Электродинамическое моделирование подповерхностных сред, зондируемых сверхширокополосными сигналами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.07, кандидат технических наук Ильин, Евгений Вячеславович

• Ильин, Евгений Вячеславович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ильин, Евгений Вячеславович

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ ПАРАМЕТРОВ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД С ПОМОЩЬЮ РАДАРОВ ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ.

1.1 Введение.

1.2 Эвристические подходы диагностики плоскослоистых сред.

1.2.1 Метод средней точки.

1.2.2. Метод поверхностного отражения.

1.2.3. Алгоритм инверсии при последовательном демонтаже слоев.

1.3. Алгоритмы диагностики на основе электродинамического моделирования.

1.3.1 Электромагнитная инверсия.

1.3.2. Алгоритм на основе метода вычислительной диагностики - разложения по плоским волнам.

1.3.3. Алгоритм на основе метода вычислительной диагностики — виртуального источника.

1.3.4. Алгоритм на основе метода вычислительной диагностики — дипольной аппроксимаци.

Выводы.

2. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СООТНОШЕНИЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД, ЗОНДИРУЕМЫХ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫМИ КОРОТКОИМПУЛЬСНЫМИ СИГНАЛАМИ.

2.1. Электродинамические основы реконструкции электрофизических и геометрических параметров диэлектрических объектов. Выбор модели дорожных покрытий.

2.2. Метод вычислительной диагностики.

2.3. Решение прямой задачи при использовании метода вычислительной диагностики.

2.4. О методах глобальной оптимизации.

2.5. Метод вычислительной диагностики - разложение по плоским волнам.

2.5.1. Определение пространственно-временной и пространственно-частотной векторной импульсной характеристик антенны.

2.5.2. Импульсная и передаточная характеристики приёмо-передающей антенны» и радиочастотного тракта РПЗ.

2.5.3. Представление поля антенны в виде разложения по плоским волнам и связь с векторной импульсной характеристикой антенны.

2.5.4. Формализация задачи зондирования слоистой среды.

2.5.5. К аппроксимации непрерывного спектра волн, рассеянных средой.

2.2.6. Моделирование поля излучения конечным числом плоских Е- и Н-волн.

2.5.7. Моделирование сигнатуры плоскослоистой среды, зондируемой СШП Т- , рупорной антенной (метод КРВО и разложение по плоским волнам).

2.6 Метод вычислительной диагностики - виртуальный источник.

2.6.1 Моделирование Т-рупорной антенны РПЗ на основе метода виртуального источника.

2.6.2. Представление ЭМ поля излучения одиночного ЭЭД (ЭМД) по плоским Е- и Н-волнам.

2.6.3. Определение отраженного ЭМ поля при возбуждении плоскослоистой среды полем горизонтального ЭЭД на основе представления в виде плоских Е- и Н- волн.

2.6.4. Моделирование полей излучения и рассеяния ЭЭД, расположенного над слоистой среды.

2.6.5. Восстановление параметров плоскослоистых сред при моделировании методом КРВО.

Выводы.

3. АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛА СРАВНЕНИЯ В МЕТОДЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ.

3.1. Генетический алгоритм.

3.1.1 Описание алгоритма.

3.1.2. Модификации генетического алгоритма.

3.1.3. Пример оптимизации невыпуклой функции.

3.2. Алгоритм роя пчел.

3.2.1. Описание алгоритма.

3.2.2. Пример минимизации функции с одним экстремумом.

3.2.3. Пример оптимизации невыпуклой функции.

3.3. К сравнению метода пчел и ГА.

3.4. Тестирование алгоритмов глобальной оптимизации на примере восстановления геометрических и электрофизических параметров плоскослоистой среды.

3.4.1. Восстановление параметров трехслойной плоскослоистой среды.

3.4.2. Восстановление параметров четырехслойной плоскослоистой среды.

Выводы.

4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МНОГОКАНАЛЬНОГО РАДАРА ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ.

4.1. Структура комплекса прикладных программ «ComDia».

4.2. Основные операции, реализованные в программе «Multilmage».

4.3. Некоторые особенности реализации программы «Multilmage».

4.3.1. Реализация операций «отменить» и «вернуть».

4.3.2. Хранение настроек программы.

4.3.3. Реализация генетического алгоритма.

4.4. Описание программы «Multilmage».

4.4.1. Главное окно программы «Multilmage».

4.4.2. Вычитание фоновых отражений.

4.4.3. Формирование радиоизображений.

4.4.4. Просмотр трехмерных радиоизображений.

Выводы.

5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД С ПОМОЩЬЮ МНОГОКАНАЛЬНОГО РАДАРА ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ С СШП КОРОТКОИМПУЛЬСНЫМ СИГНАЛОМ.

5.1. Описание многоканальных радаров подповерхностного зондирования с СШП короткоимпульсным сигналом.

5.1.1. Принцип действия многоканальных РПЗ.

5.2 Устройство многоканального РПЗ.

5.3. Процедуры калибровки тракта и измерение параметров приемо-передающей антенны.

5.3.1. Условия проведения эксперимента.

5.3.2. Процедуры калибровки.

5.4. Результаты экспериментального восстановления параметров плоскослоистой среды.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Электродинамическое моделирование подповерхностных сред, зондируемых сверхширокополосными сигналами»

Актуальность работы

Диагностика дорожных покрытий сводится к определению толщины слоев и электрофизических параметров (абсолютные диэлектрическая и магнитная проницаемости, проводимость) и последующей их связью с параметрами материалов и технологией дорожных покрытий.

Для диагностики дорожных покрытий используются радары подповерхностного зондирования (РПЗ) [1-5], использующие сверхширокополосные (СШП) сигналы (короткоимпульсные, со ступенчатым изменением частоты и т.д.). К СШП, согласно [6, 7], относятся сигналы, обладающие хотя бы одним из следующих свойств:

- разность между верхней/в и нижней/, частотами спектра/ -fu (ширина спектра по уровню -10 дБ) не менее 500 МГц;

- отношение ширины спектра/и к его средней частоте (fa +fu) / 2 (относительная полоса частот) не менее 0.2.

Радары подповерхностного зондирования, разрабатываемые на основе традиционных программных и аппаратных технологий отечественными и зарубежными фирмами: GSSI и Penetradar (США), ERA Technology и Redifon (Англия), Sensor and Software (Канада), NTT (Япония), MALA (Швеция), Radar Company (Латвия), НТП Тензор (Россия), ООО «Логические системы» (Россия) и др., не в состоянии решать многие важные народнохозяйственные задачи. В частности, при мониторинге дорожных покрытий (дорожной одежды), взлётно-посадочных полос и т.п. погрешность определения толщины слоев достригает 15-20 %, а электрофизических параметров в 20 - 30 %, что не позволяет судить о качестве выполненных строительных работ и наличии аномалий; затруднена сама идентификация аномалий - пустоты или заполненные водой и т.п.

Проблеме диагностики дорожных покрытий посвящено достаточно много работ. Большинство из них опираются на эвристические подходы, в частности: метод средней точки [8], метод поверхностного отражения [9] и алгоритм инверсии при последовательном демонтаже слоев [10].

Эти методы используют лучевую трактовку распространения и френелевские формулы, как правило, обладают существенными погрешностями при диагностике многослойных сред. Во-первых, только часть данных, регистрируемых РПЗ, используются при обработке. Во-вторых, лучевые модели распространения электромагнитной волны, применяемых в них, не учитывают истинную структуру зондирующего поля и непригодны для многослойных и «гонких» слоев структуры [11].

Чтобы полнее использовать информационную емкость регистрируемых РПЗ данных, необходимо осуществить полное электродинамическое моделирование процессов зондирования и рассеивания средой ЭМ поля с учетом характеристик приемопередающей антенны и тракта РПЗ и на последнем этапе реализовать инверсию регистрируемых данных [11, 12]. Поэтому в настоящее время развиваются электродинамические методы, учитывающие особенности зондирования, отражения и приема СШП сигнала для восстановления электрофизических и геометрических параметров многослойных сред [4, 13-17].

Актуальность работы обусловлена необходимостью существенно повысить достоверность диагностики параметров дорожных покрытий, увеличить в несколько раз оперативность мониторинга (за счет многоканальности), исключить трудоёмкие инвазивные процедуры контрольного бурения, сократить расходы на эксплуатацию, создать устойчивую ежегодно обновляемую базу данных параметров дорожных покрытий.

Описываемые в диссертации алгоритмы реализованы для использования с многоканальными РПЗ [18 - 20]. Многоканальные РПЗ позволяют, как приобрести новые функциональные возможности, так и улучшить характеристики, а именно:

- существенно сократить время мониторинга за счет многоканального режима работы;

- формировать в реальном масштабе времени ЗБ радиоизображение подповерхностной области с более высоким качеством по сравнению со стратегией комплексирования В-изображений;

- увеличить вероятность обнаружения и идентификации линейно протяжённых объектов (труб, кабелей) в силу формирования специфической радарограммы.

Целью работы является развитие методов, алгоритмов обработки и программного обеспечения реконструкции электрофизических и геометрических параметров подповерхностных плоскослоистых сред, зондируемых сверхширокополосными короткоимпульсными сигналами, для> повышения достоверности диагностики дорожных покрытий и родственных объектов;

Основные задачи диссертации

В соответствие с указанной целью в работе ставятся и решаются следующие задачи:

1. Развитие методов определения геометрических и электрофизических параметров дорожных покрытий на основе закономерностей, связывающих их параметры с формой „ рассеянного ими зондирующего сверхширокополосного короткоимпульсного сигнала.

2. Разработка алгоритмов учёта импульсных характеристик приёмо-передающих СШП антенн для электродинамических моделей разного уровня и процедур специальной калибровки подповерхностного радара для компенсации нестабильности сигнала генератора и устранения переотражений в тракте.

3. Разработка алгоритмов диагностики дорожных покрытий с учетом характеристики приёмо-передающей СШП антенны на основе двух подходов: метода вычислительной диагностики — разложения по плоским волнам и метода вычислительной диагностики — виртуального источника.

4. Разработка для многоцелевых многоканальных радаров подповерхностного зондирования единого комплекса прикладных программ, реализующего сбор информации и управление радарами, формирование радиоизображений и диагностику среды.

5. Проведение экспериментального исследования восстановления геометрических и электрофизических параметров дорожных покрытий с помощью многоканального сверхширокополосного РПЗ для подтверждения заложенных принципов и технологий.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанные алгоритмы электродинамического моделирования для диагностики подповерхностных сред на основе двух подходов: метода вычислительной диагностики — разложения по плоским волнам и метода вычислительной диагностики - виртуального источника позволяют решить многопараметрическую обратную задачу восстановления геометрических и электрофизических параметров плоскослоистых сред при зондировании сверхширокополосными короткоимпульсными сигналами с учётом характеристик приёмо-передающей антенны.

2. Разработанное программное обеспечение на основе развитых методов и соответствующих процедур калибровки уменьшает погрешность определения геометрических и электрофизических параметров плоскослоистых сред до значений ~10%, что позволит судить о качестве выполнения дорожных покрытий при их мониторинге, исключить трудоёмкие инвазивные процедуры контрольного бурения, сократить расходы на эксплуатацию, создать устойчивую ежегодно обновляемую базу данных эксплуатируемых объектов подземной инфраструктуры.

3. При экспериментальных исследованиях с помощью многоцелевого многоканального сверхширокополосного радара подповерхностного зондирования, использующего разработанное программное обеспечение, при существенном сокращении времени мониторинга в 2-3 раза достигнута погрешность -10% определения геометрических и электрофизических параметров тестируемых сред, что подтверждает заложенные принципы и технологии.

Методы исследований

Для решения поставленных задач используются:

- метод интегральных уравнений для постановки задачи восстановления электрофизических и геометрических параметров;

- метод конечных разностей во временной области и представления функции Грина в виде суперпозиции элементарных плоских Е- и Н-волн для решения прямой задачи; метод вычислительной диагностики для решения обратной задачи восстановления геометрических и электрофизических параметров плоскослоистых сред при зондировании сверхширокополосными короткоимпульсными сигналами;

- методы глобальной оптимизации (генетический алгоритм, алгоритм роя пчел) для поиска глобального минимума оптимизируемой невыпуклой и многопараметрической целевой функции (оптимизационного функционала); процедуры калибровки для компенсации нестабильности сигнала генератора, устранения переотражений в тракте, определения виртуального центра.

Достоверность полученных результатов обусловлена корректностью исходных положений и преобразований, использованием апробированного электродинамического аппарата при нахождении рассеянных электромагнитных полей методом конечных разностей во временной области, тестированием алгоритмов восстановления на моделях плоскослоистых сред с помощью моделирования методом конечных разностей во временной области, близостью результатов численного имитационного моделирования и натурного эксперимента.

Научная новизна

На> основе выявленных закономерностей, связывающих электрофизических и геометрических параметры сред с формой (спектральной плотностью) рассеянного ими зондирующего СШП короткоимпульсного сигнала, развиты методы и программные технологии диагностики дорожных покрытий. По сравнению с известными подходами развитые методы, алгоритмы обработки и процедуры калибровки на основе единого программного комплекса позволяют: уменьшить погрешности определения геометрических и электрофизических параметров дорожных покрытий до ~10 %, что позволит судить о качестве выполненных строительных работ, связав указанные параметры с качеством материалов и технологиями выполнения дорожных покрытий;

- существенно сократить время мониторинга за счет многоканального режима работы, исключить трудоёмкие инвазивные процедуры контрольного бурения, сократить расходы на эксплуатацию.

Практическая значимость результатов работы состоит в следующем:

- комплекс прикладных программ предназначен для многоканальных многофункциональных РПЗ и позволяет осуществлять управление РПЗ, регистрацию и первичную обработку принятых сигналов, вторичную обработку, формирование радиоизображений подповерхностных объектов, диагностику параметров среды и объектов инфраструктуры;

- разработанные алгоритмы на основе метода вычислительной диагностики — разложения по плоским волнам и метода вычислительной диагностики - виртуального источника могут быть использованы в радарах иного типа для повышения достоверности диагностики электрофизических и геометрических параметров дорожных покрытий.

Реализация и внедрение результатов работы

Комплекс прикладных программ, предназначенный для многоканальных многофункциональных РПЗ и позволяющий осуществлять управление РПЗ, регистрацию и первичную обработку принятых сигналов, вторичную обработку, формирование радиоизображений подповерхностных объектов, диагностику параметров среды (реализуемая на основе алгоритмов, разработанных в диссертации) и объектов инфраструктуры внедрены в РПЗ, разработанные с личным участием автора в НИР «Водолей» (госконтракт № 05/243, 2005 - 2007 гг. с в/ч 43753) и ОКР «Водолей-Э1» (госконтракт № 08/49,2008 - 2010 гг. с в/ч 43753).

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на:

-XIII International Conference on Ground Penetrating Radar Lecce, Italy, June 21-25,

2010.

- 17-й, 20-й Международной Крымской конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии». Севастополь, Украина, 2007, 2010 гг.

-Progress In Electromagnetics Research Symposium Proceedings, Moscow, Russia, August 18-21,2009;

- 3-й Международной конференции- Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации, Суздаль, 2009.

- 14-й Международной Научно-технической Конференции "Радиолокация, навигация, связь (ШЧС - 2008)". Воронеж, 2008.

- Второй всероссийской научной конференции-семинара «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике». Муром, 2006 г.;

- Научно-технической конференции «Центральный научно-исследовательский институт радиоэлектронных систем - 2006»:. Москва, 2006 г.;

- Научно-технической конференции МАИ. Москва, 2005, 2006, 2008 гг.

Публикации. По основным результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано 17 печатных работ, из них 5 научных статей (4 в журналах, рекомендуемых ВАК) и 12 тезисов докладов.

Структура и объем работы:

Диссертационная работа изложена на 197 машинописных страниц и состоит из введения, пяти разделов, заключения, 1 приложения и списка использованных источников. Иллюстративный материал представлен в виде 90 рисунков и 8 таблиц. Список литературы включает 89 наименований.

Заключение диссертации по теме «Антенны, СВЧ устройства и их технологии», Ильин, Евгений Вячеславович

Выводы

1. Рассмотрены параметры многоканальных РПЗ с СШП КИ сигналом [90], разработанных совместно с НТП «Тензор» (Нижний Новгород) в рамках НИР «Водолей» (длительность зондирующего сигнала - 1 не, ширина полосы рабочих частот - 0.6 - 2 ГГц, ширина полосы захвата -1м, тип антенного элемента - Т-рупор, интерфейс для управления прибором - LPT) и ОКР «Водолей - Э1» (длительность зондирующего сигнала - 1 не, ширина полосы рабочих частот - 0.5 - 2.5 ГГц, ширина полосы захвата -1м, тип антенного элемента - неоднородный металло-диэлектрический излучатель, интерфейс для управления прибором - USB).

РПЗ содержит следующие модули: генератор тактовых импульсов; генератор зондирующих импульсов; многоканальный СВЧ коммутатор; стробоскопический преобразователь; малошумящий усилитель СВЧ сигнала; аттенюатор; цифро-аналоговые преобразователи; аналого-цифровой преобразователь; датчик меток; преобразователь питания.

Функционирование радаров обеспечивается комплексом прикладных программ, реализующего управление радаром подповерхностного зондирования, сбор данных, визуализация и первичная обработка, формирование двумерных и трехмерных радиоизображений подповерхностных объектов, диагностику параметров слоистых сред и линейных объектов (труб, кабелей). Описание комплекса прикладных программ приведено в разделе 4 диссертации.

2. Реализованы процедуры калибровки РПЗ, включающие компенсацию нестабильности сигнала генератора, регистрацию отраженных сигналов в ряде тестовых режимах (отражение от «бесконечного» идеально проводящего плоского экрана, излучение антенной в свободное пространство и т.п.). Процедуры калибровки позволяют осуществить вычитание сигналов, обусловленных внутренними переотражениями в РЧ тракте и антенне, определить координату виртуального источника (необходимого при решении прямой задачи) и передаточную функцию приемо-передающей антенны.

3. Экспериментально восстановлены координаты виртуального источника приемопередающей антенны, определена ее передаточная (импульсная характеристика) и получена сигнатура (передаточная характеристика) четырехслойной плоскослоистой среды.

Экспериментально восстановлены электрофизические и геометрические параметры тестовой четырехслойной плоскослоистой среды с помощью алгоритма на основе МВД -виртуального источника. Относительная погрешность восстановления параметров слоев не превышают 10% и составляют 3.5 % для диэлектрической проницаемости второго слоя (сухого песка), 0.0 % для диэлектрической проницаемости третьего слоя (пенопласт), 2.0 % для толщины второго слоя и 6.0 % для толщины третьего слоя.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация посвящена диагностике геометрических и электрофизических параметров подповерхностных слоистых сред, зондируемых с помощью РПЗ с СШП КИ сигналов.

Проведен аналитический обзор существующих методов диагностики плоскослоистых сред, в частности, рассмотрены эвристические подходы к диагностике, которые основаны на френелевских формулах и используют лучевую трактовку распространения электромагнитных волн. Такие подходы полностью игнорируют влияние ПП антенны и радиочастотного тракта РПЗ на характеристики зондирующего и рассеянного сигналов, что снижает точность определения параметров многослойной среды. Рассмотрены подходы, основанные на комплексном подходе, в том числе на строгом электродинамическом моделировании, что позволяет повысить точность диагностики.

Определены основные этапы стратегии реконструкции электрофизических и геометрических параметров слоистых сред по измеренным дискретным пространственно-частотным выборкам рассеянного электромагнитного поля. Рассмотрены основные теоретические соотношения реконструкции параметров слоистых сред, зондируемых СШП КИ сигналами.

Основными моментами восстановления параметров являются МВД, сводящий нелинейную обратную задачу к минимизации целевой функции (функционала невязки); метод конечных разностей во временной области и представление функции Грина в виде суперпозиции элементарных плоских Е- и Н-волн для решения прямой задачи; методы глобальной оптимизации (генетический алгоритм, алгоритм роя пчел) для минимизации невыпуклой и многопараметрической целевой функции.

В соответствии с общей стратегией реализованы два алгоритма восстановления параметров плоскослоистых сред: алгоритм на основе МВД - разложения по плоским волнам и алгоритм на основе МВД - виртуального источника.

Алгоритм на основе МВД — разложения по плоским волнам основан на расчете (или измерении) векторного электрического поля на плоскости в ближней зоне передающей антенны с последующим разложением этого поля по плоским Е- и Н-волнам, определении числа плоских волн, которые следует учитывать при оценке френелевских коэффициентов отражения от среды, исходя из задаваемой погрешности и трансформации рассеянного поля на выход приёмной антенны. Подобный подход позволяет в рамках единого подхода определить передаточную характеристику слоистой среды и импульсную характеристику приемо-передающей антенны. Достоверность подхода подтверждена численным моделированием на основе метода КРВО и рассмотренным алгоритмом на основе МВД -разложения по плоским волнам.

Алгоритм на основе МВД - виртуального источника основан на представлении реальной антенны (Т-рупор, щелевой металлодиэлектрический неоднородный излучатель) некой "эквивалентной" антенной. При этом характеристики антенны и поле излучения, отраженное слоистой средой, отождествляется с полем, создаваемым ЭЭД. Последний расположен над поверхностью среды в точке, определяемой координатами некоторого «виртуального источника», расположенного внутри реальной антенны. Проведено численное моделирование восстановления параметров четырехслойной среды алгоритмом на основе МВД - виртуального источника и показано удовлетворительное совпадение с моделированием на основе метода КРВО.

Для минимизации функционала, полученного с помощью МВД, целесообразно использовать методы глобальной оптимизации, в частности ГА и алгоритм роя пчел. Проведено тестирование используемых алгоритмов глобальной оптимизации на различных целевых функциях (гиперсфера и функция Швефеля). Проведено восстановление параметров плоскослоистой среды с учетом одной плоской волны, падающей по нормали, с помощью ГА, что показало возможность применения методов глобальной оптимизации к данной задаче. Показана зависимость погрешности восстановления параметров трехслойной и четырехслойной сред от соотношения сигнал-шум. При соотношении сигнал-шум 17 дБ погрешность восстановления параметров трехслойной среды не превышает 10%, а при соотношении сигнал-шум 20 дБ не превышает 5%. При увеличении соотношения сигнал-шум погрешность уменьшается. Для восстановления диэлектрических проницаемостей четырехслойной среды с точностью 10% необходимо соотношение сигнал-шум 30 дБ и более, при таком соотношении сигнал-шум погрешности восстановления толщин слоев не превышают 5%.

Описан комплекс прикладных программ, разработанный для многоканальных многофункциональных радаров подповерхностного зондирования, созданных в рамках НИР «Водолей» и ОКР «Водолей-Э1». Представлена общая структурная схема комплекса прикладных программ и особенности реализации некоторых ее модулей, в частности, модуля генетического алгоритма. Показан интерфейс программы «Multiimage», а также описаны ее основные возможности. Комплекс прикладных программ, включающий в себя программы «MultiScan» и «Multiimage», написан с использованием следующих инструментальных средств разработки: программа «MultiScan», написана на языке С++ в среде С++ Builder; программа «Multiimage» написана на языке С# под платформу Microsoft .NET Framework 2.0, для отображения трехмерной графики используются OpenGL и библиотека The Тао Framework.

Описаны два многоканальных многофункциональных РПЗ, разработанные с личным участием автора в НИР «Водолей» (госконтракт № 05/243, 2005 - 2007 гг. с в/ч 43753) и ОКР «Водолей-Э1 » (госконтракт № 08/49, 2008 — 2010 гг. с в/ч 43753), которые использовались для диагностики параметров плоскослоистых сред. Представлены их основные параметры и описан принцип действия.

Приведены экспериментальные исследования восстановления параметров плоскослоистых сред с помощью многоканального РПЗ со сверхширокополосным короткоимпульсным сигналом. Описаны процедуры калибровки, позволяющие устранить мешающие переотражения в приемо-передающем тракте РПЗ, учесть нестабильность сигнала генератора, а также определить положение «виртуального центра» антенны для использования алгоритма восстановления на основе МВД - виртуального источника. Показаны экспериментальные и теоретические передаточные характеристики четырехслойной среды, построен минимизируемый функционал сравнения и представлены результаты восстановления. Относительная погрешность восстановления толщин и диэлектрических проницаемостей слоев не превышает 10 %.

Таким образом, развитые методы, алгоритмы обработки и программное обеспечение реконструкции электрофизических и геометрических параметров подповерхностных плоскослоистых сред, зондируемых СШП КИ сигналами, позволяют повысить достоверность диагностики дорожных покрытий и родственных объектов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ильин, Евгений Вячеславович, 2010 год

1. Подповерхностная радиолокация /Под. Ред. М.И.Финкелыптейна. М.: Радио и связь, 1994,216 с.

2. Daniels D.J. Surface-Penetrating Radar. — London: The Institution of Electrical Engineers, 1996.

3. Вопросы подповерхностной радиолокации. Коллективная монография / Под ред. А. Ю. Гринёва.-М."Радиотехника, 2005.-416с.:ил. (Сер. «Радиолокация»).

4. Гринев А.Ю., Темченко B.C., Ильин Е.В. Два подхода к восстановлению параметров плоскослоистых сред при короткоимпульсном сверхширокополосном зондировании,— Успехи современной радиоэлектроники, 2009, №1-2.с.39-50.

5. Гринев А.Ю., Темченко B.C., Ильин Е.В. Диагностика параметров плоскослоистых сред с учетом векторной пространственно-временной импульсной характеристики приемопередающей антенны //Радиотехника, 2008, №2.

6. Federal Communication Commission USA (FCC) 02-48, ET Docket 98-153, First Report and Order, April 2002.

7. Federal Communication Commission USA (FCC) 04-285, ET Docket 98-153, Second Report and Order and Second Memorandum Opinion and Order, December 2004.

8. S.R. Pennock, M.A. Redfern. Multihead Configuration for Ground Penetrating Radar and Depth Determination 11th International Conference on Ground Penetrating Radar, June 19-22, 2006, Columbus Ohio, USA.

9. S. Lambot, E.C. Slob, I. van den Bosch. Modeling of GPR for Accurate Characterization of Subsurface Electric Properties.- IEEE Trans. On Gescience and Remote Sensing, vol. 42, No. 11, 2004,. pp.2555-2567.

10. Lucia Medina, Román Alvarez, GPR interface detection by means of a time-delay beam-forming algorithm for multilayered media imaging, Tenth International Conference on Ground Penetrating Radar, 21-24 June, 2004, Delft, The Netherlands. (159 pdf)

11. U. Spagnolini, Permittivity Measurements of Multilayered Media With Monostatic Pulse Radar.- IEEE Trans. On Gescience and Remote Sensing, vol. 35, No.2,1997,. pp.454-463.

12. Гринев А.Ю., Темченко B.C., Ильин Е.В. Диагностика параметров плоскослоистых сред с учетом векторной пространственно-временной импульсной характеристики приемопередающей антенны-Радиотехника, 2008, №2.с.З-17.

13. Lambot S., Slob Е.С., Van den Bosch I. Modeling of GPR for Accurate Characterization of Subsurface Electric Properties ШЕЕ Trans. On Gescience and Remote Sensing, vol. 42, No.l 1, 2004,. pp.2555-2567.

14. S. Lambot, E.C. Slob, I. van den Bosch. Modeling of GPR Signal and Inversion for Identifying the Subsurface Dielectric Properties. Proceedings of the 10th International Conference on Ground Penetrating Radar - Delf, The Netherlands, 2004.

15. А.Ю. Гринев, B.C. Темченко, Е.В. Ильин. Моделирование зондирующих и рассеянных электромагнитных полей на основе дипольной аппроксимации характеристик антенны подповерхностного радара.- Антенны №12, 2009 М.: Радиотехника, стр 60-71.

16. Grinev A. Yu, Sablin V. N., Bagno D. V., Temchenko V. S. Multi-Channel UltraWideband Short-Pulse Ground Penetrating Radar- Proceedings of the 5th European Radar Conference, October 2008, Amsterdam, The Netherlands, pp. 296-299.

17. Arcone, S. А., P. Peapples, and L. Liu. Propagation of a ground-penetrating radar (GPR) pulse in a thin-surface waveguide, Geophysics, 68, 1922-1933.

18. Chunlin Huang, Yi Tao, The Calibration Technology of Subsurface Penetrating Radar, 11th International Conference on Ground Penetrating Radar, June 19-22, 2006, Columbus Ohio, USA.

19. Huichun Xing, Jing Li, Xuemin Chen, Richard Liu Hua Chen, GPR Reflection Position Identification by STFT, Tenth International Conference on Ground Penetrating Radar, 21-24 June, 2004, Delft, The Netherlands. (158 pdf)

20. Hyoung-sun Youn, Chi-Chih Chen, Novel Preprocessing Techniques: Advanced Antenna Calibration and Clutter reduction, 11 th International Conference on Ground Penetrating Radar, June 19-22, 2006, Columbus Ohio, USA. (184 pdf)

21. D.F. Kelley, T. J. Destan, R. J. Luebbers. Debye Function Expansions of Complex Permittivity Using a Hybrid Particle Swarm-Least Squares Optimization Approach IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 55, No.7, 2007, pp. 1999-2005.

22. Сегаран Т. Программируем коллективный разум. — Пер. с англ. СПб: Символ-Плюс, 2008. - 368 е., ил.

23. Методы измерений характеристик антенн СВЧ /Захарьев JI.H., Леманский А.А., Турчин В.И. и др; Под ред. Н.М. Цейтлина М.: Радио и связь., 1985. - 368 с

24. Методы измерений параметров излучающих систем в ближней зоне /Л.Д.Бахрах, С.Д.Кременецкий, А.П.Курочкин и др. Л.: Наука, 1985. - 272 с.

25. Ayatollahi М, Safavi-Naeini S. A New Representation for the Green's Function of Multilayer Media Based on Plane Wave Expansion . IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 52, No.6, 2004,. pp. 1548-1557.

26. Tavlov A., Hagness S. C. Computational Electrodynamics: The Finite-Difference TimeDomain Method. Boston, London, Artech House, 2000, p. 853.

27. Proceedings 10-th International Conference on Ground Penetrating Radar.- Delf, The Netherlands, 2004. 230 p.

28. Гринёв А.Ю., Зайкин A.E., Чебаков И.А. Применение метода вычислительной диагностики в задачах подповерхностного радиозондирования. — Радиотехника, 2001, №3, с.21-27.

29. Стрэттон Дж. А. Теория электромагнетизма: Пер. с англ./Под ред. С.М. Рытова-М.-Л.:ГИТТЛ, 1948. 540 с.

30. Марков Г.Т., Чаплин А.Ф. Возбуждение электромагнитных волн. М.: Энергия, 1983.-295 с.

31. Дмитриев В.И. Обратные задачи электромагнитных методов геофизики. В книге Некорректные задачи естествознания /Под ред. А.Н. Тихонова, А.В. Гончарского М.: Изд. Московского Университета, 1987.

32. Гринёв А.Ю., Зайкин А.Е., Чебаков И.А. Применение метода вычислительной диагностики в задачах подповерхностного радиозондирования. Радиотехника, 2001, №3, с.21-27.

33. Некорректные задачи естествознания / Под ред. А.Н. Тихонова, А.В. Гончарского М.: Изд. Московского Университета, 1987.

34. Дмитриев В.И. Обратные задачи электромагнитных методов геофизики. В книге Некорректные задачи естествознания /Под ред. А.Н. Тихонова, А.В. Гончарского.- М.: Изд. Московского Университета, 1987.

35. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Регуляризирующие алгоритмы и априорная информация. М.: Наука, 1983.

36. Holland, John Н. Adaptation in Natural and Artificial Systems / John H. Holland. Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975. - 206 p.

37. Комарцова, Л.Г., Максимов, А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов. -2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 400 е.: ил. -(Информатика в техническом университете.)

38. Back, Т. The Self-Adaptation in Genetic Algorithms.- Proceedings of the First European Conference on Artificial Life, Germany: University of Dortmund, 1992. 263-271 pp.

39. Pham DT, Ghanbarzadeh А, Кос E, Otri S, Rahim S and Zaidi M. The Bees Algorithm -A Novel Tool for Complex Optimisation Problems. Technical Note, Manufacturing Engineering Centre, Cardiff University, UK, 2005. 6 p.

40. D.T. Pham, A. Ghanbarzadeh, E. Кос, S. Otri , S. Rahim , M. Zaidi The Bees Algorithm A Novel Tool for Complex Optimisation Problems Manufacturing Engineering Centre, Cardiff University, Cardiff CF24 ЗА A, UK.

41. Shlivinski A.,. Heyman E., Kastner R. Antenna characterization in the time-domain-IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 45, No.7, 1997, pp. 1140-1149.

42. Ciattaglia M., Marrocco G. Approximate calculation of time-domain effective height for aperture antennas. IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 53, No.3, 2005,. pp. 1054-1061.

43. Гринёв А.Ю., Воронин E.H. Пространственно-временное представление электромагнитного поля короткоимпульсных сверхширокополосных антенн. Радиотехника и электроника, 2006, т.51, № 3.

44. Stanislav L. William A. D. Unified Frequency and Time-Domain Antenna Modeling and Characterization. IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 53, No.9, 2005,. pp.2882-2888.

45. Методы измерений параметров излучающих систем в ближней зоне / Л.Д.Бахрах, С.Д.Кременецкий, А.П.Курочкин и др. Л.: Наука, 1985. - 272 с.

46. Morgan М. A. Ultra-Wideband Impulse Scattering Measurements.- IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 42, No.6, 1994,. pp.840-847.

47. Duroc Y., Tan-Phu Vuong., Tedjini S. A. Time/Frequency Model of Ultrawideband Antennas. IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 55, No.8, 2007, pp.2342-2350.

48. Smith G.S. A direct derivation of a single-antenna reciprocity relation for the time domain. IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 52, No.6, 2004,. pp. 1568-1577.

49. Авдеев В. Б., Ашихмин А. В., Пастернак Ю. Г., Попов И. В. Модель сверхширокополосной щелевой антенны и оптимизация ее геометрии с помощью генетического алгоритма, Антенны, М.:изд-во Радиотехника, № 4, 2005 г.

50. Воеводин В. В., Кузнецов В. А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984.

51. Бреховских JI.M. Волны в слоистых средах.-М.: Наука, 1973.-343 с.

52. L.E. Ricard Peterson, Glen S. Smith. An Estimate of the Error Caused by the Plane-Wave Approximation in Free-Space Dielectric Measurement Systems. IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 50, No.6, 2002, pp. 878-888.

53. Папулис А. Теория систем и преобразований в оптике. М.: Изд. Мир, 1971. - 495с.

54. Taaghol A., Sarkar Т. К. Near/far field transformation for arbitarary near-field geometry utilizing an equivalent magnetic current IEEE Trans. Electromagn. Compat., vol. 38, pp. 536-542, Aug. 1996.

55. Peter Meincke, Thorkild B. Hansen, Plane-Wave Characterization of AntennasClose to a Planar Interface- IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 42, No.6, 2004,. pp. 1222-1232.

56. Chew W.C. A quick way to approximate a Sommerfeld-Weyl-Type integral. IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 36, No.l 1, 1988, pp. 1654-1657.

57. Сагарян. Т. Программируем коллективный разум. Пер. с англ. - СПб: Символ-Плюс, 2008.-368 е., ил. ISBN 13: 978-5-93286-119-6, ISBN10: 5-93286-119-3

58. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс ; Пер. с англ. Осипов А. И. М.: ДМК Пресс, 2006 — 312 е.: ил. ISBN 5-94074275-0.

59. Schwefel, Н.-Р.: Numerical optimization of computer models. Chichester: Wiley & Sons, 1981.

60. Kirkpatrick, S.; C. D. Gelatt, M. P. Vecchi. "Optimization by Simulated Annealing". Science. New Series 220 (4598): 1983. 671-680 pp. ISSN 00368075

61. Винокуров В. И., Каплин С. И., Петелин И. Г. Электрорадиоизмерения: Учеб. пособие для радиотехнич. спец. вузов/Под ред. В. И. Винокурова. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш шк., 1986. 351 с: ил.

62. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы и их применение—Таганрог, Изд-во ТРТУ, 2002, 242 с.

63. Balanis С.А. Modern Antenna Handbook / Constantine A. Balanis, Wiley-Interscience, 2008 - 1680 p.: ISBN: 0-47003-634-6

64. Eberhart, R. C. and Kennedy, J. A new optimizer using particle swarm theory. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micromachine and Human Science, Nagoya, Japan. 39-43 pp, 1995

65. Козлов К. В., Лось В. Ф. Эффективный алгоритм- для- решения многопараметрических задач оптимизация по методу роя пчел, Антенны, М.:изд-во Радиотехника, № 4, 2005 г.

66. Haupt Randy L., Werner Douglas H.Genetic Algorithms in Electromagnetics, Wiley-IEEE Press, 2007, 301 ppISBN: 0-47148-889-5.

67. K. Von Frisch, Bees: Their Vision, Chemical Senses and Language. Revised edn, Cornell University Press, N.Y., Ithaca, 1976

68. Троелсен Э. С# и платформа .NET. Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2002. - 800 е.: ил

69. Тихомиров Ю. В. OpenGL. Программирование трехмерной графики. 2-е изд. -СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 304 е.: ил.

70. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. — СПб: Питер, 2003—368 е.: ил. (Серия «Библиотека программиста»)

71. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ / Перев. с англ. Бином, Невский Диалект, 1998, 560 с.

72. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии / Перев. с англ. — СПб.: Питер, 1997.

73. Буч Г. Язык UML. Руководство пользователя / Грейди Буч, Джеймс Рамбо, Айвар Джекобсон: Пер. с аргл. Слинкин A.A. 2-е изд., стер. - М.: ДМК Пресс; СПб.: Питер, 2004.432 е.: ил.-(Серия «Объектно-ориентированные технологии в программировании»).

74. Хантер Д., Рафтер Дж., Фоссет Дж. и др. XML. Базовый курс. / Пер. с англ.-М.:Вильямс, 2009. 1344 с.

75. Sarkar Т.К., Rahman J. Deconvolution and total least squares in finding the impulse response of an electromagnetic system from measured data. ШЕЕ Trans. Antennas Propagat., vol. 43, No.4, 1995, pp. 416-421.

76. F. Tseng, Т.К. Sarkar. Deconvolution of the Impulse Response of a Conducting Sphere by the Conjugate Gradient Method.- ШЕЕ Trans. Antennas Propagat., vol. 35, No.l, 1987,. pp.105110