Разработка и исследование алгоритмов обработки информации мобильных сверхкороткоимпульсных систем мониторинга снежно-ледовых покровов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Копейкин Роман Евгеньевич

• Копейкин Роман Евгеньевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Копейкин Роман Евгеньевич

Оглавление Стр.

Список принятых сокращений и условных обозначений

Введение

Глава 1. Рациональное построение мобильных сверхкороткоимпульсных систем мониторинга снежно-ледовых покровов

1. 1 Анализ физических принципов формирования геолого-геофизической информации

1.2 Анализ современного состояния и перспектив развития

метода георадиолокации в геофизике

1.3 Радиофизические аспекты построения систем радиомониторинга

1.4 Рациональное построение мобильных систем радиомониторинга снежно-ледовых покровов на основе сверхкороткоимпульсных однокристальных решений при использовании элементов структурно-параметрического синтеза

1.5 Функциональное построение и основные особенности однокристального сверхкороткоимпульсного радиолокационного

датчика системы мониторинга снежно-ледовых покровов

1. 6 Математическая модель расчёта электрофизических параметров снежно-ледовых покровов для сверхширокополосных сигналов

Выводы по Главе

Глава 2 Разработка алгоритмов обработки информации мобильной сверхкороткоимпульсной системы радиомониторинга снежно-ледовых покровов

2.1 Разработка блок-схемы устройства обработки информации мобильной системы радиомониторинга снежно-ледовых покровов

2.2 Разработка алгоритма первичной обработки сигнала, отраженного от снежно-ледовых покровов

Стр.

2.3 Применение алгоритмов скользящей средней для выделения толщины снежно-ледовых покровов

2.4 Применение алгоритмов кратномасштабного анализа для выделения первичных информативных признаков и грубой оценки толщины снежно-ледовых покровов в реальном масштабе времени

2.5 Выделение составляющей сигнала, отвечающей за структуру снежно-ледовых покровов и выделение их границ

2.5.1 Выделение информативной составляющей сигнала, отвечающей за границы снежно-ледовых покровов

2.5.2 Выделение границ слоев снежно-ледовых покровов 108 Выводы по Главе

Глава 3 Рекурсивное миграционное преобразование радарограммы в системе радиомониторинга снежно-ледовых покровов

3.1 Дискретная модель волнового поля

3.2 Миграционное преобразование радарограммы системы мониторинга снежно-ледовых покровов

3.3 Алгоритм реализации отображения Столта как частный

случай снежно-ледовых покровов с однородной структурой

3.4 Алгоритм реализации отображения Газдага для многослойных снежно-ледовых покровов с линейно однородными структурами

3.5 Формализация рекурсивного отображения Столта 126 3.6. Алгоритм реализации рекурсивного миграционного

преобразования Столта

Выводы по Главе

Стр.

Глава 4 Экспериментальные исследования функциональных, технических и алгоритмических решений при создании мобильных сверхкороткоимпульсных систем мониторинга снежно-ледовых покровов

4.1 Состав и функциональные возможности технических средств

и методики экспериментальных исследований снежно-ледовых покровов

4.2 Анализ результатов экспериментальных исследований

4.3 Анализ быстродействия алгоритмов систем СКИ-мониторинга СЛП

Выводы по Главе

Общие выводы и заключение

Список литературы

Приложение

Список принятых сокращений и условных обозначений

АЦП - Аналогово-цифровой преобразователь

БОИ - Блок обработки информации

БВО - Блок вторичной обработки

БПД - Блок получения данных

БПО - Блок первичной обработки

БПРиВ - Блок принятия решений и визуализации

ДПФ - Дискретное преобразование Фурье

КМА - Кратномасштабный анализ

ОСШ - Отношение «сигнал-шум»

ПЛИС - Полупроводниковая логическая интегральная схема

ППМ - Приемопередающий модуль

ПРВ - Плотность распределения вероятности

СКИ - Сверхкороткоимпульсный (сигнал, система)

СЛП - Снежно-ледовый покров

УПО - Управляющее программное обеспечение

ЦАП - Цифро-аналоговый преобразователь

ЭМВ - Электромагнитная волна

ASH - Average Shifted Histogram

CFAR - Constant False Alarm Rate

CPLD - Complex Programmable Logic Device

DTS - Distributed Temperature Sensor

EMD - Empirical Mode Decomposition

GPR - Ground Penetrating Radar

GPRS - General Packet Radio Service

GPS - Global Positioning System

EMA - Exponential Moving Average

MTI - Moving Target Indication

QFN - Quad Flat No-leads package SSA - Singular Spectrum Analysis TMA - Triangular Moving Average

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование алгоритмов обработки информации мобильных сверхкороткоимпульсных систем мониторинга снежно-ледовых покровов»

Введение

Актуальность работы. Россия - северная страна. Этот факт накладывает системные условия и особенности на многие направления жизни, быта, промышленного производства, управления, коммуникации и т. д. Среди этих направлений проблемы исследования снежно-ледовых покровов, неотъемлемых атрибутов зимы, приобретают особую важность и актуальность.

Проблематика формируется относительно парадигмы: необходимо обеспечить соответствующие службы мобильными техническими средствами, позволяющие с высокой (достаточной) точностью дистанционно определять структуру и толщину снежно-ледовых покровов. Эта проблематика полностью вписывается в многочисленные ведущиеся и планируемые государственные программы, среди которых можно отметить такие как «Арктика» и «Лавина». Естественно, к этим программам относятся мероприятия по защите наших северных рубежей и акваторий северных морей.

Народнохозяйственная проблематика, связанная с жизнедеятельностью в условиях или с применением (ледовая переправа) снежно-ледовых покровов (СЛП), определяет круг научных проблем, связанных с разработкой технических средств их мониторинга. Безусловно, спектр таких систем достаточно широк, но в нём особое место занимают мобильные системы дистанционного мониторинга СЛП, позволяющие с минимальными издержками, оперативно и точно измерять основные параметры СЛП, среди которых толщина этих покровов является наиболее важным параметром. Эти требования предопределяют режим автономного использования (применения) таких средств мониторинга, что, в частности, накладывает жёсткие условия на энергоэффективность системы (критерий: масса/габариты - продолжительность непрерывной работы).

В настоящее время, наиболее известным средством анализа СЛП является технология обработки радиолокационных изображений, получаемых космическими аппаратами и предоставляемых в открытом доступе, как элемент космического мониторинга водных экосистем с использованием

геоинформационных систем, широко описанных в пособии под редакцией В. Г. Смирнова [5].

Среди мобильных систем мониторинга СЛП, удовлетворяющих всем ранее указанным требованиям по мобильности, автономности и точности, в наибольшей степени отвечают приборы серии «Пикор», широко представленные на отечественном рынке. Автор является одним из разработчиков этих приборов в части программно-алгоритмического обеспечения. Широкое и успешное применение этих приборов в различных спасательных и оперативных службах подтверждает их народнохозяйственную значимость с одной стороны, а с другой - актуальность научной проблематики в области исследований путей создания, разработки и применения автономных средств радиолокационного мониторинга снежно-ледовых покровов.

Современные способы построения сверхширокополосных систем были активно исследованы в трудах И.Я. Иммореева, в частности [43] и активно развивались на базе ООО КБОР с 2013 по 2017 года. В это же время были заложены первые алгоритмы устройств класса "Пикор", широко продемонстрированные в работе Л.В. Лабунца и В. В. Симакова [56]. Этот труд можно считать базовым трудом, на котором строится данная работа с точки зрения алгоритмов цифровой обработки сигналов.

В рамках диссертации рассмотрены основные методики обработки цифровых рядов, показанные в работах Добеши [61], МакКуина [66], Ллойда [65] а основателем алгоритма миграционного преобразования традиционно считается Клаербоут [71].

Нельзя не отметить вклад отечественной фирмы «Логис» в создание систем сбора и обработки геофизической информации. Однако, следует заметить, что в большинстве своем данные приборы являются, по сути, георадарами и для успешного использования требуют услуг квалифицированного геофизика. Также следует отметить работу Семейкина, Монахова и Еременко [62] как исчерпывающий труд по применению вышеописанного георадара для измерений толщин льда.

Таким образом, диссертация посвящена систематизации подходов к построению сверхширокополосных систем, а также (в первую очередь) алгоритмов обработки информации, притом для большинства описанных алгоритмов сохранена инвариантность к физической реализации приемопередающего устройства, что позволяет в случае необходимости, оперативно менять блок получения информации.

В этой связи, целью диссертационной работы является разработка и исследование алгоритмов обработки информации, являющихся частью автономной информационной системы дистанционного мониторинга толщины снежных и ледовых покровов.

Достижение поставленной цели обеспечивается решением следующих задач, составляющих основные этапы диссертационного исследования:

- Разработка принципов рационального построения мобильных сверхкороткоимпульсных (СКИ) систем мониторинга снежно-ледовых покровов;

- разработка математической модели данных систем мониторинга снежно-ледовых покровов на основе однокристальных сверхкороткоимпульсных систем;

- разработка и исследования алгоритма кратномасштабного анализа радарограммы с целью определения толщины ледового (снежного) покрова;

- разработка и исследования алгоритма оценки толщины речного льда с помощью гистограммы, сглаженной сдвигом и алгоритма к-внутригрупповых средних;

- разработка и исследования рекуррентного алгоритма миграционного преобразования радарограммы;

- разработка методики автоматизированной обработки информации мобильных сверхкороткоимпульсных систем мониторинга снежно-ледовых покровов;

- анализ результатов измерений снежно-ледовых покровов, полученных мобильными сверхкороткоимпульсными системами мониторинга.

Методологической основой функциональных решений, математических моделей и алгоритмов обработки информации являются:

- элементы структурного синтеза систем;

- элементы теории принятия решений;

- статистическая радиотехника;

- радиофизика;

- теория цифровой обработки сигналов;

- теория цифровых алгоритмов.

Научная новизна полученных результатов, представленных в данной работе, состоит в следующем:

1. Определена структура измерителя толщины СЛП на основе однокристальных решений автономной СКИ-системы мониторинга.

2. Разработаны, верифицированы и внедрены в промышленные системы алгоритмы анализа радарограммы с целью определения толщины ледового (снежного) покрова.

3. Разработан рекуррентный алгоритм миграционного преобразования радарограммы для измерения толщины СЛП с многослойной неоднородной структурой.

4. Разработана методика автоматизированной обработки информации мобильной СКИ-системы мониторинга СЛП и показано её использование в составе промышленных образцов.

Практическая ценность работы заключается в разработке программно-алгоритмического обеспечения обработки информации, определяющие основные функциональные и технические параметры промышленных измерителей толщины СЛП таких как «Пикор-Лёд» и «Пикор-2».

Обоснованность защищаемых положений и достоверность результатов диссертационной работы для математической модели данных систем мониторинга снежно-ледовых покровов на основе однокристальных сверхкороткоимпульсных систем и алгоритмов обработки информации СКИ-

систем мониторинга СЛП проводилась на этапе сопоставлении результатов измерений толщины в идентичных условиях по одинаковым СЛП.

Достоверность методик исследования и обоснования параметров и характеристик СКИ-системы мониторинга толщины СЛП подтверждена актами испытаний в ходе различных экспериментальных исследований, приведенных в Приложении.

Реализация полученных результатов в промышленности. Защищаемые положения диссертации, обладающие научной новизной, а именно: структура измерителя толщины СЛП на основе однокристальных решений, алгоритм кратномасштабного анализа радарограммы, методика автоматизированной обработки информации мобильной СКИ-системы мониторинга СЛП входят в состав промышленных измерителей толщины СЛП таких как «Пикор-Лёд» и «Пикор-2».

Реализация результатов работы в промышленности подтверждается соответствующими актами.

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

1. Функционально-технические решения мобильных средств дистанционного мониторинга снежно-ледовых покровов на основе однокристальных сверхкороткоимпульсных систем, которые непосредственно ложатся в основу устройств, используемых для получения первичной информации о структуре СЛП.

2. Математическая модель исходных данных систем мониторинга снежно-ледовых покровов на основе однокристальных сверхкороткоимпульсных систем, используемая для обоснования элементной базы приёмопередающих модулей системы оценки параметров СЛП.

3. Алгоритмы оценки толщины СЛП на основе скользящих средних с минимальными требованиями к ресурсам измерителя, используемые для быстрой оценки толщины СЛП (без оценки структуры) в наиболее энергоэффективных решениях и требующие начальной калибровки на месте непосредственных измерений.

4. Алгоритмы оценки толщины и структуры СЛП с помощью последовательности алгоритмов кратномасштабного анализа, гистограммы, сглаженной сдвигом и к-внутригрупповых средних, рациональные для слоистых структур, с некоторой степенью априорной информации об их природе, но не требующие калибровки по месту измерений.

5. Рекуррентный алгоритм на основе миграционного преобразования радарограммы, позволяющий получать структуру СЛП без каких-либо априорных знаний о структуре.

6. Методика автоматизированной обработки информации мобильных сверхкороткоимпульсных систем мониторинга снежно-ледовых покровов, показывающая последовательность калибровки алгоритмов, если таковая требуется.

7. Результаты измерений снежно-ледовых покровов, полученных мобильными сверхкороткоимпульсными системами мониторинга, их верификация и анализ быстродействия (с точки зрения времени выполнения) алгоритмов.

Апробация работы. Результаты и положения диссертационной работы были представлены и обсуждались на шестнадцатой международной конференции «Цивилизация Знаний: Российские реалии» (Москва, 2015).

Публикации. Основные результаты, полученные в диссертации опубликованы в двух статьях из Перечня ВАК [1-2], двух тезисах докладов [3-4]. По результатам работы получено два свидетельства о регистрации программы для ЭВМ [6-7].

Личный вклад автора. Исследования, результаты которых изложены в диссертации, получены соискателем совместно с научным руководителем в процессе совместной научной деятельности. В совместных работах автору принадлежат результаты в равных долях. Соискателем лично разработаны функционально-технические, методические и программно-алгоритмические решения для создания носимых СКИ-систем мониторинга СЛП, выполнен анализ этих решений на основе лабораторных и натурных экспериментов.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав и заключения. Объем диссертации составляет 172 страниц текста, 61 рисунок, 8 таблиц и приложение. Список литературы включает 87 наименований.

Глава 1 посвящена анализу особенностей и выявлению основных мировых трендов развития и применения мобильных средств дистанционного мониторинга СЛП с позиций народнохозяйственной проблематики.

Вначале, рассматривается спектр наиболее известных и часто применяемых на практике систем мониторинга различных геофизических сред. При этом для обеспечения полноты анализа, рассматриваются геофизические и геологические системы мониторинга, в состав которых системы мониторинга СЛП входят составной частью.

Установлено, что рациональным является использование возможностей метода георадиолокации в геофизике как методической основы построения мобильной системы радиомониторинга. Анализ теоретических и практических результатов по созданию и эксплуатации существующих систем мониторинга позволил сформулировать ряд задач, решение которых позволяет осуществить перенос (транспарентность) основных результатов на проблему создания носимой системы мониторинга СЛП «неподготовленным» потребителем. Их решение позволило сделать ввод о фактически безальтернативным выборе в пользу малогабаритных автономных систем радиомониторинга, с массой не более 5 кг, имеющие «рабочую дальность» измерения СЛП в пределах 2-5 м и допускающие их применение как в носимом режиме (измерения «с рук»), так и их установку на специальные транспортные средства.

Указано, что радиофизические аспекты взаимодействия зондирующих сигналов (полей возбуждения) и СЛП при построении систем радиомониторинга являются критически важными, поэтому на этапе определения технического облика мобильной системы радиомониторинга допустимо использования упрощенных, феноменологических («инженерных») методов и математических моделей.

Технический и функциональный облик системы радиомониторинга СЛП был определён как результат структурно-параметрического синтеза автономной мобильной информационной системы на основе использования передовых однокристальных решений единого приёмопередающего модуля, в котором реализована перспективная технология параметрической синхронной последовательности сверхкороткоимпульсных сигналов, длительностью от 300 до 600 пс.

Установлено, что в качестве источника информации об СЛП в большей мере подходит однокристальный приёмо-передающий модуль (приемопередатчик) серии NVA6100 компании Novelda (Норвегия). Математическая модель тракта распространения импульсных СШП сигналов в снежной и ледяной среде основана на анализе коэффициентов отражения слоистых сред в заданной полосе частот СШП сигнала. В результате моделирования определены значения модуля коэффициента отражения от слоев снега и льда, а также песка и торфа в различных их комбинациях слоёв. Эти результаты позволили оценить потенциальные энергетические возможности системы СКИ-мониторинга.

Глава 2 посвящена разработке алгоритмов обработки информации мобильной СКИ-системы радиомониторинга СЛП.

Первоначально, здесь рассмотрены основные подходы к синтезу систем интеллектуальной обработки данных. Установлено, что построение блока обработки информации СКИ-системы радиомониторинга определения параметров СЛП рационально в виде двухуровневой аппаратно-алгоритмической структуры первичной и вторичной обработки информации.

Этап первичной обработки сигналов связан с преобразованием входных сигналов системы радиомониторинга в цифровой поток данных, содержащий всю информацию о структуре и параметрах СЛП. При этом, в качестве аппаратной платформы используется технология управляемой пикосекундной (6..8 пс) синхронной дискретизации входных сигналов, обеспечивающей программное управление режимами дискретизации сигналов в зависимости от

типа и условий измерений параметров СЛП. Такие возможности, в совокупности с однокристальным форматом устройства, обеспечивают преимущества СКИ-системам радиомониторинга по сравнению с традиционными импульсными системами, среди которых наиболее значимыми являются: низкое энергопотребление, малые (микро) габариты и высокая разрешающая способность.

Этап вторичной обработки сигналов занимает центральное место в работе.

Вначале, рассмотрен алгоритм простейшей вторичной обработки сигнала на основе алгоритмов скользящих средних - алгоритма ТМА, являющийся вычислительно эффективным с точки зрения времени выполнения кода и позволяющим проводить оценку толщины СЛП с учетом выполнения калибровок алгоритма на месте. Также проведен анализ параметров настройки алгоритма и проведены оценки его вычислительных ресурсов, при этом отмечено, что определение структуры СЛП при использовании этих алгоритмов практически невозможно.

Преодоление основного недостатка простейших алгоритмов вторичной обработки сигналов реализовано путём применения алгоритмов кратномасштабного анализа радарограмм для выделения первичных информативных признаков и грубой оценки толщины СЛП в реальном масштабе времени. Эта методика основана на технологии вейвлет декомпозиции сигналов и относится к числу наиболее перспективных в части удаления шумовых компонент радарограммы, а также выделения информативных признаков сигнала.

Предложена и подтверждена процедура устранения недостатков алгоритма ТМА в невозможности анализа структуры СЛП. Для этого используется процедура Вейвлет-декомпозиции сигналов в виде комбинации двух алгоритмов обработки: гистограммы, сглаженной сдвигом, для выделения информативной составляющей о границах СЛП и алгоритма к-внутригрупповых средних для непосредственного выделения границ СЛП.

В качестве альтернативы алгоритмам кратномасштабного анализа

радарограмм предложено что применение алгоритма ASH-оценки распределения значений ансамбля реализаций, который обеспечивает выделение кластеров аномальных значений, которые непосредственно и используются как исходные данные для алгоритмов кластеризации.

Показано, что рациональным, является реализация вторичной обработки СКИ-системы мобильного радиомониторинга СЛП как законченной последовательности обработки сигналов вида: «предобработка (вейвлет-декомпозиция) - выделение полезной составляющей(ASH) - выделение границ (к-теаш)», при этом точность определения границ на последнем этапе является более высокой, чем у алгоритмов скользящей средней, а также удален недостаток, связанный с необходимостью предварительных замеров и калибровок, присущий алгоритмам скользящей средней и в некоторой степени выделения структуры СЛП с использованием априорных данных о ней.

В Главе 3, с наиболее общих позиций методов георадиолокации, предложен новый метод оценки структуры и параметров СЛП на основе рекурсивного миграционного преобразования СКИ-радарограммы.

Установлено, что алгоритмы обработки информации в мобильной СКИ-системе мониторинга, основанные на различных методическких подходах, подробно рассмотренных в Главе 2, отработаны, апробированы и реализованы в составе законченных промышленных изделий серии «Пикор». Однако, практика использования этих систем показала, что погрешность измерения толщины СЛП существенно зависит от структуры СЛП в целом, так и отдельных его слоёв. Иными словами, по «сложным» СЛП предложенные во второй Главе алгоритмы обработки информации дают высокую погрешность (низкую точность). Поэтому в третьей Главе предложен рекурсивный алгоритм миграционного преобразования радарограммы в системе СКИ-мониторинга. Алгоритм основан на анализе восходящего и нисходящего волновых полей в последовательных слоях зондируемой неоднородной среды с помощью комбинации миграционных отображений Столта и Газдага.

Методически последовательно представлены все этапы реализации

метода, полагая при этом, что натурные измерения получены с помощью однопозиционной системы радиомониторинга, у которой приёмная и передающая антенны практически совмещены в пространстве. Для такой схемы локации входной массив данных описывает рассеянное СЛП как трехмерное волновое поле, а его дискретную модель удобно представить на ортогональном растре в виде трехмерной матрицы, значения которой формируются для дискретных интервалов временной и пространстренной дискретизации, согласованные по теореме отсчетов Котельникова - Шеннона с частотами Найквиста.

Показано, что дискретная модель входного поля СКИ-системы и использованные на её основе спектральные и временные модели удобны для разработки эффективных вычислительных методов оценки параметров СЛП. При этом отмечено, что наиболее эффективные алгоритмы миграции сигналов, сформированных элементарными отражателями однородных СЛП, основаны на суммировании амплитуд сигналов каждого рассеивателя вдоль дифракционной гиперболы или методе Столта для восстановления геофизического изображения зондируемой среды. Указанные алгоритмы устойчивы к шумам измерений, не вносят значимых интерференционных искажений в процессе преобразования и требуют относительно небольших вычислительных затрат.

Показано, что волновое поле по глубине СЛП реализовано с помощью сдвига гармоник радарограммы на величину накопленной фазы. При этом, волновое поле в вертикальном разрезе СЛП представляет собой обратное непрерывное преобразование Фурье спектрограммы по волновому числу. Спектрограмма, в свою очередь, является результатом фазовых сдвигов спектра радарограммы для текущих глубин и последующего интегрирования по частоте. Показано, что с методической точки зрения радиофизическая интерпретация нелинейного отображения Столта состоит в преобразовании радарограммы двумерным фильтром.

В предположении о многослойной структуре СЛП в которой скорость распространения волны не зависит от горизонтальной координаты и изменяется

локально постоянно от слоя к слою, то в этом случае рациональным является применение миграционного отображения Газдага.

Миграционное преобразование радарограммы с помощью алгоритма фазового сдвига предполагает наличие априорной информации о распределении скорости распространения волны по глубине СЛП., которая формируется на этапе предварительной обработки данных с помощью методов структурного анализа радарограммы, представленных в Главе 2.

Получены основные расчётные соотношения методов Столта и Газдага, указаны основные особенности их применения и алгоритмической реализации в виде рекурсивных процедур.

Проведена верификация алгоритмических процедур на основе известных (альтернативных) данных анализа сейсмических и геофизических полей, что показало устойчивую сходимость модельных данных с данными, полученными с помощью разработанных алгоритмов.

Установлено, что методы исследования структуры и параметров СЛП включая неоднородные среды, основанные на реализации миграционных преобразований сложных радиофизических процессов дают наиболее полную точную информацию об СЛП, но при этом являются наиболее требовательными как к качеству исходных данных об СЛП, так и к ресурсам системы радиомониторинга, что в мобильных вариантах реализации может быть недостижимым.

Глава 4 посвящена экспериментальным исследованиям функциональных, технических и алгоритмических решений при создании мобильных СКИ-систем мониторинга СЛП.

Представлены описания трёх типов мобильных комплексов СКИ-мониторинга СЛП, построенных на основе общей однокристальной платформы на основе микросхемы серии NVA6100 и условия их применения по различным типам СЛП.

В блоках вторичной обработки сигналов были реализованы алгоритмы, представленные в Главах 2 и 3.

Представлен анализ результатов экспериментальных исследований по измерению толщины льда в селе Ванавара Красноярского края, которые положили начало работ по измерениям и оценке структуры ледовых переправ с помощью мобильных СКИ-систем мониторинга СЛП.

Вторым крупным экспериментом являлся цикл натурных измерений толщины льда совместно с центром ГИМС МЧС России по г. Москве в движении с применением судна на воздушной подушке «ХИВУС».

На основании результатов испытаний были разработаны методические рекомендации по применению прибора от Академии ГПС МЧС России, где подробно указан способ применения прибора, как при пешем обследовании ледовых переправ, так и при монтировании прибора на транспортное средство, а также последовательность работы с программным обеспечением комплекса.

В рамках испытаний мобильной системы по бесконтактному определению толщины снежного покрова, были проведены испытания на базе Эльбрусского военизированного противолавинного отряда ФГБУ «СКВС».

В рамках испытаний были опробованы алгоритмы параграфов 2.4-2.5 данной работы. Представлены результаты измерений и их анализ. В результате, обоснована методика применения всех алгоритмов, представленных в работе, с учетом конкретного сценария использования, при этом выбор алгоритмов влияет на установку начальных параметров блока обработки информации системы СКИ-мониторинга СЛП.

В заключительном параграфе, представлены результаты анализа быстродействия алгоритмов систем СКИ-мониторинга СЛП.

Оценка вычислительной эффективности алгоритмов рассматривается не с точки зрения стандартных параметров, таких как: количество элементарных операций и количество необходимой памяти процессора, а с точки зрения разработки конечного устройства, а именно: времени выполнения алгоритма при фиксированной элементной базе блока обработки информации, массогабаритные характеристики, энергопотребление и различные варианты реализации процессорного блока системы.

Приведены результаты экспериментальных исследований СКИ-систем с различными параметрами и характеристиками, сформулированы рекомендации по их выбору.

В общих выводах и заключении изложены основные результаты проведённых исследований, выполненных разработок и экспериментов.

В Приложении представлены результаты объективной оценки различных СКИ-систем мониторинга, в создании которых автор принимал непосредственное участие. Здесь представлены отчёт об испытаниях прибора «Пикор-Лёд» на ледовой переправе и отзыв о его работе, методика, протокол и акт испытаний изделия «Пикор-Лед» с применением судна на воздушной подушке «ХИВУС», методические рекомендации по применению контрольно-индикационного прибора «Пикор-Лёд 2М» для измерения толщины льда, протокол испытаний макета радиолокационной системы мониторинга толщины снега в лавиноопасных очагах и прогнозирования лавиной опасности на базе беспилотного летательного аппарата.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Копейкин Роман Евгеньевич, 2022 год

Список литературы

1. Алгоритм восстановления принимаемого сверхкороткоимпульсного сигнала в условиях воздействия активных помех / Р. Е. Копейкин [и др.] // Успехи современной радиоэлектроники. М.: Изд-во «Радиотехника». 2017. № 3. С. 1021.

2. Рекурсивное миграционное преобразование радарограммы в системе подповерхностной радиолокации / Р. Е. Копейкин [и др.] // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Самара: Самарский федеральный исследовательский центр РАН. 2016. Т. 18. № 4. С. 120-127.

3. Лабунец Л.В., Копейкин Р. Е., Серегин Г. М. Цифровая обработка радарограммы при измерении толщины речного льда // В сборнике: Цивилизация Знаний: Российские Реалии. Труды Шестнадцатой Международной научной конференции. М.: РосНОУ. 2015. С. 366-369.

4. Лабунец Л.В., Копейкин Р. Е., Серегин Г. М. Рекуррентный алгоритм миграционного преобразования радарограммы // В сборнике: Цивилизация Знаний: Российские Реалии. Труды Шестнадцатой Международной научной конференции. М.: РосНОУ. 2015. С. 362-365.

5. Спутниковые методы определения характеристик ледяного покрова морей / под ред. В.Г. Смирнова. Санкт-Петербург: изд. ААНИИ. 2011. 240 с.

6. МСР-СКИ-Гео: а.с. 2013611753 РФ / В. В. Симаков, А.Д. Зеркаль, А.Р. Молочников, Р. Е. Копейкин; заявл. 04.02.2013; опубл. 20.03.2013.

7. Программа оценки структуры и параметров многослойных непрозрачных сред по георадиолокационным сигналам: а.с. 2017615019 РФ / А. Б. Борзов, Л.В. Лабунец, Р. Е. Копейкин, Г. М. Серегин; заявл. 25.11.2016; опубл. 02.05.2017.

8. Геофизические методы исследований / Хмелевской В. К. [и др.]. Петропавловск-Камчатский: Издательство КГПУ. 2004. 232 с.

9. Сухобок Ю.А. Совершенствование методики георадарного исследования грунтовых объектов транспортной инфраструктуры: дис. ... кандидата технических наук: 05.23.11. Хабаровск. 2014. 165 с.

10. Подповерхностная радиолокация / Финкельштейн М.И. [и др.] под ред. М.И. Финкельштейна. М.: Радио и связь. 1994. 216 с.

11. Владов М. Л., Старовойтов А. В. Введение в георадиолокацию: учебное пособие. М.: Издательство МГУ. 2004. 153 с.

12. Изюмов С.В., Дручинин С.В., Вознесенский А. С. Теория и методы георадиолокации: Учеб. Пособие. М.: Издательство «Горная книга». 2008. 196 с.

13. Вопросы подповерхностной радиолокации: коллективная монография / под ред. А. Ю. Гринева. М.: Радиотехника. 2005. 416 с.

14. Геппенер В.В. Методы обработки и классификации сигналов в геолокации // Вестник Камчатского государственного технического университета. 2003. Вып.2. С. 60-62.

15. Копейкин, В.В. Распространение электромагнитных импульсов в подземной среде // Сайт ООО «Компания ВНИИСМИ» [Электронный ресурс]. URL: https://www.geo-radar.ru/articles/article5.php#1 (дата обращения 24.11.2013)

16. Браун Дж., Рогачев Д. Распределенные системы контроля температуры на базе современных волоконно-оптических датчиков // Технологии ТЭК. 2005. № 1. С. 5-11.

17. Оптоволоконные технологии мониторинга действующих горизонтальных скважин / Яруллин Р. К. [и др.] // Каротажник. 2014. № 9. С. 38-46.

18. Research and Application of Ice Thickness and Snow Depth Automatic Monitoring System / Chao Du [and others] // EEE transactions on instrumentation and measurement. 2017. V. 66. № 2. Pp. 325-331.

19. Jin S., Qian X. Snow depth variations estimated from GPS L1C/A signal to noise ratio data // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016. Pp. 1980-1981

20. Izumi Y., Sakai H. Image Analysis of Snow Internal Structure Observed by Ground Penetrating Radar // 3rd International Conference on Applied Computing and Information Technology. 2015. Pp. 219-224

21. Александров В. Ю. Спутниковый радиолокационный мониторинг морского ледяного покрова: дис. ... доктора технических наук: 25.00.28. Санкт-

Петербург. 2010. 349 c.

22. Ерохин В. Т., Богословский В.Н., Куликовский А.Ю. Системное проектирование сложных систем ВУ по комплексному критерию качества // Вестник МГУПИ. 2009. № 24. С. 77-91.

23. А.И. Гайкович. Основы теории проектирования сложных технических систем. Санкт-Петербург: изд-во НИЦ «МОРИНТЕХ». 2001. 432 с.

24. Сверхширокополосные сигналы в системах ближней локации: Учебник. / Борзов А. Б. [и др.] под ред. А. Б. Борзова. Новосибирск: из-во ЗАО «Новополиграфцентр». 2010. 84 с.

25. Техническое описание приемо-передающего модуля PulsON 400 MRM // интернет-сайт производителя Time Domain Corp [Электронный ресурс]. URL: http://www.timedomain.com/datasheets/3200299A%20P400%20MRM%20Data%20 Sheet.pdf (дата обращения: 01.06.2015).

26. Техническое описание приемо-передающего модуля Novelda 400 // интернет-сайт производителя Novelda [Электронный ресурс]. URL: http://cdworkshop. eit.Ith. se/fileadmin/eit/group/71 /2010/Wisland-Novelda.pdf (дата обращения: 01.06.2015).

27. Close range impulse radio beamformers. / Lande, T.S. [and others] // IEEE International Conference. Vancouver. 2009. Pp. 205-209.

28. Dahl O. High-precision beamforming with UWB impulse radar: Master thesis. Oslo: University of Oslo, 2009. 84 p.

29. Бoрoвикoв В.А., Кинбер Б.Е. Геoметрическая теoрия дифракции. М.: Связь. 1978. 245 с.

30. Штагер Е.А. Рассеяние радиoвoлн на телах слoжнoй фoрмы. М.: Радш и связь. 1986. 184 с.

31. Басс Ф.Г., Фукс И.М. Рассеяние вoлн на статически нерoвнoй пoверхнoсти. М.: Наука. 1972. 424 с.

32. Вопросы моделирования автономных информационных систем ближней локации. / Борзов А. Б. [и др.] М.: ООО «Онико-М». 2010. 576 с.

33. Миллиметровая радиолокация: методы обнаружения и наведения в

условиях естественных и организованных помех / Борзов А. Б. [и др.] М.: Радиотехника. 2010. 376 с.

34. Автономные информационные и управляющие системы: В 4 т. / Борзов А. Б. [и др.] под ред. А. Б. Борзова. М.: ООО «Онико-М». 2011.

35. Учебное пособие по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» / Матвеев Ю. Н. [и др.] Санкт-Петербург: СПбНИУ ИТМО. 2013. 166 с.

36. Развитие технологий сверхкороткоимпульсной ближней радиолокации на основе однокристальных решений / Борзов А. Б. [и др.] // Успехи современной радиоэлектроники. 2016. № 7. С. 72-80.

37. Методика численного моделирования частотных характеристик сверхширокополосных антенн / Борзов А. Б. [и др.] // Антенны. 2016. № 7 (227). С. 4-9.

38. Лихоеденко К.П., Серегин Г. М., Сучков В. Б. Сверхширокополосная антенная решетка для импульсной бортовой системы ближней радиолокации // Спецтехника и связь. 2015. № 3. С. 29-34.

39. Симаков В. В., Зеркаль А.Д., Серегин Г. М. Многофункциональный портативный радар на основе сверхкоротких импульсов без несущей частоты // Специальная техника. 2012. № 2. С. 38-43.

40. Wu S., Fang G. Detection and Tracking of Moving Target behind Wall Using UWB Through-wall Radar // International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application. 2010. Pp. 605-608.

41. Schroeer G. A Real-Time UWB Multi-Channel Indoor Positioning System for Industrial Scenarios // International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation. 2018. Pp. 1-5.

42. An integrated IMU and UWB sensor based indoor positioning system / Yao L. [and others] // International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, 2017. Pp. 1-8.

43. Иммореев И. Я. Сверхширокополосные радары: новые возможности, необычные проблемы, системные особенности // Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. 1998. №4

44. Koswatta R, Karmakar N.C. Moving Average Filtering Technique for Signal Processing in Digital Section of UWB Chipless RFID Reader // Proceedings of Asia-Pacific Microwave Conference. 2010. Pp.1304-1307.

45. Adaptive Clutter Suppression Algorithm for Detection and Positioning using IR-UWB Radar / Yoo S. [and others] // 9th International Conference on Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals. 2018. Pp. 40-43.

46. Yanovsky F. J., Sinitsyn R. B. Ultrawideband signal processing algorithms for radars and sodars // Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals. 2006. Pp. 66-71.

47. Chernogor L. F., Lazorenko O. V., Lazorenko S. V. Wavelet analysis of the ultrawideband signals // Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals. 2008. Pp. 210212.

48. Chen Y., An J. P. UWB signal generation, acquisition and processing using wavelet functions // Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals, 2006. Pp. 329-331.

49. Q. Lu, J. l. Zhu. Wavelet packet based de-noising algorithm for UWB GPR data // 18-th International Conference on Microwaves, Radar and Wireless Communications, 2010. Pp. 1-3.

50. Wavelet Analysis: Mother Wavelet Selection Methods / Ngui W.K. [and others] // Applied Mechanics and Materials. V. 393. 2013. Pp. 953-958.

51. Vidakovic B. Statistical Modeling by Wavelets // John Wiley & Sons, Inc. 1999.

52. Л. Л., Соколов К. О. Решение задач обработки и интерпретации георадиолокационных данных на основе вейвлет- анализа // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2008. № 8. С. 153-158.

53. Соколов К. О., Федорова Л. Л., Омельяненко А. В. Выявление границ продуктивного слоя алмазной россыпи частотно-временным анализом данных георадиолокации мерзлого горного массива // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2009. № 7. С. 147-151.

54. Хохулин С. А. Вейвлет-преобразование в задачах подповерхностного зондирования // Информационные технологии в авиации и космической технике. тезисы доклада всероссийской конференции молодых ученых и студентов. 2008.

С. 84.

55. Долгих Л.А. Алгоритмы обработки информации на основе анализа быстропеременных процессов: дис. ... кандидата технических наук: 05.13.01. Пенза. 2014. 157 c.

56. Лабунец Л.В., Симаков В. В. Структурный анализ сигналов в системах подповерхностной радиолокации // Электромагнитные волны и электронные системы. 2013. №8. С. 49-68.

57. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis / Huang N.E. [and others] // Proceedings of the Royal Society of London. 1998. V. A 454, Pp. 903-995.

58. Омпоков В.Д. Частотно-временной анализ пульсовых сигналов с помощью преобразования Гильберта-Хуанга: дис. ... кандидата физико-математических наук. Институт Физического Материаловедения Сибирского Отделения Российской Академии Наук. Улан-Удэ. 2019. 106 c.

59. Голяндина Н. Э. Метод «Гусеница» - SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. Санкт-Петербург: СПбГУ. 2004. 76 с.

60. Старовойтов А. В. Интерпретация георадиолокационных данных: учебное пособие для вузов. М: МГУ. 2008. 192 с.

61. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам: Пер. с англ. Ижевск.: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2001.464 с.

62. Георадиолокационные исследования пресных речных льдов. Измерение толщины льда / Семейкин Н. П. [и др.] // Тезисы докладов 4 международная научно-практическая конференция по георадиолокации «Георадар-2004». М: МГУ, 2004.

63. Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, Visualization. New York: John Wiley & Sons, Inc. 1992.

64. Л. В. Лабунец, Н. Н. Анищенко. Структурный анализ переходных характеристик 3D-объектов в однопозиционной системе оптической локации // Радиотехника и электроника. 2011. т. 56. № 2. С. 163-177.

65. Lloyd S. P. Least square quantization in PCM's // IEEE Transactions on

information theory. 1982. V. IT-28. №2. Pp 129-137.

66. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // In Proc. 5th Berkeley Symp. on Math. Statistics and Probability. 1967. Pp. 281-297.

67. Hot E., Popovic-Bugarin V. Soil data clustering by using K-means and fuzzy K-means algorithm // 23rd Telecommunications Forum Telfor (TELFOR). 2015. Pp. 890-893.

68. Arthur D., Vassilvitskii S. How Slow is the k-means Method? // Proceedings of the 2006 Symposium on Computational Geometry (SoCG). 2006. Pp 144-153.

69. Назаров А. О. Модель и метод кластеризации объектов с нечеткими значениями параметров: дис. ... кандидата технических наук: 05.13.18, Казань, 2014. 131 c.

70. Прибор «Пикор-Лёд» [Электронный ресурс]. URL: http://ledomer.ru/ (дата обращения 03.01.2016)

71. Клаербоут Д. Ф. Сейсмическое изображение земных недр. / Пер. с англ. под ред. О. А. Потапова. М.: изд-во «Недра». 1989. 408 с.

72. Stolt R. H. Migration by Fourier transform // Geophysics. 1978. V.43. №1. P. 23-48.

73. Gazdag J. Wave equation migration with phase-shift method // Geophysics. 1978. Vol. 43, N 7. P 1342-1351.

74. Апрелева С.В. Сравнительный анализ миграционных преобразований: дис. ... кандидата физико-математических наук: 25.00.10. Санкт-Петербург. 2002. 103 с.

75. Berkhout, A.J. Seismic migration: imaging of acoustic energy by wavefield extrapolation // The Journal of the Acoustical Society of America. Amsterdam-Oxford-New York. 1980. V.12. Pp 1-339.

76. Козлов E.A. Миграционные преобразования в сейсморазведке. М.: изд-во «Недра», 1986. 247 с.

77. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. с англ. М.: Мир. 1988. 488 с.

78. Claerbout J. F. Basic Earth Imaging. Cambridge: Free Software Foundation. 2010. 218 p.

79. Зеленков А. В., Зеленков С. А. Выбор метода миграции для обработки сигналов подповерхностной радиолокации // Электроника и электротехника. Каунас: Технология. 2004. № 3(52). С. 41-46.

80. Klokov A., Sato M. Application of 3D- migration algorithm to GPR on an irregular ground surface // Proc. of the IGARSS. 2011. Pp. 870-873.

81. Yilmaz Oz., Doherty S. M. Seismic Data Analysis: processing, inversion and interpretation of seismic data. V. 1. Society of Exploration Geophysics. 2001.

82. Линников О. Н., Сосулин Ю. Г., Толмазов Б. Б. Обработка сигналов и изображений в импульсном радиолокаторе подповерхностного зондирования // Радиотехника и электроника. 2004. Т. 49. № 7. С. 824-839.

83. Метод интерпретации данных радиолокаторов подповерхностного зондирования / Юфряков Б.А. [и др.] // Радиотехника и электроника. 2004. Т. 49, № 12. С. 1436-1451.

84. Коллекция геофизических данных // Сайт открытых геофизических данных [Электронный ресурс]. URL: http://geodus 1 .ta.tudelft.nl/PrivatePages/G.G.Drijkoningen/intro_seismology (дата обращения: 05.06.2014)

85. Измеритель толщины льда «Пикор-Лёд» [Электронный ресурс]. URL: http://uwbs.ru/products/izmeritel-tolschiny-lda-picor-ice/ (дата обращения: 01.03.2016)

86. Параметры измерителя толщины льда «Пикор-Лёд» [Электронный ресурс]. URL: http://ledomer.ru/parameters/ (дата обращения: 01.03.2016)

87. Техническое описание антенны «АнтРад-3» [Электронный ресурс]. URL: http://ledomer.ru/wp-content/uploads/2015/08/antrad3_DS_3.0_-en.pdf (дата обращения: 01.03.2016)

Приложение

П. 1. Отчёт об испытаниях прибора «Пикор-Лёд» на ледовой переправе Ванавара

Полная версия отчёта о полевых испытаниях прибора «Пикор-Лёд» на ледовой переправе у с. Ванавара Красноярского края доступна по адресу в интернете http:/Лedomer.ru/wp-conteпt/uploads/2015/06Ютчет-по-испытаниям-на-ледовой-переправе-с.-Ванавара^£

Здесь представлены основные выдержки из этого документа.

УТВЕРЖДАЮ

Директор ООО «Поиск»

УТВЕРЖДАЮ

Генеральный директор ОАО «КБОР»

Ю.Н. Колокольцев

2012г.

\ м.п.

. Симаков

2012г.

Отчет

о полевых пспытаннях портативного радара для измерения толщины льда «Пикор-Лёд», Красноярский край, ссло Ванавара, ООО «Попек», 24.04.2012 г.

Для проведения ис Выводы

льда «Пикор-Лёд» в сотрудников компании С Ванавара были приглашб работ» (ОАО «КБОР»). I описан принцип его контоольными измесени: Цель испытаний

Проверка возмо толщины льда портатив! и адекватности измерен] лунок и замера толщинь «Пикор-Лёд» и эталонн необходимо проводить н Место, условия н участи Испытания были п| 2012 года на реке Подкам Температура возду второй день около 0°С.

Испытания прово :отрудником ООО «Поис Главный инженер С Начальник ЭАЦ О/

И<»тттий пиигрит-1

1. В результате проведенных испытаний подтверждена возможность портативного радара «Пикор-Лёд» оперативно и без контакта с поверхностью льда измерять толщину льда в реальных условиях работы в точке и при пешем движении. Подтверждена способность прибора показывать на радарограмме структура льда для оперативного выявления оператором его состояния. Кроме того, подтверждена способность прибора записывать данные измерений для дальнейшего анализа, обработки р составления отчетной документации.

2. Погрешность измерения толщины льда прибором «Пикор-Лёд» в различны? точках составили по сравнению с эталонными измерениями с помощьк ледобура и мерной рейки до 5% после проведения корректирово! программного обеспечения для данного типа отраженного сигнала.

3. Подтверждена принципиальная возможность измерения толщины льда прр наличии водных прослоек в структуре льда, а также возможность измерени; толщины льда более 1 метра. Для данных измерений необходим« использовать режим увеличенного масштаба отображения толщин льда.

Рекомендации

1. Для уменьшения погрешности и увеличения точности измерений толщинь тонкого (менее 30 см) льда производителю прибора «Пикор-Лёд> рекомендовать доработать программное обеспечение с целью переключена режимов измерения толстого и тонкого льда.

2. Для точного измерения толщины льда при наличии водных прослоек нг основании записанных измерений рекомендовать производителю прибор* «Пикор-Лёд» доработать устройство радарного блока и программно« обеспечение.

3. Для увеличения прочности корпуса измерителя толщины льда провести модернизацию корпуса, а также крепления измерителя к планшетном) компьютепу.

П. 2. Отзыв о работе прибора «Пикор-Лёд»

Отзыв от ООО «Поиск» на прибор «Пикор-Лёд» доступна по адресу в интернете http:/Лedomer.ru/wp-conteпt/uploads/2014/09Ютзыв-Пикор-Лёд-Поиск^£

Здесь представлена копия этого документа.

П. 3. Методика и протокол испытаний изделия «Пикор-Лед» с применением судна на воздушной подушке «ХИВУС»

Полная версия методики и протокола отчёта о полевых испытаниях прибора «Пикор-Лёд» в ходе натурных измерений толщины льда совместно с центром ГИМС МЧС России по г. Москве в движении, с применением судна на воздушной подушке «ХИВУС», доступна по адресу в интернете http://ledomer.ru/wp-content/uploads/2014/09/Методика-испытаний-и-Протокол-В-ДВИЖЕНИИ-Пикор-Лед-ГИМС-г.-Москва1.ра£

Здесь представлены основные выдержки из этого документа.

П. 4. Акт испытаний прибора «Пикор-Лёд» с применением судна на воздушной подушке «ХИВУС»

Полная версия акта испытаний прибора «Пикор-Лёд» в ходе натурных измерений толщины льда совместно с центром ГИМС МЧС России по г. Москве в движении, с применением судна на воздушной подушке «ХИВУС», доступна по адресу в интернете http:/Лedomer.ru/wp-content/uploads/2014/09/Отзыв-Пикор-Лёд-ГИМС-Москвы^£, в заключении которого прибор был рекомендован для применения в структурах ФКУ «Центр ГИМС МЧС России по г. Москве».

УТВЕРЖДАЮ тель руководителя риального органа н о ro^yjipa в л е н и я о г. Москве

В.А. Волков 2014г.

Акт по результатам проведения j контпольно-индикацш

В соответствии с приказом начг России по г. Москве» от 31января 201 Председатель комиссии: Заместитель России по г. Москве» Е.В. Тимошш Члены комиссии:

Старший Государственный инспектор г. Москве» - A.B. Ивленков Государственный инспектор ФКУ «Ц| г. Москве» - Р.В. Стрельцов Начальник ПСС «Строгино» «ГКУ «МГПСС» (по согласованию) -Начальник инженерно-технического с (по согласованию) - В.И. Стрельцов в период с 11 по 27 февраля России по г. Москве» совместно с провела комплексные испытания по индикационным прибором «Пикор-JTi проведенных в соответствии с разраб-приложения №1, №2) составлены пр< №3, №4).

1 Порядок проведения испытани) Испытания проводились в два : 1.1 Измерение толщины льда десяти контрольных точках. Измере! 44 см. Разброс величин при заме{ «сверления» в пределах 1 см. Нали1 не повлияло на точность замера конт]

1.2 Измерение толщины льда проводилось во время движения на СВП «Хивус 10». Прибор закреплялся на переднем бампере СВП, оператор отслеживал показания из салона СВП. Измеренная толщина льда составила от 35 см до 40 см. Разброс величин при измерении толщины льда прибором и методом «сверления» в контрольных точках около 1 см.

2 Результаты анализа документации и испытаний

2.1 Результаты анализа документации, представленной изготовителем прибора - ОАО «ФПК «ЭСТРА» и проведенные испытания прибора позволяют сделать следующие выводы:

технические характеристики прибора соответствуют заявленным техническим требованиям и характеристикам представленной изготовителем документации ТУ 6683-002-09255026-2012;

- руководство по эксплуатации прибора обеспечивает изучение принципа действия и порядка эксплуатации прибора, однако для работы с прибором требуется провести дополнительное обучение сотрудников (операторов);

- прибор бесконтактно и оперативно обеспечивает мониторинг физического состояния замерзших водоемов, измерение толщины и структуры льда в точках водного объекта в режиме «статично» и в процессе движения в режиме реального времени;

- применение прибора значительно сокращает время измерения толщины льда;

- толщину льда менее 5 см прибор не измеряет;

- функция записи замеров толщины льда позволяет сделать анализ и более глубокую обработку информации о толщине льда вдоль всего маршрута движения, а также определить в любой точке точное значение толщины льда;

- прибор может использоваться в целях мониторинга состояния ледового слоя на водоёмах г. Москвы;

- прибор может использоваться при согласовании проведения общественно-массовых мероприятий на водоёмах г. Москвы в зимний период;

- прибор может использоваться для определения зон на водоёмах г. Москвы в зимний период, опасных для нахождения людей.

3 Заключение

3.1 Многофункциональный контрольно-индикационный прибор «Пикор-Лёд» может быть рекомендован для применения в структурах ФКУ «Центр ГИМС МЧС России по г. Москве».

Председатель комиссии: Заместитель начальника ФКУ «Центр ГИМС МЧС России по г. Москве»

Е.В. Тимошин

» 2014 г.

П. 5. Методические рекомендации по применению контрольно-индикационного прибора «Пикор-Лёд2М» для измерения толщины льда

Полная версия Методических рекомендаций по применению контрольно-индикационного прибора для измерения толщины льда, утверждённые Академией Государственной противопожарной службы МЧС России, доступна по адресу в интернете http:/Лedomer.ru/wp-content/uploads/2014/09/Методика-МЧС-по-применению-прибора-Пикор-Лед^£ Здесь представлены основные выдержки из этого документа.

«УТВЕРЖДАЮ»

ачалмшка МЧС России

Технические характеристики контрольно-индикационного прибора

"Пикор-Лёд 2М"

№ п/п Наименование показателя Показатель

1 Тип зондирующего сигнала импульсный без несущей частоты

2 Длительность импульсов зондирующего сигнала, пс 500

3 Амплитуда импульсов, В до 6

4 Потребляемая мощность, мВт 750

5 Время автономной работы, ч не менее 4

6 Измеряемая толщина льда, см до 200

7 Точность измерений, см до 1

8 Частота обновления информационных данных, Гц 115

9 Время подготовки к работе, мин. менее 1

10 Габаритные размеры, мм - длина - ширина - высота 344 200 260

11 Масса, кг 1,5

12 Температурный предел работы, °С до - 46

13 Максимальная скорость движения транспортного средства, на котором закреплен контрольно-индикационный прибор для измерения толщины льда, км/ч 20-30

ОВАМО»

Генеральный директор

бюро опытных работ ие"

ЕКОмЕЙДАЦИИ -ИНДИКАЦИОННОГО ПРИБОРА ОЛЩИНЫ ЛЬДА

Контрольно-индикационный прибор "Пикор-Лёд 2М" предназначен для бесконтактного оперативного определения толщины и структуры льда в точке и в движении в режиме реального времени вдоль маршрута движения людей и транспорта. Используемое программное обеспечение обработки сигналов позволяет автоматически по радарограмме вычислять разницу между границами сред воздух-снег-лёд-вода и определять толщины данных сло-

Контрольно-индикационный прибор "Пикор-Лёд 2М" выполнен в защищенном и морозоустойчивом исполнении.

П. 6. Протокол макета радиолокационной системы мониторинга толщины снега в лавиноопасных очагах на базе беспилотного летательного аппарата\

2

1.ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Целью работы было проведение испытаний в полевых условиях, макета системы мониторинга снежной толщи в лавинных очагах, на базе беспилотных летательных аппаратов, определение возможности применения БПЛА в условиях высокогорья СевероКавказского региона, а также получение справочных данных по фактическим возможностям испытываемой системы.

2. ОБЪЕКТЫ ИСПЫТАНИЙ

Объектом испытаний являлся макет системы мониторинга снежной толщи в лавинных очагах, на базе беспилотного летательного аппарата (далее СМЛОБПЛА) предназначенный для использования в качестве системы измерения параметров толщины снега бесконтактным способом.

Предприятие-разработчик - ООО «КБ «АИС»

Количество образцов - 1 шт.

3. МЕСТО И СРОКИ ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ

Испытания проводились на базе Эльбрусского военизированного противолавинного отряда ФГБУ "СК ВС" с 18.04.2019 по 19.04.2019 г.

4. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ

Испытания СМЛОБПЛА проводились в следующей последовательности:

4.1 Проведение калибровочного замера снежного покрова на местности, с заранее известной толщиной снега.

4.2 Определение коэффициента замедления прохождения радиоволн для калибровочного измерения.

4.3 Проведение съемки лавинного очага в инфракрасном диапазоне.

4.4 Проведение замера высоты снега в лавинном очаге на удалении.

5 РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ

При проведении испытаний 19 апреля 2019 года были выполнены все работы, согласно программы проведения испытаний. На рисунке 1 показана радарограмма контрольного замера без применения алгоритмов обработки георадиолокационных данных. На рисунке 2 показан вид обработанной радарограммы. На рисунке 3, показан вид лавинного очага в видимом и ИК диапазонах.

■"ЙЭЯЙ

ЩмЗм

МйЖ!

МЧ вмУТТ^^Л^Г!^' "ЯХЦ1 IV

ШШ^рНШи

—I

Рисунок 1 - Радарограмма контрольного замера

Рисунок 2 - Вид обработанных георадиолокационных данных

Рисунок 3 - Вид лавинного очага в видимом и ИК диапазонах

4

В результате пересчета времени запаздывания прихода отраженных сигналов, от слоев снежного покрова, с учетом полученных калибровочных коэффициентов, была вычислена толщина снега на месте замера. Результаты замеров представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Результаты измерений и проверки параметров снежного покрова

Характеристика Толщина измеренного снежного покрова

Значение с СПЛОБПЛА 0,59 м

Значение с помощью лавинного щупа 0,53 м

Процесс проведения замера показан на рисунке 4

Рисунок 4 - Процесс проведения замера

5

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведения испытаний образца системы мониторинга снежной толщи в лавинных очагах на базе беспилотного летательного аппарата (СМЛОБПЛА), разработанного в ходе инициативной разработки, установлено следующее:

6.1 Система бесконтактного измерения параметров снежного покрова позволяет определить толщину снежного покрова с погрешностью не более 10 см при условии проведения калибровочного замера параметров снежного покрова в исследуемой области и последующем вычислении коэффициентов замедления распространения радиоволн в толще снега.

6.2 Для совершенствования методики исследования толщины снежного покрова бесконтактным способом необходимо установить зависимость температуры поверхности снежного покрова в местах скопления снега от абсолютной толщины слоя снега в исследуемой области.

6.3 Для определения параметров снежного покрова в лавинных очагах, удаленных от места наблюдения на расстоянии более 3 км, необходимо проработать технический облик наземного радиолокационного комплекса, устанавливаемого на транспортное средство.

6.4. Для обеспечения процесса организации научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ необходимо сформировать техническое задание на комплекс бесконтактного мониторинга снежной толщи в лавинных очагах с учетом требований организации-потребителя Росгидромета.

/

/

От ЭВПЛО ФГБУ "СК ВС

/

П. 7. Протокол испытаний системы прогнозирования лавиной опасности на базе беспилотного летательного аппарата

2

1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Целью работы являлось проведение испытаний образца системы прогнозирования лавинной опасности на базе беспилотных летательных аппаратов на возможность применения в условиях высокогорных районов Северо-Кавказского региона, а также получение справочных данных по фактическим возможностям системы,

2. ОБЪЕКТЫ ИСПЫТАНИЙ Объектом испытаний являлся образец системы прогнозирования лавинной опасности на базе беспилотного летательного аппарата (далее СПЛОБПЛА) предназначенный для использования в качестве системы измерения параметров снежного покрова бесконтактным способом.

Предприятие-разработчик - Центр Высоких Технологий в Машиностроении при МГТУ им. Н.Э. Баумана

Количество образцов - 1 шт.

3. МЕСТО И СРОКИ ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ Испытания проводились на базе Эльбрусского военизированного противолавинного отряда ФГБУ "СКВС" с 13.03.2017 по 14.03.2017

4. ТРЕБОВАНИЯ ПО ДОСТОВЕРНОСТИ И АДЕКВАТНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ СПЛОБПЛА должен удовлетворять требованиям, значения которых приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Требования по достоверности и адекватности измерений СПЛОБПЛА

Максимальная Минимальная Погрешность

толщина распознаваемая измерения

Характеристика измеряемого толщина слоя толщины

снежного снежного снежного

покрова(М1) покрова(М2) покрова(Ш)

Значение 2,5 м 10 см 5 см

з

5. СОСТАВ И УСЛОВИЯ ИСПЫТАНИЙ

5.1 Оценка соответствия СПЛОБПЛА требованиям по достоверности и адекватности измерений

5.2 Состав испытаний включал испытания на достоверность и адекватность измерения максимальной толщины измеряемого снежного покрова, минимальной распознаваемой толщины слоя снежного покрова и оценку погрешности измерения толщины снежного покрова.

5.3 Нормы испытаний:

М1 - 2,5 м; М2 - 10 см; П1 -5 см,

6. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ

Испытания СПЛОБПЛА проводились в следующей последовательности:

6.1. Проведение калибровочного замера снежного покрова на местности с известной толщиной.

6.2. Определение коэффициента замедления прохождения радиоволн для калибровочного измерения.

6.3. Проведение замера снежного покрова на удалении,

6.4. Проверка достоверности определения толщины снежного покрова с помощью лавинного щупа либо шурфа снежного покрова.

7. РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ

7.1 При проведении испытаний 13 марта 2017 года были выполнены работы согласно последовательности проведения испытаний. На рисунке 1 показана радарограмма контрольного замера без применения алгоритмов обработки георадиолокационных данных. На рисунке 2 показан вид обработанной радарограммы.

Рисунок 1 - Радарограмма контрольного замера

4

Рисунок 2 - Вид обработанных георадиолокационных данных В результате пересчета времени запаздывания прихода отраженных сигналов от слоев

снежного покрова с учетом полученных калибровочных коэффициентов были вычислены

толщина снежного покрова, количество слоев и их толщины.

Результаты проведения дистанционного замера параметров снежного покрова и

результаты проведения проверки достоверности с помощью шурфа приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты измерений и проверки параметров снежного покрова

Характеристика Максимальная толщина измеренного снежного покрова(М1) Количество слоев снежного покрова Толщина первого слоя

Значение с СПЛОБПЛА 1,52 м 2 слоя 0,68 м

Значение с помощью шурфа 1,46 м 2 слоя 0,65 м

Процесс проведения замера в контрольной точке показан на рисунке 3

Рисунок 3 - Процесс проведения замера

5

7.2 При проведении испытаний 14 марта 2017 года были выполнены работы согласно последовательности проведения испытаний. На рисунке 4 показана радарограмма контрольного замера без применения алгоритмов обработки георадиолокационных данных. На рисунке 5 показан вид обработанной радарограммы. При проведении замеров был получен калибровочный коэффициент, соответствующий месту и условиям проведения испытаний на высоте 3050 метров над уровнем моря.

Рисунок 4 - Радарограмма проведенных измерений

Рисунок 5 - Вид обработанных георадиолокационных данных

Результаты проведения дистанционного замера параметров снежного покрова и результаты проведения проверки достоверности с помощью шурфа 14 марта приведены в таблице 3,

Таблица 3 - Результаты измерений и проверки параметров снежного покрова

Характеристика Максимальная толщина измеренного снежного покрова(М1) Количество слоев снежного покрова Толщина первого слоя

Значение с СПЛОБПЛА 1,0 м 4 слоя 0,15 м

Значение с помощью шурфа 0,9 м 10 слоев 0,05 м

Процесс проведения замера в контрольной точке показан на рисунке 6

Рисунок 6 - Процесс замера в контрольной точке

8. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате испытаний образца системы прогнозирования лавинной опасности на базе беспилотного летательного аппарата (СПЛОБПЛА), разработанного в ходе инициативной разработки, на достоверность и адекватность измерений установлено следующее:

1 Система бесконтактного измерения параметров снежного покрова позволяет определить толщину снежного покрова с погрешностью не более 10 см при условии проведения калибровочного замера параметров снежного покрова в исследуемой области и последующем вычислении коэффициентов замедления распространения радиоволн с толще снега.