Непараметрическое обнаружение и классификация объектов в сейсмических системах охраны тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Соколова, Дарья Олеговна

• Соколова, Дарья Олеговна
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Соколова, Дарья Олеговна

Содержание

Перечень сокращений

Введение

1 Задачи обнаружения и классификации объектов в ССО

1.1 Основные сведения о сейсмических системах охраны

1.2 Основные сведения о ССО типа «Азимут» и регистрируемых в

них сигналов

1.3 Обнаружение и классификация объектов в ССО

2 Предварительная обработка сигналов сейсмодатчиков

2.1 Использование модели предсказания для описания сигналов локального сейсмического датчика

2.2 Модель предсказания для описания сигналов группы сейсмических датчиков (векторная модель)

2.3 Идентификация параметров векторной модели

2.4 Векторная модель для группы из двух датчиков

2.5 Сравнительная оценка векторной и локальной обработок

2.6 Выводы

3 Непараметрический алгоритм обнаружения объектов в сейсмической системе охраны

3.1 Статистический подход к решению задачи обнаружения

3.2 Анализ решающего правила

3.3 Экспериментальные исследования

3.3.1 Обнаружение объектов с непрерывным воздействием на грунт

3.3.2 Обнаружение объектов с импульсным воздействием на грунт

3.4 Исследования на реальных сигналах

3.5 Выводы

4 Классификация объектов по спектральным признакам сейсмических

сигналов

4.1 Выбор вектора признаков для классификации объектов в ССО

4.2 МП-классификация сейсмических сигналов, основанная на моментных характеристиках спектров

4.3 Анализ работы алгоритма классификации

4.3.1 Исследование на математических моделях

4.3.2 Исследование на реальных сигналах

4.4 Выводы 98 Заключение 99 Список использованных источников 101 Приложение А. Акт о внедрении результатов кандидатской

диссертационной работы

Приложение Б. Вероятностные свойства последовательности vf 118 Приложение В. Математическое ожидание и дисперсия числа

пересечений при гипотезе Н0

Приложение Г. Использование численных методов расчета интегралов при определении математического ожидания и

дисперсии числа пересечений при гипотезе Н1

Приложение Д. Цифровое накопление локальных результатов

классификации при вынесении решения 136 Приложение Е. Результаты классификации при статистическом

моделировании

Перечень сокращений

АЦП - аналого-цифровой преобразователь

30 - зона обнаружения

КФ - корреляционная функция

МП - максимальное правдоподобие

осш - отношение сигнал шум

ПРВ - плотность распределения вероятностей

спм - спектральная плотность мощности

ско - среднеквадратическое отклонение

ссо - сейсмическая система охраны

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Непараметрическое обнаружение и классификация объектов в сейсмических системах охраны»

Введение

Защита периметра - один из наиболее важных элементов комплекса мер обеспечения безопасности объекта, особенно для атомных или теплоэнергетических станций, нефтегазоперерабатывающих предприятий, нефтяных терминалов, аэропортов, складов готовой продукции и т.д. В ряде случаев крупные объекты имеют внутри периметра еще дополнительные защищаемые локальные зоны - наиболее важные и ответственные участки (сосредоточение материальных ценностей и т.д.). Часто возникает задача временной, краткосрочной охраны небольших периметров, например, при остановке транспорта с ценным грузом, временном складировании оборудования, строительстве и т.п. Важнейшим направлением решения проблем в этой области является совершенствование применяемых технических средств. Среди них всё возрастающее внимание привлекают сейсмические системы охраны (ССО), основанные на использовании сигналов сейсмических датчиков [3-5, 15, 24, 30, 40, 71]. Это обусловлено рядом достоинств таких систем, и, не в последнюю очередь, их абсолютной скрытностью, поскольку принцип действия ССО является пассивным, а сейсмические датчики и соединительные провода обычно погружаются в грунт [37, 62, 102, 105].

Сейсмические сигналы содержат в себе информацию о факте перемещения, о местоположении движущегося объекта, о его типе. Исходя из этого, анализ сейсмических сигналов должен быть направлен на решение задач обнаружения движущегося объекта, определения его типа (классификация), текущей оценки его координат. Существенное значение имеют требование малого энергопотребления [61], обеспечивающего значительное время работы в автономном режиме, обработки сигналов в реальном времени, а также высокий уровень мешающих сигналов, обусловленных присутствием сейсмического фона.

Решение перечисленных задач ССО требует развития математических методов, создания алгоритмов и программ, реализующих необходимые функции обработки сигналов.

В настоящее время исследования в области ССО проводятся компанией Geoquip (Великобритания), компанией Safeguards Technology (США), ФГУП НИКИРЭТ (Россия, г. Пенза), ФГУП ПО «Север» (Россия, г. Новосибирск). Известно, что в последние десятилетия научные исследования ведутся A.A. Вольским [10, 20], В.А. Дудкиным [16-21, 60], В.А. Ивановым [29, 31 -36, 42, 70], И.Н.Крюковым [31, 36, 42-44], Ю.А.Олениным [16, 53-56], Н.В. Онуфриевым [33, 36, 57-59] М.А. Райфельдом [11- 13, 49, 64-69], A.A. Спектором [11 - 13, 49, 64 - 68, 75, 78 - 85, 111], Г.К. Чистовой [1,8- 10, 51, 55, 91 - 96], среди зарубежных исследователей стоит выделить A. Pakhomov и A. Sicignano [107, 110], L. Peck [108], Z. Liang [101, 106], M.S. Richman [109], G. Succi [112].

В опубликованных работах при решении задач обнаружения и классификации находящегося в зоне действия системы объекта, авторами, как правило, используются характерные особенности модуляции интенсивности сигнала, свойственные тому или иному типу сейсмоактивных объектов. Созданные на основе этих особенностей алгоритмы сохраняют свою работоспособность лишь для объекта соответствующего типа. Поскольку реальные ССО позволяют обнаруживать и классифицировать несколько типов объектов, алгоритмы объединяются, что приводит к усложнению процедуры обработки, требующей значительных ресурсов вычислительных устройств для ее осуществления. Кроме того, не всегда учитывается требование стабилизации вероятности ложной тревоги, а также тот факт, что ССО относятся к числу систем реального времени, где задержки в принятии решения недопустимы.

Целью диссертационной работы является разработка метода обнаружения объектов в ССО, не зависящего от их типа и обеспечивающего стабильный уровень вероятности ложной тревоги, и метода классификации

обнаруженных объектов, позволяющего получать решение в режиме реального времени. Для этого были решены следующие задачи:

• выбор признака, позволяющего различать полезный и фоновый сигналы, обладающего свойствами, способствующими построению непараметрического критерия обнаружения;

• разработка непараметрического алгоритма обнаружения объектов в ССО;

• анализ характеристик обнаружения для объектов с различным характером воздействия на грунт;

• выбор вектора признаков для распознавания сигналов различных объектов;

• разработка алгоритма классификации объектов в сейсмических системах обнаружения,

• исследование эффективности разработанных алгоритмов при помощи статистического моделирования и испытаний на реальных сигналах в полунатурных условиях.

Методы исследований, используемые в работе, основываются на теории вероятностей и математической статистике, теории случайных процессов, теории обнаружения и статистической классификации. Использовались байесовский алгоритм проверки гипотез, оценивание по принципу максимального правдоподобия (МП), алгоритм принятия решений по критерию Неймана-Пирсона. При исследовании алгоритмов с использованием пакета МАТЪАВ [22] применялись методы статистического моделирования, численные методы расчета многомерных определенных интегралов, полунатурное моделирование.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней впервые:

• решена задача универсального обнаружения сейсмоактивных объектов с помощью разработанного непараметрического алгоритма, обеспечивающего стабильный уровень вероятности ложных тревог;

• решена задача универсальной классификации сейсмоактивных объектов;

• получены оценки эффективности работы предложенных алгоритмов.

Достоверность полученных результатов, адекватность разработанных

алгоритмов обнаружения и классификации подтверждаются последовательностью и строгостью математических построений, согласованностью результатов математического моделирования и их экспериментальной проверки на реальных сигналах, публикацией в рецензируемых журналах ВАК и апробацией на конференциях.

Практическая ценность и внедрение результатов. Научные и практические результаты выполненного исследования были применены в научно-исследовательских работах, проводившихся в 2010-2012 годах на кафедре теоретических основ радиотехники НГТУ. Соответствующим актом внедрения (см. Приложение А) подтверждается, что результаты диссертационной работы использованы при создании экспериментальных образцов изделия ССО, выпускаемого ФГУП ПО «Север» (г. Новосибирск). Разработанные алгоритмы обнаружения и классификации позволили повысить вероятность правильного обнаружения, упростить процедуру классификации типа объекта.

Основные положения, выносимые на защиту:

® непараметрический метод обнаружения сейсмоактивных объектов на основе анализа числа пересечений их сигналами нулевого уровня;

• метод классификации сейсмоактивных объектов на основе спектральных признаков их сигналов;

• алгоритмы, построенные на основе указанных методов;

• результаты анализа работы предложенных алгоритмов.

Апробация работы. Результаты работы обсуждались на 6 всероссийских и 6 международных конференциях, в том числе:

• Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития» (г. Томск, ТУ СУР, 2007 г.),

• Всероссийская научная конференция с международным участием «Проблемы развития и интеграции науки, профессионального образования и права в глобальном мире» (г. Красноярск, СФУ, 2007, 2009 гг.),

• Конференция с международным участием «Современные проблемы радиоэлектроники» (г. Красноярск, СФУ, 2008 - 2009 гг.),

• Международная конференция «Актуальные проблемы электронного приборостроения» (г. Новосибирск, НГТУ, 2008, 2010, 2012 гг.),

• Международная конференция-семинар по микро/нанотехнологиям и электронным приборам (Алтай, Эрлагол, НГТУ, 2009 г.),

• Всероссийская научная конференция молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (г. Новосибирск, НГТУ, 2009 г.),

• Международная конференция «Автоматизация, управление и информационные технологии» (г. Новосибирск, Академгородок, ГАБТЕО, 2010 г.),

« Всероссийский, с международным участием, научный симпозиум по теории и приложениям непараметрических и робастных статистических методов «Непараметрика» (г. Томск, ТГУ, 2012 г.).

Публикации. Результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 16 печатных работах, из них 3 - статьи в изданиях, внесенных в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата и доктора наук, 2 - в сборниках научных трудов и 11 - в материалах трудов научно-технических конференций и семинаров.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов основной части, заключения, списка использованных источников и 6 приложений. Объем работы составляет 115 страниц основного текста, включая 50 рисунков, 7 таблиц, и список использованных источников из 112 наименований.

1 Задачи обнаружения и классификации объектов в С СО

Сейсмические системы охраны периметра являются новым, интенсивно развивающимся типом охранных систем, который позволяет контролировать обстановку на территории путем анализа сейсмических колебаний, возникающих при передвижении различных объектов по поверхности земли [49]. В п. 1.1 приведены основные сведения о ССО, рассматриваются особенности периметровых систем данного типа. Определяется круг задач, решаемых ССО.

Известно достаточно большое количество исследований, направленных на решение задач обнаружения и классификации объектов в ССО, однако проблема создания оптимальных универсальных алгоритмов еще не решена. В п. 1.2 представлен анализ существующих алгоритмов обнаружения и классификации. Кроме того, в данном пункте сформулированы задачи диссертации о разработке новых математических методов, создания алгоритмов и программ, реализующих необходимые функции обработки сигналов.

Поскольку в ходе диссертационной работы предполагается экспериментальное исследование разработанных алгоритмов на реальных сигналах, в п. 1.3 представлены обобщенная структурная схема и необходимые характеристики ССО типа «Азимут», а также примеры наблюдаемых в них сигналов.

1.1 Основные сведения о сейсмических системах охраны

Для обеспечения охраны территории в настоящее время достаточно широко применяются ССО. Рабочими сигналами данных систем являются сейсмические сигналы, которые возникают в грунте или другой поверхности при пересечении человеком, животным или техническим средством охраняемой зоны.

Сейсмические системы охраны имеют ряд достоинств, что выделяет их среди других средств [25 - 27, 39]. Основным является возможность полной

маскировки на местности, что делает их абсолютно незаметными для нарушителей. Это, в свою очередь, снижает вероятность преодоления охраняемой зоны, даже при условии осведомленности нарушителей о системе. Кроме того, ССО являются пассивными, поэтому их сложно обнаружить при помощи электронных средств разведки. Сейсмические средства удобны для блокирования участков на пересеченной местности и широко применяются в целях охраны протяженных рубежей государственной границы и периметров объектов.

К недостаткам сейсмических средств обнаружения в целом, и в особенности, тех, которые используют простые алгоритмы обработки, относятся низкая помехоустойчивость при заданной вероятности обнаружения, которая обычно составляет 90 - 95% в условиях воздействия разнообразных сейсмических помех. Возможности доведения тактико-технических характеристик сейсмических систем до приемлемого уровня реализуются в первую очередь за счет усложнения обработки сигналов.

В качестве основных частей сейсмической системы охраны можно выделить набор геофонов (чувствительных датчиков), групповое устройство и аппаратуру обработки данных. Геофоны регистрируют сейсмические колебания грунта и преобразуют их в электрические сигналы. Групповое устройство концентрирует в себе сигналы всех геофонов, усиливает и передает их в пункт обработки данных, где производится анализ поступивших сигналов, и при необходимости формируется сигнал тревоги для персонала. Техническая реализация данных систем не вызывает особых трудностей, так как развитие сейсмической техники ведется давно [28, 36, 71], однако только в последние два десятилетия ее начали использовать в целях обеспечения безопасности. Следует отметить, что «идеальной» поверхностью для ССО является каменистый грунт, так как сейсмические колебания, создаваемые разными объектами, становятся наиболее различимыми [47]. В качестве иной поверхности с высокой проходимостью сейсмических волн может служить бетон или асфальт, что делает возможной охрану дорог, мостов и тоннелей.

Однако при использовании системы для охраны мостов и иных сооружений подобного рода необходимо учитывать особенности конструкции (резонирующие свойства структуры, переменные узлы жесткости и так далее).

Принцип действия ССО основан на регистрации колебаний, возникающих в грунте при перемещении какого-либо объекта (человека, группы людей, автомобиля и др.) по поверхности земли. Чувствительные элементы, установленные в грунте на глубине 20...50 см, преобразуют сейсмические колебания в электрические. Участок местности, преодоление которого должно быть обнаружено, называется зоной обнаружения (ЗО). Существует несколько вариантов построения ССО для охраны протяженных рубежей: линейное, радиальное и др. Наибольшее распространение получили системы с линейным построением, когда точечные чувствительные элементы устанавливаются в один или два ряда.

Все сигналы, регистрируемые чувствительными элементами ССО, можно разделить на [47]:

• стационарные во времени и пространстве;

• нестационарные в пространстве и стационарные во времени;

• нестационарные во времени и стационарные в пространстве;

• нестационарные во времени и пространстве.

К первому типу относятся реализации сейсмического фона (или фоновой помехи), которые сохраняют стационарность в течение небольшого периода времени и имеют широкий спектр. Такой тип сигнала присутствует всегда, поэтому отделение полезных сигналов от него является важной задачей ССО.

Ко второму типу относятся помехи, действующие длительное время в определенном месте охраняемой зоны, и обусловленные наличием линии электропередачи в пределах ЗО, качанием ветвей деревьев, травы, кустов и пр. Кроме того, к такому типу помех можно отнести шумы, вызванные жизнедеятельностью населенных пунктов. Действие такой помехи может быть априори известным (для случая постоянно действующей помехи), либо обнаружено при сравнении статистических свойств сигналов по времени и

пространству. С помехами данного вида можно бороться компенсационным способом, согласно которому по измеренным внешним данным можно, например, изменить порог обнаружения. При одновременном воздействии помех 1-го и 2-го типов значительный интерес представляет определение частотного диапазона действующей помехи, возможность ее ослабления за счет временной фильтрации, а также изучение скоростных параметров волн с целью применения пространственной фильтрации.

Сигналы третьего типа, являясь помехами, действуют на значительной части охраняемой зоны в течение относительно коротких промежутков времени, и регистрируются системой при:

- песчано-пылевые бурях;

- осадках в виде дождя или снега;

- раскатах грома и наводках грозовых разрядов.

Действие данных помех можно ослабить за счет пространственной и временной фильтрации, при помощи компенсационных систем, которые уменьшают чувствительность датчиков ССО в определенный момент времени.

Сигналы четвертого типа, действуют в определенное время на ограниченном участке охраняемой зоны и регистрируются при:

- перемещения человека или группы людей;

- пролет самолетов;

- проезд техники;

- движение мелких и крупных животных.

Данный тип сигналов наиболее интересен, поскольку в рассматриваемых системах является полезным сигналом, позволяющим решить задачи обнаружения сейсмактивного объекта, его классификации (отнесение к конкретному типу: человек, группа людей, автомобиль, самолет, животное и др.), определения траектории движения объекта.

Основной недостаток ССО - это чувствительность к помехам сейсмического происхождения. Размещение системы вблизи крупного промышленного объекта, чувствительность ССО к воздействиям

климатических факторов (например, дождя, снега, ветра и др.) приводят к появлению интенсивной фоновой составляющей в обрабатываемых сигналах [70]. Поэтому перечисленные задачи зачастую решаются в неблагоприятных с точки зрения уровня помех условиях.

Одновременное воздействие помех сразу нескольких типов значительно усложняет задачу их подавления, поэтому целесообразно построить способ предварительной обработки, который дает возможность бороться со всеми типами помех, действующими в любых комбинациях. В опубликованных работах [7, 33, 50, 64, 67, 78, 87, 92, 93, 100] в качестве такового широко используется подход, основанный на адаптивном линейном предсказании. При этом наблюдаемый сигнал рассматривается как отклик каузального фильтра, моделирующего воздействие среды. Более подробно этот вопрос рассмотрен в п2.1. Кроме того, в п. 2.2-2.5 показано, что использование взаимной зависимости локальных сигналов чувствительных датчиков при относительно небольшом их удалении друг от друга позволяет дополнительно уменьшить влияние помехи.

1.2 Основные сведения о ССО типа «Азимут» и регистрируемых в них сигналах

Сейсмическая система охраны типа «Азимут» является совместной разработкой ФГУП ПО «Север» (г. Новосибирск) и кафедры Теоретических основ радиотехники Новосибирского государственного технического университета. Ее обобщенная схема приведена на рисунке 1.1. Основными элементами системы, обеспечивающими чувствительность к сейсмическим колебаниям грунта, являются сейсмоакустические антенны, в каждую из которых могут входить до нескольких десятков датчиков - геофонов. При развертывании системы антенны объединяются в группы по две и укладываются параллельно друг другу. Геофоны параллельных антенн сдвинуты на расстояние, равное половине шага между датчиками в каждом антенном устройстве [12].

Рисунок 1.1 - Обобщенная схема сейсмической системы наблюдения

Если ССО предназначена для охраны рубежей, то описанные антенные устройства укладываются вблизи этих рубежей - внутри охраняемой территории или снаружи. Для ССО типа «Азимут» типовые значения расстояний между датчиками в антенне и между параллельными антеннами составляют ^ = 15 м и й2 = Юм, соответственно. Зона действия ССО зависит от

числа датчиков в антенне (например, при использовании четырех антенн по 20 датчиков в каждой можно обеспечить контроль полосы общей протяженностью /2 = 600 м). Указанные геометрические параметры определяются характеристиками сейсмоакустической обстановки в зоне действия ССО и стремлением к снижению расходов на единицу длины охраняемого рубежа. В отсутствие сильного сейсмического фона расстояния могут быть значительно увеличены, что приводит к пропорциональному увеличению длины рубежа, контролируемого одной системой [13].

Сейсмические сигналы всех датчиков после предварительного усиления по проводам антенного устройства независимо поступают в группирующее устройство, где происходит их усиление до уровня, достаточного для их преобразования в цифровую форму.

Аналого-цифровой преобразователь (АЦП), входящий в состав группирующего устройства поочередно используется для преобразования сигналов всех датчиков, подключаемых посредством мультиплексоров. Цифровые сигналы в виде последовательного кода передаются в компьютер,

где происходит их анализ, конечной целью которого является решение всех задач, стоящих перед ССО.

В группирующем устройстве системы «Азимут» используется 14-разрядный АЦП с тактовой частотой 597 Гц (интервал дискретизации составляет 1.67 мс). Выбранная частота дискретизации обеспечивает сохранение существенной информации в цифровом сигнале, необходимой для принятия решений. При реализации предлагаемых в диссертационной работе алгоритмов и обсуждении результатов их статистических и натурных исследований будут использоваться цифровые сигналы с указанной частотой дискретизации.

Важным требованием, предъявляемым к ССО, является своевременность принятия решения при обнаружении и классификации объектов. Например, задержки в вынесении решения при классификации объекта не должны превышать десяти секунд [37, 64] с момента его обнаружения. Таким образом, для указанного выше периода дискретизации интервал анализа не должен превышать 6000 отсчетов.

Физический механизм формирования полезного сигнала и помех заключается в суммировании большого числа случайных процессов, вызванных действием многих элементарных источников, а также наличием многих путей распространения сигналов в грунте. При этом наблюдаемые сигналы подчиняются гауссовским распределениям, а их спектрально-корреляционные свойства позволяют использовать марковские модели, основанные на рекуррентных линейных механизмах предсказания [11, 32, 33, 44, 50, 64-69, 92]. Параметры этих физических явлений для помех и для полезных сигналов различаются. Это связано с тем, что распространение сигнала рассматривается как прохождение широкополосного шума на фильтр, моделирующий многолучевую среду. Наблюдаемые сигналы получаются многообразными, так как зависят не только от входного сигнала, но и от среды распространения. Следовательно, у наблюдаемых процессов различаются и спектрально-корреляционные характеристики полезного сигнала и помехи.

На рисунке 1.2 представлены примеры сигналов, зарегистрированных датчиком при проезде автомобиля (рисунок 1.2а) и проходе человека (рисунок 1.26) мимо него. Как видно из рисунка, при появлении сейсмоактивного объекта начинается нарастание мощности сигнала, а затем ее спад. Максимум интенсивности соответствует наименьшему удалению объекта от датчика [93]. При сравнении рисунков 1.2а и 1.26 видно, что наблюдаемый сигнал человека, в отличие от сигнала автомобиля, в пределах рассматриваемого промежутка времени представляет собой короткие импульсы (смесь полезного сигнала с сейсмическим фоном), наблюдаемые на фоне помехи (только сейсмический фон). Это приводит к изменению текущих

600

300 -

го

о л

X

а>

CD

О

О. >

•400 -

-800

300

150 -

го с го

о -Q X Ф

m

о

Cl

-150 -

-300

5 10 15

время, отсч.

б)

Рисунок 1.2 - Примеры сигналов и их фрагменты: а) автомобиля; б) человека

спектрально-корреляционных свойств наблюдаемого сигнала в пределах интервала анализа. Представленные на рисунке 1.2 записи являются типичными примерами сигналов, регистрируемых ССО, поэтому, в соответствии с отмеченными выше свойствами этих сигналов, все объекты можно условно разделить на две группы: с непрерывным или импульсным воздействием на грунт [84]. К первой группе можно отнести автомобиль, самолет (создает опосредованное воздействие акустической волны на грунт, в результате чего возникает сейсмическая волна) и пр. Исследованиями [12, 13,64,65] подтверждено, что спектрально-корреляционные свойства таких сигналов, в пределах интервала, используемого для анализа, можно считать неизменными. В свою очередь, ко второй группе объектов будут относиться человек, группа людей, а также мелкое или крупное животное. Спектрально-корреляционные свойства сигналов подобных объектов изменяются в пределах интервала анализа.

1.3 Обнаружение и классификация объектов в ССО

Как отмечалось выше, среди задач, решаемых в ССО, можно выделить задачи обнаружения сейсмоактивных объектов и их классификации [49]. Исследования в указанных областях ведутся российскими и зарубежными исследователями уже несколько десятилетий, однако, проблемы, тем не менее, остаются. Поэтому при развитии ССО главной задачей является разработка математических методов, создания алгоритмов и программ, реализующих необходимые функции обработки сигналов.

В опубликованных исследованиях предлагаемые алгоритмы обнаружения и классификации основаны на использовании различных параметров наблюдаемых сигналов: период следования и длительность импульсов в полезном сигнале, длительность нарастания фронта импульса, величина межсигнальной паузы, количество импульсов во временном окне, длительность полезного сигнала, вид огибающей и др., - и их комбинаций [9, 23, 42, 51, 55, 57, 58, 69, 91, 92, 96, 100, 107]; отдельно можно выделить алгоритмы на основе

энергетических [8, 19, 32, 41, 44, 55, 94, 98] и частотных [14, 43, 59, 97] свойств сигналов.

Поскольку сейсмические сигналы, вызванные движением различных объектов, носят существенно различный характер, в подавляющем большинстве опубликованных работ авторы решают задачи обнаружения и классификации лишь объектов определенных типов. Так, среди существующих алгоритмов обнаружения можно выделить алгоритмы, ориентированные на человека [11, 32, 42, 55, 57 - 59, 64, 65, 100, 104, 107, 108, 110] и группы людей [32], «легкой» и «тяжелой» техники [19, 31, 42, 52, 60, 101, 104], животных [58, 59]. В публикациях, посвященных решению задачи классификации, также можно выделить алгоритмы и выбор характерных признаков лишь для части объектов: человек [8, 14, 23, 32, 41, 43, 55, 57-59, 69, 91, 92, 94, 96, 98, 106] и группа людей [8, 32, 55, 69, 91, 92, 94, 96, 98], техника [23, 41, 43, 51, 91, 91, 92, 94, 96, 98, 103], животные [43, 58, 59].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Соколова, Дарья Олеговна, 2013 год

Список использованных источников

1. Акимова Ю.С. Построение и оптимизация структуры нейронной сети для классификации объектов по сейсмическим сигналам / Ю.С. Акимова, Г.К. Чистова // Материалы VI Всероссийской научно-технической конференции «Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов». - Пенза, 2006. -С. 100-101.

2. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. -М: Советское радио, 1971. - 328 с.

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

4. Введенский Б.С. Современные системы охраны периметров. Часть 1 / Б.С. Введенский // Специальная техника, 1999. - №3. - С. 24 - 29.

5. Введенский Б.С. Современные системы охраны периметров. Часть 3 / Б.С. Введенский // Специальная техника, 1999. - №5. - С. 39 - 46.

6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1969. - 576 с.

7. Виттих В.А. Обработка изображений в автоматизированных системах научных исследований / В.А. Виттих, В.В. Сергеев, В.А. Сойфер. - М.: Наука, 1982.-214 с.

8. Волчихин В.И. Выбор оптимального порога и решающего правила в задаче обнаружения «нарушителя» по сейсмическому сигналу /

B.И. Волчихин, Г.К. Чистова, В.Г Калинин // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПТУ, 2000. - Вып. 1. -

C. 51-56.

9. Волчихин В.И. Структурное описание сейсмического сигнала /

B.И. Волчихин, Г.К. Чистова, Ю.С Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2000. - Вып. 1. -

C. 57-60.

10. Вольсков A.A. Методы измерения временных задержек сейсмических сигналов территориально распределенной радиотехнической системы охраны / A.A. Вольсков, В.А. Первунинских, Г.К. Чистова // Радиотехника, 2008. - №3. - С. 32 - 36.

11. Гребенщиков К.Д. Адаптивное байесовское обнаружение импульсных сигналов с неизвестным периодом повторения / К.Д. Гребенщиков, М.А. Райфельд, A.A. Спектор, Е.А. Тонконогов // Материалы XII международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». Новосибирск: НГТУ, 2004. - Т.4. - С. 110-111.

12. Гребенщиков К.Д. Краткая характеристика сейсмической системы охраны с цифровой обработкой сигналов / К.Д. Гребенщиков, М.А. Райфельд, Д.О. Соколова, A.A. Спектор, Е.А. Тонконогов // Доклады IV научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития. Часть 1». - Томск: ТУ СУР, 2007. - С. 274 - 277.

13. Гребенщиков К.Д. Опыт повышения эффективности системы охранной сигнализации при использовании специальных методов цифровой обработки сигналов / К.Д. Гребенщиков, М.А. Райфельд, A.A. Спектор, Е.А. Тонконогов, С.Г. Филатова // Доклады IV научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития. Часть 1». - Томск: ТУСУР, 2007. -С. 277-279.

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

15. Демидов E.H. Средства физической защиты: Учеб. пособие в 6 частях / E.H. Демидов и др. Ч. 1. Периметровые средства обнаружения. - М.: ГУ ВШЭ, 2004. - 176 с.

16. ДудкинВ.А. Математические имитационные модели сейсмических сигналов / В.А. Дудкин, Ю.А. Оленин // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2002. - Вып. 2. -С. 74 - 75.

17. ДудкинВ.А Компьютерное моделирование сейсмосигналов идущего человека и группы людей / В.А. Дудкин, C.B. Дудкин // Современные охранные технологии средства обеспечения комплексной безопасности объектов: Материалы V Всероссийской научно-технической конференции - Пенза, 2004. - С. 241 - 242.

18. ДудкинВ.А. Варианты построения пассивных сейсмических локаторов, основанных на измерении временных задержек / В.А. Дудкин // Современные технологии безопасности, 2005. - №4. - С. 15-17.

19. ДудкинВ.А. Использование датчиковой избыточности в сейсмической системе обнаружения / В.А. Дудкин // Современные охранные технологии средства обеспечения комплексной безопасности объектов: Материалы VII Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза, 2008. -С. 145-148.

20. Дудкин В.А. Методы определения пеленга объекта, основанные на измерении временных задержек сейсмических сигналов / В.А. Дудкин, A.A. Вольсков // Современные технологии безопасности, 2010. — №1.— С. 28-30.

21. ДудкинВ.А. Путь повышения помехоустойчивости сейсмических устройств обнаружения / В.А. Дудкин, М.А. Митрохин, A.A. Панков // Радиотехника, 2011. - №2. С. 80-83.

22. Дьяконов В.П. MATLAB 7./R2007/R2006: Самоучитель.-М.: ДМК Пресс, 2008. - 768 с.

23. Захаров С.М. Формирование признакового пространства в задаче классификации наземных объектов по сейсмическому сигналу / С.М. Захаров // Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов: Материалы VI Всероссийской научно-технической конференции - Пенза, 2006. -С. 142-143.

24. Звежинский С.С. Проблема выбора периметровых средств обнаружения / С.С. Звежинский // БДИ, 2002. - №4. - С. 36 -41.

25. Звежинский С.С. О сигнализационной надежности периметровых средств обнаружения / С.С. Звежинский // БДИ, 2004. - № 2. - С. 32 - 38.

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

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

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

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

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

31. Иванов В.А. К вопросу создания сейсмического средства обнаружения перспективных сигнализационных систем и комплексов / В.А. Иванов,

И.Н. Крюков // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2000. - Вып. 1. - С. 141 - 144.

32. Иванов В.А. Подход к распознаванию объектов обнаружения по сейсмическому каналу на основе модели авторегрессии / В.А. Иванов // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2002. - Вып. 3. - С. 51 - 53.

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

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

35. Иванов В.А. Решение задачи определения местоположения объекта на охраняемой площади по сейсмическому каналу в прямоугольной системе координат / В.А. Иванов // Радиотехника, 2008. - №3. - С. 98 - 99.

36. Иванов В.А. Методы обработки сигналов в сейсмических средствах обнаружения / В.А. Иванов, И.Н. Крюков, Н.В. Онуфриев // Радиотехника, 2012. - №1. - С. 23 - 27.

37. Иванов В.Э. Периметровые пассивные стационарные сейсмические средства обнаружения: сравнительный анализ зарубежных и отечественных изделий / В.Э. Иванов // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2004. - Вып. 4. -

п <о _

38. Каханер Д. Численные методы и программное обеспечение: пер. с англ. / Д. Каханер, К. Моулер, С. Нэш - М.: Мир, 2001. - 575 с.

39. Клочков С.Г. Технические средства защиты. Категории средств защиты / С.Г. Клочков, Д.Б. Сокольский // Современные технологии безопасности, 2007. -№3 (22). -С. 2-20.

40. Козинный А. Сейсмические средства обнаружения для охраны территориально распределенных объектов / А. Козинный, А. Косарев,

B. Матвеев // БДИ, 2006. - №4. - С. 74 - 77.

41. Костенко К.В. Классификация объектов в сейсмических системах охраны / К.В. Костенко, В.Ф. Шевцов // Информационно-управляющие системы, 2009. -№3.- С. 2-6.

42. Крюков И.Н. Байесовский подход к построению сейсмического средства обнаружения / В.А. Иванов, И.Н. Крюков // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2001. - Вып. 2. -

C. 65 - 68.

43. Крюков И.Н. Синтез сейсмических средств обнаружения с позиции системного подхода построения систем извлечения информации / И.Н. Крюков // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2002. - Вып. 3. - С. 74 - 75.

44. Крюков И.Н. Математическая модель подсистемы обнаружения сейсмических средств обнаружения территориально-распределенных радиотехнических систем охраны / И.Н. Крюков // Радиотехника, 2005. -№3. - С. 84-85.

45. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. - 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Радио и связь, 1989. - 656 с.

46. Лёзин Ю.С. Введение в теорию и технику радиотехнических систем. - М: Радио и связь, 1986. - 280 с.

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

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

49. Мархакшинов А.JI. Задачи и методы обработки сигналов в сейсмических системах наблюдения / К.Д. Гребенщиков, В.В. Коробов, A.JI. Мархакшинов, М.А. Райфельд, Д.О. Соколова, A.A. Спектор, Е.А. Тонконогов, С.Г. Филатова // Материалы X Международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». -Новосибирск: ИПЦ НГТУ, 2010. - Том 4. - С.46 - 49.

50. Мархакшинов A.JI. Оценка траектории движения объектов в сейсмической системе охраны: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.17 / Мархакшинов Аюр Лувсаншаравович. - Новосибирск, 2013. - 162 с.

51. Митрохин М.А. Алгоритм классификации техники по сейсмическому сигналу / М.А. Митрохин, Г.К. Чистова // Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов: Материалы VII Всероссийской научно-технической конференции — Пенза, 2008.-С. 151-153.

52. Митрохин М.А. Адаптивный алгоритм обнаружения наземной техники по сейсмическим сигналам / М.А. Митрохин // Новые промышленные технологии, 2010. -№6. - С. 125 - 128.

53. Москалянов Е.В. Трехпозиционный метод сейсмолокации движущихся целей / Е.В. Москалянов, Ю.А. Оленин, A.B. Прыщак // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2001. -Вып. 2.-С. 69-73.

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

55. Оленин Ю.А. Анализ вероятностной структуры признаков в задаче распознавания нарушителя по сейсмическому сигналу / Ю.А. Оленин,

Г.К. Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2002. - Вып. 3. - С. 85 - 90.

56. Оленин Ю.А. Системы и средства управления физической защитой объектов: Монография. - Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2002.-212 с.

57. Онуфриев Н.В. Оценка классификационных возможностей физических принципов обнаружения / Ю.А. Кондратьев, «"Н.В. Онуфриев, A.B. Скридлевский // Радиотехника, 2009. - №2. - С. 109 - 111.

58. Онуфриев Н.В. Уточнение статистических моделей биологических объектов для сейсмического принципа обнаружения / Н.В Онуфриев, A.B. Скридловский, В.В. Матвеев // Радиотехника, 2011. - №2. -С. 101 - 104.

59. Онуфриев Н.В. Формирование признакового пространства перспективного сейсмо-радиолучевого средства обнаружения и распознавания / Н.В.Онуфриев, Е.А.Степанов // Радиотехника, 2011.-№2. - С. 84 - 87.

60. Панков A.A. Решение задачи обнаружения техники по сейсмоакустическим сигналам с использованием алгоритма векторного квантования / A.A. Панков, В.А. Дудкин // Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов: Материалы IX Всероссийской научно-технической конференции -Пенза, 2012.-С. 284-289.

61. Первунинских В.А. Новая концепция построения энергосберегающих пассивных периметровых средств обнаружения / В.А. Первунинских, A.A. Капитонов, В.Э. Иванов, С.А. Садыков // Современные технологии безопасности, 2007. - №2. - С. 3 - 5.

62. Петровский Н.П., Пинчук Г.Н. Периметровые технические средства обнаружения нарушителей: особенности выбора/ Н.П. Петровский, Пинчук Г.Н. // Системы безопасности средств связи, 2000. - № 1. -С. 50-55.

63. Рабинер JI.P., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов: пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1981. - 496 с.

64. Райфельд М.А. Непараметрический метод обнаружения сигналов от сейсмически активных объектов / М.А. Райфельд, A.A. Спектор // Автометрия, 2005. - №6. - С. 88 - 97.

65. Райфельд М.А.Обнаружение сигналов в сейсмических системах наблюдения / М.А. Райфельд, A.A. Спектор, Е.А. Тонконогов // Материалы II Всероссийской научной конференции с международным участием «Проблемы развития и интеграции науки, профессионального образования и права в глобальном мире». - Красноярск, 2007. - ч. 1. -С. 386-389.

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

67. Райфельд М.А. Непараметрические методы обнаружения и оценивания сигналов и изображений: дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.17 / Райфельд Михаил Анатольевич. - Новосибирск, 2009. - 367 с.

68. Райфельд М.А. Траверзный метод построения траектории движения объекта в сейсмической системе наблюдения / М.А. Райфельд, A.A. Спектор, С.Г. Филатова // сб. науч. тр. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники». - Красноярск: ИПК СФУ, 2009. -С. 42-45.

69. Райфельд М.А. Квазиоптимальный алгоритм классификации «одиночный человек/группа людей» в сейсмической системе охраны периметров / В.В. Коробов, И.О. Мартухович, М.А. Райфельд, A.B. Сосновский // Радиотехника, 2012. - №1. - С. 17 - 19.

70. Рудниченко В.А. Классификации, особенности и информационно-измерительные модели средств обнаружения / С.С. Звежинский,

B.А. Иванов, В.А. Рудниченко // Специальная Техника, 2007. - №6. -

C. 26-33

71. СвирскийЮ.К. Рынок периметровых средств охранной сигнализации на пороге третьего тысячелетия // Системы безопасности, 2000. - №38. -С. 26-30.

72. Соколова Д.О. Принципы групповой обработки сигналов в сейсмической системе наблюдения / Д.О. Соколова // Материалы II Всероссийской научной конференции с международным участием «Проблемы развития и интеграции науки, профессионального образования. Часть 1». -Красноярск: Поликом, 2007. - С. 389 - 391.

73. Соколова Д.О. Совместная обработка сигналов группы датчиков в сейсмической системе наблюдения / Д.О. Соколова // Сб. науч. тр. НГТУ. - Новосибирск, 2007. - Вып. 4. - С. 39 - 44.

74. Соколова Д.О. Предварительная векторная обработка сигналов в сейсмической системе наблюдения / Д.О. Соколова // Сб. науч. тр. «Современные проблемы радиоэлектроники». - Красноярск: ИПК СФУ, 2008. - С.39 -42.

75. Соколова Д.О. Классификация объектов в сейсмической системе охраны / Д.О. Соколова, A.A. Спектор // Сб. науч. тр. конф.-семинара по микро/нанотехнологиям и электронным приборам EDM-2009. -Новосибирск: ИПЦ НГТУ, 2009. - С. 181 - 183.

76. Соколова Д.О. Коэффициенты эксцесса и асимметрии спектров как классифицирующие признаки объектов в ССН / Д.О. Соколова // Сб. науч. тр. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники». -Красноярск: ИПК СФУ, 2009. - С. 32 - 35.

77. Соколова Д.О. Непараметрическое обнаружение стохастических сигналов, основанное на пересечении с «нулем» / Д.О. Соколова // Материалы всероссийской научной студенческой конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации», Новосибирск: ИПЦ НГТУ,

2009.-Ч. 2.-С. 112-114.

78. Спектор A.A. Оценка временного положения импульсов в сейсмических системах наблюдения на основе марковской фильтрации / A.A. Спектор, С.Г. Филатова // Автометрия, 2008. - №4. _ с. 68 - 74.

79. Спектор A.A. Применение векторной модели для групповой предварительной обработки сигналов в сейсмической системе наблюдения / Д.О. Соколова, A.A. Спектор // Материалы IX Международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения. - Новосибирск: ИПЦ НГТУ, 2008. - Том 4. С. 34 - 37.

80. Спектор A.A. Реккурентное оценивание меняющихся параметров динамических систем / A.A. Спектор, Е.А. Тонконогов // Научный вестник НГТУ, 2009. - №1. - С. 87 - 93.

81. Спектор A.A. Оценивание локальных характеристик движения объекта в сейсмической системе охраны / A.JI. Мархакпганов, A.A. Спектор // Автометрия, 2009. - №5. - С. 48-53.

82. Спектор A.A. Использование счетчика пересечений сейсмосигнала с нулевым уровнем при обнаружении объектов в ССН / Д.О. Соколова, A.A. Спектор // Материалы X международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». - Новосибирск: ИПЦ НГТУ,

2010. - Том 4. - С.50 - 52.

83. Спектор A.A. Классификация движущихся объектов по спектральным признакам сейсмических сигналов / Д.О. Соколова, A.A. Спектор // Автометрия, 2012. - №5. - С. 112 - 119.

84. Спектор A.A. Непараметрическое обнаружение сейсмоактивных объектов с непрерывным воздействием на грунт / Д.О. Соколова, A.A. Спектор // Научный вестник НГТУ, 2012. - № 4. - С. 20 - 28.

85. Спектор A.A. Непараметрическое обнаружение стохастических сигналов, основанное на пересечениях с «нулем» / Д.О. Соколова, A.A. Спектор // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2013. - № 1. - С. 138 - 146.

86. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. - 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1982. - 624 с.

87. Филатова С.Г. Оценивание временных параметров сигналов в сейсмических системах охраны: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.17 / Филатова Светлана Геннадьевна. - Новосибирск, 2011. - 165 с.

88. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. - М.: Радио и связь. - 1986. - с. 264.

89. Хаттон Л. Обработка сейсмических данных. Теория и практика / Дж. Мейкин, М. Уэрдингтон, Л. Хаттон //- М.: Мир, 1989. - 216 с.

90. Хемминг Р.В. Численные методы для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1972.-400 с.

91. Чистова Г.К. Алгоритм формирования грамматики признаков сигналов в структурном подходе к распознаванию нарушителя / Г.К. Чистова, Ю.С Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2002. - Вып. 2. - С. 80 - 81.

92. Чистова Г.К. Выбор модели для построения корреляционного приемника в задачах обнаружения и распознавания объектов по сейсмическому сигналу / Г.К. Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». -Пенза: Издательство ПГУ, 2002. - Вып. 3. - С. 54 - 57.

93. Чистова Г.К. Модели и методы обработки сейсмических сигналов в системах распознавания: Монография. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. - 196 с.

94. Чистова Г.К. Формирование рабочего пространства признаков и структуры системы классификации объектов / Г.К. Чистова // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2004. -Вып. 4. - С. 73 - 76.

95. Чистова Г.К. Вероятностный подход в задачах обработки информации и принятия решений: учеб. пособ. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. -72 с.

96. Чистова Г.К. Алгоритм распознавания объектов по огибающей сейсмического сигнала / Г.К. Чистова, Э.Г. Теплицкий // Радиотехника, 2013. - №2. - С. 80 - 82.

97. Чувыкин Б.В. Анализ тонкой структуры финитных измерительных сигналов сейсмических средств обнаружения / Б.В. Чувыкин // сб. науч. тр. «Проблемы объектовой охраны». - Пенза: Издательство ПГУ, 2000. -Вып. 1.-С. 69-84.

98. Шевцов В.Ф. Классификация объектов в сейсмических системах охраны / К.В. Костенко, В.Ф. Шевцов // Цифровая обработка сигналов, 2009. -№2. - С. 25 - 29.

99. Ширман Я.Д. Теоретические основы радиолокации. - М: Советское радио, 1970.-560 с.

100. Bland R.E. Acoustic and seismic signal processing for footstep detection. -MIT, 2006. - 84 c.

101. Cao H. Comparison and analysis of distributed detection algorithms for ground moving targets in sensor networks / H. Cao, Q. Huang, Z. Liang, J. Wei // IEEE Proc. of Int. Conf. on Information Acquisition, 2006. -Vol.2. - P. 792 -796.

102. CaskeyD.L. Security subsystems application / D.L. Caskey, E.S.Rao // Proceedings Int. Carnahan Conf. on Security Tech. (ICCST), 1991. - IEEE Cat. № CH3031-2/91. - P. 235 - 245.

103. Goodman G.L. Detection and classification for unattended ground sensors /

G.L. Goodman // Proceedings of Information, Decision and Control, 1999. -P. 419-424.

104. Gramann R.A. Vehicle and personnel detection using seismic sensors / R.A. Gramann, M.B. Bennett, T.D. OBrien // Part of the SPIE Conference on Sensors. C31. Information, and Training Technologies for Law Enforcement, 1998. - Vol. 3577. - P. 74 - 85.

105. Jonckheere M.T. Characterization and analysis of chain-link fences / M.T. Jonckheere // Proceedings ICCST, 1990. - IEEE Cat. № CH2892-8/90. -P. 124- 138.

106. Liang Z. The statistical meaning of kurtosis and its new application to identification of persons based on seismic signals / Z. Liang, J. Wei, J. Zhao,

H. Liu, B. Li, J. Shen, C. Zheng // Sensors, 2008. - № 8. - P. 5106 - 5119.

107. PakhomovA. Seismic footstep signal characterization / A. Pakhomov, A. Sicigano, M. Sandy, T. Goldburt // Sensors, and Command, Control, Communications, and Intelligence Technologies for Homeland Defense and Law Enforcement II: Proc. SPIE, 2003. - Vol.5071. - P. 297 - 305.

108. PeckL. Seismic-based personnel detection / L. Peck, J. Lacombe // Proc. 41st Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology, 2007.-P. 169-175.

109. RichmanM.S. Personnel tracking using seismic sensors / M.S. Richman, D.S. Deadrick, R.J. Nation, S.L. Whitney // Unattended ground sensor technologies and applications III: Proc. SPIE, 2001. - Vol.4393. - P. 14 - 21.

110. Sicignano A. A novel method for footstep detection with extremely low false alarm rate / A. Pakhomov, A. Sicignano, M. Sandy, T. Goldburt // Unattended ground sensor technologies and applications V: Proc. SPIE, 2003. -Vol.5090.-P. 186-193.

111. Sokolova D.O. Moving object classification on basis of spectral signal features in seismic guard system / D.O. Sokolova, A.A. Spector // Proceedings of the IASTED International conferences on Automation, Control, and Information Technology. -Novosibirsk, 2010. -Vol. 1. - Paper 691-055. - P. 74 - 77.

112. Succi G. Problems in seismic detection and tracking / G. Succi, G. Prado, R. Gampert, T. Pedersen, H. Dhaliwal, // Unattended Groud Sensor Technologies and Applications II: Proc. SPIE, 2000. - vol.4040 -P. 165- 173.