствиями.
Л
а а
Г~"ТТ"7ГГ~11........................... ...........1„„ 1->
1 2 3 -I 5 б 7 К
Рисунок 1.12 — Результаты эксперимента, отклики в восьми элементах дальности
Проведенные авторами [18] исследования и эксперименты в дециметровом диапазоне волн подтверждают возможность обнаружения, выделения и точной локализации малозаметных движущихся объектов за непрозрачными препятствиями с помощью широкополосного шумового радиолокатора с квадратурными каналами корреляционной обработки и фазочувствительной схемой межобзорной компенсации сильных отражений от неподвижных местных предметов и проникающего сигнала передатчика.
В случае вычитания сигналов, отражённых от неподвижных объектов, можно добиться высокой чувствительности при обнаружении объектов, границы которых подвержены механическим колебаниям. При отражении зондирующего
сигнала от подвижной границы будет происходить изменение фазы сигнала, которое может быть зафиксировано тем или иным способом. По имеющимся в литературе данным, чувствительность данного метода при регистрации в радиодиапазоне механических колебаний может достигать 9 - 10 м [19].
В НИУ МЭИ на кафедре РПУ в течение ряда лет проводились научные исследования в области ближней радиолокации. Доцентом И.В. Комаровым были разработаны системы радиовзрывателей, установленных в головных частях ракет и снарядов, доцентом А.Б. Бабаевым исследованы вопросы рассеяния радиоволн сантиметрового диапазона неровной земной и морской поверхностью. Результаты указанных научных исследований внедрены в оборонной промышленности. Большой вклад в развитие автодинных радиолокаторов внес профессор кафедры РПУ С.М. Смольский. Результаты исследований проф. Смольского и доц. Комарова в этой области изданы в США отдельной книгой [24].
Более 10 лет под руководством старшего научного сотрудника кафедры РПУ НИУ МЭИ В.А. Федорова ведется разработка и совершенствование радиолокационного измерителя миллиметрового диапазона волн [29,30,34,35]. За это время создано нескольких версий радиолокационного измерителя. Работа над новыми версиями с участием автора диссертации продолжается и в настоящее время. Эти разработки включали в себя не только развитие аппаратного интерфейса, но и программного, в состав которого входили статистические и спектральные методы обработки сигнала. Последняя версия измерителя включает в себя новые алгоритмы обработки сигнала с учетом хаотических и фрактальных свойств отраженного от человека сигнала [42-46].
Полученные автором диссертации результаты во многом аналогичны сигналам, регистрируемым в экспериментах выполненных в свободном пространстве с применением сверхширокополосных импульсных радиолокаторов авторами работ [11,15].
Одним из возможных вариантов применения радиолокатора может быть использование его для регистрации физиологических параметров человека.
Сердечно-сосудистая система является чувствительным механизмом, откликающимся на любые возмущения внешней и внутренней среды, как
физические, так и эмоциональные и интеллектуальные. Эти возмущения сопровождаются быстрым или медленным изменением параметров систем, связанных с регуляцией сердечного ритма, которые линейным образом связаны с микроперемещением участков поверхности тела человека. Эти микроперемещения регистрируются доплеровским радиолокатором, на выходе которого выделяются квадратурные составляющие сигнала доплеровской частоты. При этом ритм сердца в норме и патологии может иметь хаотический или квазихаотический характер. Для анализа ритма сердца обычно применяют статистические методы и методы, использующие спектральную обработку временного ряда кардиоинтервалов.
Автор с коллегами разработали новый метод анализа ритма сердца, основанный на теории колебаний с позиций нелинейно-динамических процессов. Этот метод позволяет получить новые параметры ритма сердца, часто более чувствительные к внешним воздействиям, чем указанные выше [50-52]. Речь идет о так называемом в литературе спектральном показателе «/?», который представляет собой показатель степенной функции, аппроксимирующей огибающую спектра мощности ритмограммы сердца и отражающем определенную степень организованности иерархии и динамической устойчивости регуляторных процессов в организме [50]. Ряд других авторов [53,54] используют в качестве чувствительного критерия для оценки функциональных состояний человека параметр из теории нелинейной динамики, который носит название «корреляционная размерность» и отражает величину сложности внутренних связей системы - чем выше сложность связей, тем больше величина корреляционной размерности и более устойчива система.
Следует заметить, что физическим обеспечением неустойчивости выступает всегда присутствующий на микроуровне хаос, который согласно Лауреату Нобелевской премии И. Пригожину порождает порядок [55]. Причем порядок выражается еще и в том, что возникнуть могут не какие угодно структуры, а лишь их определенный набор, задаваемый собственными функциями среды. В результате возникают реальные образования, являющиеся аттракторами, к которым только и может эволюционировать рассматриваемый
объект [56]. Понятие аттрактора введено Анри Пуанкаре. Аттрактор -геометрическая структура, характеризующая поведение системы в фазовом пространстве по прошествии длительного времени. В особо сложных системах возникают более сложные структуры, называемые странными аттракторами. Параметры движения системы, описываемые странным аттрактором, меняются с течением времени. Поэтому предсказать поведение системы в целом очень трудно. Странный аттрактор описывает систему, в которой есть область, внутри которой по ограниченному спектру состояний блуждает с определенной вероятностью реальное состояние системы.
Исследования в области неравновесных диссипативных структур порождают новую терминологию. Возникают такие новые понятия, как -«самоорганизация», «хаос», «бифуркация», «фракталы».
Строгого и полного определения фрактала пока не существует, однако, определено, что фракталом можно назвать структуру, состоящую из частей, которые в каком то смысле подобны целому. Однородный фрактал выглядит одинаково, в каком бы масштабе его не наблюдать. Фракталы, которые мы будем рассматривать, можно определить как множества точек, вложенных в пространство.
Фракталы естественно возникают в динамических системах, как в живых, так и в неживых. Родоначальником фундаментальных работ по фрактальной геометрии был Бенуа Мандельброт [57], который рассмотрел и проанализировал чрезвычайно широкий круг природных явлений с позиций фрактальной геометрии. Использование фрактальной геометрии позволило осмыслить большие массивы экспериментальных данных, выраженных в геометрических построениях.
Случайность - типичное явление большинства происходящих в природе явлений. Многие экспериментальные данные, образующие временные ряды, обладают фрактальной статистикой.
Новое направление в изучении фрактальных свойств связано с аналитическим подходом к фрактальной среде (сигналов, отраженных от человека), одновременно с традиционным геометрическим анализом
фрактально сти, тем более, что геометрическая интерпретация свойств фрактальных сред хорошо дополняет результаты математического анализа характеристик этой среды, делая их более наглядными.
Фрактальные объекты, согласно начальному определению [57], имеют размерность, приближающиеся к топологической размерности элементов, из которых они построены. По этому поводу Мандельброт писал: «Природа демонстрирует нам не просто более высокую степень, а совсем другой уровень сложности». Фрактальная кривая даже на самых маленьких масштабах не сводится к прямой и является геометрически нерегулярной, хаотичной. Для нее не существует понятия касательной в точке, так как функции, описывающие эти кривые, являются в общем случае недифференцируемыми [58].
Поскольку доплеровский компонент в отраженном от человека сигнале имеет хаотическию природу, исследование этого сигнала требует нового подхода с позиции нелинейной динамики [32].
В результате радиолокационных измерений в реальном масштабе времени рассчитываются корреляционная размерность Ос и спектральный показатель /? для спектра сигнала, отраженного от человека, несущего в себе информацию о физиологических процессах, таких как ритм сердца, перемещение центра тяжести тела в горизонтальной плоскости, дыхании и др. Так как ритм сердца и поддержание функции равновесии управляются из центральной нервной системы, то в работе предложен метод получения интегральной оценки функционального состояния человека на основе этих параметров, полученных с помощью радиолокатора [37,48].
Разработанные в диссертации оригинальные алгоритмы обработки сигнала позволяют устранить динамические ошибки, присущие измерительному комплексу, в отличие от рассмотренных выше систем [43,46]. Кроме того, разработанный комплекс «Пульсар» в одном луче позволяет синхронно вычислять несколько доплеровских компонент, связанных с физиологическими процессами [38,48,49]. Программное обеспечение комплекса в автоматическом режиме проводит интегральную оценку функционального состояния испытуемого, полученную с использованием вычисленных параметров сигнала.
В методическом аспекте, изучение таких сложных систем, как физиологические, целесообразно проводить на адекватных математических моделях с применением современной компьютерной техники для вычислений и моделирования [59,60]. Компьютерная обработка физиологических данных, включает следующие этапы:
- мониторинг физиологического состояния пациента при помощи приборов регистрации различных физиологических параметров.
- математическое описание и моделирование данных.
- графические или другие визуальные представления данных для предъявления медицинскому специалисту-диагносту.
Каждый, из перечисленных этапов обработки данных в определенный период времени совершенствуется особенно быстро, переходя на более высокий качественный уровень. К таким принципиальным переходам можно отнести, например, переход от формализованной логики специалиста-диагноста к математическим алгоритмам распознавания образов и правилам статистической классификации, а также переход к системам, дающим возможность проводить диагностику в реальном времени.
Вышеперечисленные категории качественных усовершенствований определяют смену поколений компьютерных систем диагностики. Концепция таких систем тесно связана с достижениями в области компьютерного образного представления данных для визуальной интерпретации. На нынешнем уровне развития компьютерной техники и математических методов анализа представляется возможным процесс диагностики функциональных состояний физиологических систем человека осмыслить в терминах точных наук и использовать для поддержки врача.
Предварительное знакомство врача-специалиста с диагнозом, поставленным компьютером автоматически, в большинстве случаев способствует повышению точности окончательного диагностического заключения. Данные натурных измерений, представленные в образной форме, должны быть основаны на адекватных математических моделях и осмысленными физиологически.
Таким образом, чем точнее математические модели будут описывать физиологическое состояние человека, тем правильнее и своевременнее врач-специалист сможет установить диагноз пациента. В связи с этим, рассмотрение в качестве объекта исследований вопросов создания математической модели физиологических процессов является актуальным и важным.
Для исследования колебаний центра тяжести (ЦТ) тела человека используются не менее сложные устройства, такие как различные стабилографические платформы. Эти установки, хотя и дают высококачественную картинку на экранах мониторов, но в эксплуатации сложны и дороги. Поэтому исследователи и практические медицинские работники ищут более простые в эксплуатации компактные диагностические средства. Одним из таких возможных средств является малогабаритная радиолокационная компьютерная система «Пульсар», которая одновременно (в одном луче и в реальном времени) позволяет измерять и анализировать параметры ритмов сердца, дыхания и движения ЦТ тела человека [47,49].
1.2 Постановка задачи исследования методов обработки миллиметровых сигналов, отраженных от объекта со сложным характером движения.
Обзор литературы приводит к выводу о том, что радиолокационные датчики миллиметрового диапазона, ориентированные на работу с сигналами, отраженными от человека, в литературе изучены мало, а публикаций относительно хаотической динамики в них не существует вообще. Однако эти системы, благодаря наличию в динамической модели двух параметров выходного колебания - фазы и амплитуды, могут обладать особенными отличительными свойствами, по сравнению с другими системами.
Таким образом, в результате анализа существующих современных датчиков дистанционного обнаружения и определения характеристик объектов со сложным характером движения, в том числе и биологических, можно сформулировать цель диссертации: необходимо разработать методы применения доплеровского радиолокатора для регистрации и анализа физиологических параметров биологических объектов, разработать новые структуры и алгоритмы обработки
сигнала для повышения точности измерения изменяющихся во времени параметров объекта.
Для достижения поставленной цели определим следующие задачи, требующие исследования:
Похожие диссертационные работы по специальности «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», 05.12.04 шифр ВАК
Селекция целей, совершающих возвратно-поступательное движение2011 год, кандидат технических наук Охотников, Денис Александрович
Идентификация переотраженных сигналов при радиолокационном обнаружении биологических объектов2013 год, кандидат наук Нелин, Игорь Владимирович
Параметрический метод обнаружения подповерхностных объектов на основе взаимодействия электромагнитных и сейсмических волн2020 год, кандидат наук Шайдуров Роман Георгиевич
Разработка технологии и программно-аппаратного комплекса биорадиолокационного мониторинга двигательной активности, дыхания и пульса2009 год, кандидат технических наук Анищенко, Леся Николаевна
Радиолокационное исследование среднеширотной мезосферы в КВ диапазоне1998 год, кандидат физико-математических наук Шлюгаев, Юрий Владимирович
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тимашева, Татьяна Геннадьевна, 2014 год
Список литературы
1 Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки -Издательство Университетская книга, 2005г. - 848с.
2 Данилин И.М., Медведев Е.М., Мельников С.Р. Лазерная локация Земли и леса - Красноярск: Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2005г. - 182с.
3 Потапов А.А. Синтез изображений земных покровов в оптическом и миллиметровом диапазонах волн. Дисс. докт. физ.-мат. наук. - М.: ИРЭ РАН, 1994г.
4 У санов Д. А. и др. Способ измерения амплитуд гармонических колебаний, патент №2060475 от 20.05.1996г.
5 Transport research and innovation portal. http ://www.transport-research.info/web/index.cfm
6 Инновации Бизнесу. http://www.ideasandmoney.ru/Ppt/Details/297768
7 Корчинский И.Л. Сейсмостойкое строительство зданий. Учебн. пособие для вузов - М.: Высшая школа 1971 - 320с.
8 Ануашвили А.Н. Метод обнаружения подвижного объекта, применяющий фоновое излучение Патент США №6.707.488 приоритет 04.05.1999г.
9 Through Wall Radar Vision. Time Domain Corp. USA // www.radarvision.com
10 Oman H. News from the 34-th International Annual Carnahan Conference 2000, Security Technology Developments - IEEE Aerospace and Electronic Systems magazine, April 2001,no.4
11 Staderini Enrico M. UWB Radars in Medicine - IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, January 2002, pp 13-18.
12 Бугаев A.C., Васильев И.А., Ивашов С.И., Разевиг В.Д., Шейко А.П. Обнаружение и дистанционная диагностика состояния людей за препятствиями с помощью РЛС - Радиотехника, №7, 2003 - с. 42 - 47.
13 Ivashov S.I., Makarenkov V.I., Razevig V.V., Sablin V.N., Sheyko A.P., Vasiliev I.A. Remote Control Mine Detection System w ith G PR a nd M etal D etector -Proceedings of the Eight International Conference on Ground Penetrating Radar, GPR'2000, May 23-26, 2000, University of Queensland, Gold Coast, Queensland, Australia, pp. 36-39.
14 Васильев И.А., Ивашов С.И., Макаренков В.И и др. Зондирование строительных конструкций зданий в радиодиапазоне с высоким разрешением - Радиотехника. №8 2001 - с. 65-68
15 Иммореев ИЛ. Сверхширокополосные радары. Особенности и возможности -Радиотехника и Электроника №1, 2009 - с. 5 - 31
16 Immoreev I.J., Samkov S.V., Ultra Wideband (UWB) Radar for the Remote Measuring of Main Parameters of Patient's Vital Activity - Radio Physics and Radio Astronomy (Ukraine), 2002, v.7, No. 4 - pp. 404-407
17 Иммореев И.Я, Телятников JI.И. Эффективность использования энергии зондирующих импульсов в сверхширокополосной локации - Радиотехника № 9 1997- с.33-37
18 Калинин В.И. Чапурский В.В. Широкополосный шумовой радиолокатор с корреляционной обработкой для обнаружения движущихся объектов -Радиотехника №3 2005г. - с. 51-56
19 Kalinin V.I. Wide Band Interferometry with Spectral Analysis of Noise Signal -Proceedings of the PIERS Workshop on Advances in Radar Methods, July 20-22 1998, Italy-pp. 2222 24
20 Lukin K.A. Noise radar Technology for short-range applications - Proc. of Intern. Conf. on Radar Systems «RADAR-1999», May 17-21 1999
21 Walton E. Future concepts for ground penetrating noise radar - Proceedings of the PIERS Workshop on Advances in Radar Methods, July 20-22. 1998, Italy - pp. L41-144
22 Greneker E.F. Radar Sensing of Heartbeat and Respiration at a Distance with Security Applications - Proceedings of SPIE, Radar Sensor Technology II. Volume 3066, Orlando, Florida, April 1997 - pp. 22-27
23 Narayanan, R.M., Xu, Y., Hoffmeyer P.D., Curtis J.O., Design, performance, and applications of a coherent ultrawideband random noise radar - Optical Engineering № 6 (vol. 37) 1998 -pp.1855-1869.
24 Komarov I.V., Smolskiy S.M. Fundamentals of Short-Range FM Radar- Artech House Publishers. 2003 - 314 pages
25 Федоров B.A., Крохин Л.А. Способ регистрации артериального пульса и частоты дыхания и устройство для доплеровской локации патент РФ №2000080 11.06.1993г
26 Федоров В.А. Способ регистрации артериального пульса и частоты дыхания и устройство для его осуществления. Патент РФ №2053706 от 10.02.1996г.
27 Федоров В.А. Способ оценки психофизиологического состояния пациента и устройство для доплеровской локации. Патент РФ №2071718 от 20.01.1997г
28 Федоров В.А., Храмцов П.И. Способ и устройство оценки состояния осанки человека. Патент РФ №2116047 от 27.06.1998
29 Федоров В.А., Храмцов П.И. и др. Новые технологические средства в медицинской диагностике - Медицинская техника № 6 1999 - с.34-41
30 Федоров В.А., Смольский С.М., Штыков В.В. и др. К математическому моделированию сердечно-сосудистой системы человека при нелинейно-динамическом подходе - БИОМЕДИЦИНСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ 2005
31 Федоров В.А. Радиотехнические методы в функциональной диагностике человека.: Уч.пособие по курсу «Автоматизированные системы функциональной диагностики» под ред. С.М. Смольского. - М.: Издательский дом МЭИ, 2008 - с. 128
32 Fedorov V.A., Antonov-Antipov N.Yu., Castellanos D. German Compensation of Involuntary Movement of Patient in Non-Invasive Measurement of Pulse and Breathing - International Conference on Signal Processing Aplications and Technology, Orlando, USA, 1999 - pp.
33 Fedorov V.A., Smolskiy S.M., Shtykov V.V. and etc, New technology of measurement and analysis in medical diagnostics with application of nonlinear dynamic models - International Conference on Advances in structural dynamics, Dec. 2000, Hong Kong, China-pp.1151-1158.
34 Fedorov V.A., Smolskiy S.M., Lobastov A. J. The radar-tracking measuring complex of a millimeter range for medical researches - International Radar Symposium Berlin 2005
35 Fedorov V.A., Smolskiy S.M., Shtykov V.V. and etc. The microwave sensor of small moving for the active control of vibration and chaotic oscillations modes -The 7th International Conference of vibration (ICOVP-2005) ISIK University, Istambul, Turkey - pp. 193-202
36 Тимашева Т.Г. Анализ флуктуаций центра тяжести тела человека с позиции нелинейной динамики - Тезисы докладов XIII междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» -М.: Издательский дом МЭИ, 2007г. - с. 316-317
37 Тимашева Т.Г. Интегральная оценка устойчивости функционального состояния по анализу параметров ритмограммы сердца и пространственных параметров положения центра тяжести тела человека - Тезисы докладов XIV междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» - М.: Издательский дом МЭИ, 2008г. - с. 262 -264
38 Тимашева Т.Г. Применение радиолокационного метода регистрации параметров ритма сердца и положения центра тяжести тела человека для оценки его функционального состояния - Тезисы докладов XV междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» - М.: Издательский дом МЭИ, 2009 - с. 245 - 246
39 Тимашева Т.Г., Мизирин А.В., Федоров В.А. Применение доплеровского радиолокатора миллиметрового диапазона для точных измерений в медицине - Тезисы докладов 64-ой научной сессии Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, посвященной ДНЮ РАДИО - РНТОРЭС - с. 229 - 231
40 Тимашева Т.Г., Федоров В.А., Храмцов П.И., Мизирин A.B. Радиолокационный комплекс «Пульсар» и возможности его использования в интегральной оценке состояния организма человека - Медицинская техника №2 (260) 2010-с. 13-20
41 Тимашева Т.Г. Анализ состояния функции равновесия с использованием методов нелинейной динамики - Тезисы докладов XVI междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» - М.: Издательский дом МЭИ, 2010г. - с. 313 - 314
42 Тимашева Т.Г., Борисов A.B., Федоров В.А. Радиолокационный измерительный комплекс для дистанционной оценки функционального состояния человека - Радиотехнические тетради №43, 2010г. - с. 27 - 32
43 Тимашева Т.Г. Описание метода выделения частоты ритма сердца при помощи спектральной маски. Часть 1 - Радиотехнические тетради №43, 2010г.-с. 33-35
44 Тимашева Т.Г., Борисов A.B., Федоров В.А. Радиолокационный измерительный комплекс для дистанционной оценки функционального состояния человека - Наука и Технологии в промышленности 4/20Юг. -с. 54 - 62
45 Тимашева Т.Г., Анишкин С.А., Борисов A.B., Федоров В.А., Савков H.H. Исследование радиолокационных сигналов, отраженных от биологических объектов - Вестник МЭИ №5 2011г. - с. 102 - 107
46 Тимашева Т.Г., Борисов A.B. Адаптивная обработка сигналов при измерении физиологических параметров человека с помощью доплеровского радиолокатора - Тезисы докладов XVII междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» -М.: Издательский дом МЭИ, 2011г.-с. 314-315
47 Тимашева Т.Г., Федоров В.А., Мизирин A.B., Храмцов П.И. «Устройство для бесконтактной регистрации траектории центра тяжести человека» Патент РФ №2433786 от 20.11.2011
48 Тимашева Т.Г., Федоров В.А., Мизирин A.B., Храмцов П.И. «Способ интегральной оценки состояния организма человека» Патент РФ №2429786 от 27.09.2011
49 Положительное решение о выдаче патента РФ «Способ бесконтактной регистрации траектории центра тяжести человека, находящегося в вертикальной позе» по заявке № 2009144476 от 02.12.2009
50 Музалевская Н.И., Каменская В.Г и др, Показатели флуктуаций кардиоинтервалов при различных функциональных состояниях дошкольников - Физиология человека №3 2001 - с.89 - 94
51 Музалевская Н.И., Урицкий В.М. Фрактальные структуры и процессы в биологии. - Биомедицинская информатика - Спб.: Изд. СПИИ РАН, 1995г. -с.84-129
52 Музалевкая Н.И., Урицкий В.М. Стохастические методы функциональной диагностики и коррекции в медицине - Телемедицина: новые информационные технологии на пороге XXI века. - Спб: Анатолия, 1992г. -209 с.
53 Медико-биологические аспекты миллиметрового излучения: сб.статей под редакцией Н.Д. Девяткова - Ин-т радиотехники и электроники РАН, 1987г.
54 Бецкий О.В., Лебедева H.H., Котровская Т.И. Фракталы в биологии и медицине - Биомедицинская радиоэлектроника №10-11, 2002г. - с.49-59.
55 Пригожин И. Природа, наука и новая рациональность. В поисках нового мировидения: И. Пригожин. Е. и Н. Рерихи. - М.: Знание, 1991г. - с. 32-41
56 Князева E.H. Сложные системы и нелинейная динамика в природе и обществе
- Вопросы философии. № 11 1998г. - с.138-143.
57 Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы: Пер. с англ. А.Р. Логунова
- М.: Институт компьютерных исследований, 2002г. - 656 с.
58 Кроновер Ричард Фракталы и хаос в динамических системах. Перевод с англ. Т.Э. Кренкеля и А.Л. Соловейчика, под редакцией Т.Э. Кренкля -М.: Постмаркет, 2000г. - 344 с.
59 Котов Ю.Б. Новые математические подходы к задачам медицинской диагностики (Синергетика: от прошлого к будущему) - М: Едиториал УРСС, 2004г. - 328с.
60 Титомир Л.И., Кнеппо П. Математическое моделирование биоэлектрического генератора сердца - М: Наука 1999г. - 448 с.
61 ГОСТ 12.1.006-84 Система стандартов безопасности труда. Электромагнитные поля радиочастот. Допустимые уровни на рабочих местах и требования к проведению контроля - М.:Стандартинформ, 2007г. - 5с.
62 Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: Учеб. для ВУЗов по спец. «Радиотехника», 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1988г. - 448 с.
63 Зациорский В.М., Аурин A.C., Селуянов В.Н. Биомеханика двигательного аппарата человека - М.: Физкультура и спорт, 1981г. - 143с.
64 В.Г. Карташев Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. Учебное пособие для ВУЗов. - М.: Высшая школа, 1982г. - 109с.
65 Gulick Denny Encounters with Chaos - McGraw-Hill, New-York, 1992
66 Devaney Robert L. An Introduction to Chaotic Dynamical Systems, Second Edition (Addison-Wesley Studies in Nonlinearity) - Westview Press, 1989 - 360p.
67 Божокин C.B., Парашин Д.А. Фракталы и мультифракталы - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика» 2001г. - 128с.
68 Гласс Л., Мэки М. От часов к хаосу. Ритмы жизни - М: Мир, 1991г. - 248с.
69 Fojt О., Holcik J. Applying nonlinear dynamics to ECG signal processing. Two approaches to describing ECG and HRV signals - IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 1998 Mar.; vol. 17(2)-pp. 96-101.
70 Гизатуллин P.X., Сандомирский M.E. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма и его применение в психотерапии - Здравоохранение Башкортостана. №5-6 1998г-с. 136-142
71 Grassberger Р, Procaccia I. Characterization of Strange Attractors - Phys. Rev. Lett. v. 50, 1983 - pp. 346-349
72 Кузнецов С.П. Динамический хаос (курс лекций) - М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001г. - 296 с.
73 Лоскутов А.Ю. Михайлов А.С. Введение в синергетику - М.: Наука, 1990г. — 272 с.
74 Шустер Г. Детерменированный хаос. - М.: Мир, 1988г. - 240с.
75 Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление: Пер. с англ. под ред. В.Ф. Писаренко. - М.: Мир, 1974, кн. 1. - 406 с
76 Takens F. Detecting Strange Attractors in Turbulence. Dynamical Systems and Turbulence edited by A.D. Rand , L - S Young Springer, Berlin, 1981 - pp. 366381
77 Макаров E. Инженерные расчеты в MathCad 14 - СПб.: Питер, 2007 - 592с.
78 Лучихин Л.А. Функция равновесия - клинические аспекты. Автореф. дис. док. мед. наук - М. 1991 г.
79 Лучихин Л.А., Пальчун В.Т., Доронина О.М. Современные методы реабилитации больных с вестибулярными расстройствами - Вестник отолорингологии №2 2004 - с. 4 - 8
80 Голдберг Эри Л., Ригне Дэвид Р., Уэст Брюс Дж. Хаос в функционировании организма говорит о здоровье - Scientific American, 1990
81 Баевский P.M., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения - Ультразвуковая и функциональная диагностика № 3 2001г. - с. 108—127
82 Чернобаев В.Г. Генераторы хаотических колебаний на основе систем фазовой синхронизации Дис.канд.техн.наук - М.: МЭИ, 2001г. - 184с.
83 Томашевский А.И. Формирование хаотических колебаний в усилительных трактах с фазовым управлением. Дис.канд.техн.наук - М.: МЭИ, 2003г. -212с.
84 Капранов М.В., Томашевский А.И. Регулярная и хаотическая динамика нелинейных систем с дискретным временем. Уч. Пособие - М: Издательский дом МЭИ 2009г. - 256с.
85 Шарковский А.Н. Сосуществование циклов непрерывного преобразования прямой в себя - Укр. матем. журнал №1 1961г. - с.61-71;
86 Мун Ф. Хаотические колеб
ый курс для научных работников и
инженеров. Перевод с анг. - М.: Мир, 1990г. - 312 с.
87 Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. Пер. с англ. Предисл. Ю.Л. Климонтовича. Изд. 2-е, доп. - М.: КомКнига, 2005г. - 248 с.
88 Изобов H.A. Введение в теорию показателей Ляпунова - Мн.: БГУ, 2006г. -
89 Ручкин К.А., Трофимов В.В. Численный анализ динамических систем с помощью показателей Ляпунова - Искусственный интеллект №4, 2006г. -с.281-289.
90 ГОСТ Р 7.0.11 - 2011 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Диссертация и автореферат диссертации. Структура и правила оформления - М.: Стандартформ, 2012г. - 12с.
91 Скворцов Д.В. Стабилометрия человека - история, методология и стандартизация - Медицинские информационные системы: Межведомственный тематический научный сборник. - Таганрог, 1995. -Вып.5. - С.132-135
92 Петров В.В. Материалы к изучению функции статического равновесия у человека - Труды Архангельского мед. института. 1968. - Вып.4. - С.37-39
319с.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.