Разработка методов и алгоритмов обработки информации на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Поленова, Юлия Евгеньевна

• Поленова, Юлия Евгеньевна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Поленова, Юлия Евгеньевна

Список принятых сокращений.

Введение.

1. Угломерные системы пассивной локации с обработкой информации в частотно-временном анализаторе с быстрым спектральным анализом

1.1. Методический подход к решению задачи структурного анализа адаптивных многопозиционных систем пассивной локации.

1.2. Разработка алгоритма матричного преобразования получаемой информации в угломерных системах пассивной локации для отождествления результатов измерений.

1.3. Математическое моделирование частотно-временного анализатора с быстрым спектральным анализом.

1.4. Математическое моделирование моноимпульсного пеленгатора с обработкой сигналов в частотно-временном анализаторе.

2. Разработка алгоритмов распознавания - отождествления сигналов источников радиоизлучения в угломерных системах пассивной локации

2.1. Структурная схема модели моноимпульсного пеленгатора с цифровой обработкой информации.

2.2. Блок моделирования физических устройств.

2.2.1. Алгоритм геометрических расчетов.

2.2.2. Алгоритм формирования сигналов.

2.3. Алгоритмы первичной цифровой обработки сигналов.

2.3.1. Алгоритм быстрого преобразования Фурье.

2.3.2. Алгоритмы цифровой фильтрации и восстановления сигналов

2.4. Алгоритмы распознавания образов.

2.4.1. Опознавание образов по критерию наименьшего расстояния.

2.4.2. Синтез пороговых функций.

2.4.3. Статистическая модель системы опознавания образов.

2.4.4. Машинное обучение.

2.4.5. Решающее правило.

2.4.6. Разделение на два класса.

2.4.7. Реализация и результаты оценки эффективности алгоритмов автоматической классификации.

2.5. Руководство по работе с моделью.

3. Разработка методов обработки информации в лазерных системах со сверх разрешением объектов в радиальном направлении на основе учёта взаимного влияния пространственных и временных параметров сигналов.

3.1. Анализ применимости в лазерных информационных системах алгоритмов оптимальной обработки радиотехнических сигналов при априорной неопределенности их частотно-временной структуры.

3.2. Оптимальная временная обработка сверх коротких лазерных импульсов в элементах пространственного разрешения.

3.3. Пространственно-временная корреляционная функция флуктуа-ций сверх короткого импульса, рассеянного на кривой шероховатой поверхности.

3.4. Метод определения формы поверхности объекта

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и алгоритмов обработки информации на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов»

Среди комплекса задач, возлагаемых на средства контроля воздушно-космического пространства, распознавание объектов по их координатным и некоординатным признакам и обработка получаемой информации представляют собой одну из сложных и актуальных научно-технических проблем. Решение этой проблемы осуществляется на основе применения информационных средств радио- и оптического диапазонов длин волн. Так, для контроля космического пространства создан специальный радиооптический комплекс, содержащий активные радиолокационные и оптико-электронные информационные средства. Для решения задачи контроля воздушного пространства наряду с активными применяют автономные и многопозиционные системы пассивной локации (МСПЛ). Современное состояние развития МСПЛ обстоятельно обсуждалось на симпозиуме «Состав вооружения системы ПВО Международных сил быстрого реагирования», проходившем с 22 по 24 мая 2000 г. в Валенсии, Испания. В своем докладе Т.Сместал, Х.Охра, А.Кнапског убедительно показали целесообразность и экономическое преимущество использования пассивных средств в качестве составной части единой системы ПВО. Отмечалось также, что потенциал использования пассивных средств в системах ПВО еще не полностью осознан и проанализирован, в связи с чем актуальным является проведение дальнейших исследований.

Качественные показатели систем получения и обработки информации можно повысить на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов. В средствах МСПЛ, особенно в частотно - временном анализаторе (ЧВА) с быстрым спектральным анализом (БСА), в ходе первичной обработки информации взаимное влияние частотных и временных параметров сигналов, несомненно, учитывается. Кроме того, средняя несущая частота принимаемого сигнала на каждом дискретном интервале наблюдения At в конечном итоге определяется по временному положению «сжатого» импульса.

В то же время при вторичной обработке информации на пункте управления совместному использованию пространственных и частотно-временных параметров сигналов уделяется недостаточное внимание. В первую очередь это касается решения задачи отождествления результатов измерений в разнесенных пунктах приема. Сущность этой проблемы и возможные пути ее решения обстоятельно проанализированы И. Кадаром на конференции Fusion 2001, проходившей с 7 по 10 августа 2001 г. в Монреале, Канада. Со ссылкой на многочисленные источники установлено, что в подходах к решению рассматриваемой проблемы использовались вероятностные методы. Кроме того, авторы известных работ использовали уравнения R- матрицы, основанные на вычислении нижней границы Крамера-Рао и не позволяющих решать задачу отождествления результатов измерений с требуемыми качественными показателями. Следует заметить, что в отечественной литературе также освещены именно вероятностные методы. В качестве признаковой в докладе предложено использовать траекторную информацию.

Предложенный метод является очередным шагом в решении проблемы отождествления. В то же время только этим методом проблема не решается. Например, при групповом полёте целей их траекторные признаки могут быть неразличимыми. Кардинальным решением проблемы отождествления результатов измерений пространственных координат источников радиоизлучения (ИРИ) может послужить использование результатов оценивания частотно-временных параметров сигналов (средняя несущая частота, спектр сигнала, длительность и период следования импульсов и др.). У каждого ИРИ будет своя «окраска» указанных параметров. Идея параметрического отождествления результатов измерений высказывалась. Однако алгоритмы обработки информации не были разработаны и решение проблемы оставалось на уровне идеи. В связи с этим разработка и исследование алгоритмов обработки информации в целях решения рассматриваемой проблемы требуют своего решения. Ввиду ее сложности необходимо выполнить широкомасштабное математическое моделирование.

В лазерных информационных системах необходимость учета взаимного влияния пространственных и временных параметров сигналов носит иной характер, особенно при облучении объекта импульсом со сверхразрешением в радиальном направлении. В то же время несмотря на особенности электромагнитного излучения в радио- и оптическом диапазонах длин волн, в вопросах обработки информации можно найти много общего. В связи с этим в плане постановки задачи не следует раздельно рассматривать обработку информации в различных диапазонах длин волн, целесообразно искать общность и взаимное использование полученных результатов. Эта общность наиболее, ярко проявляется при рассмотрении алгоритмов оценивания частотно-временной структуры сигналов ИРИ в средствах радиотехнического контроля воздушного пространства и в лазерных информационных системах при использовании сигналов со сверхразрешением в радиальном направлении. В обоих случаях обработка информации производится в условиях априорной неопределенности пространственно-временной и частотно-временной структуры принимаемых сигналов.

Проведенный краткий анализ дает основание считать тему диссертации актуальной.

Объектом исследования являются системы контроля воздушно-космического пространства.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы обработки информации в угломерных системах пассивной локации и лазерных системах на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов.

Целью диссертационного исследования является совершенствование методов и алгоритмов обработки радиотехнической и лазерной информации на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов.

Для достижения поставленной цели сформулирована научная задача, а именно: разработка методов и алгоритмов обработки информации на основе совместного использования пространственных, временных и частотных параметров сигналов. Декомпозиция поставленной задачи в диссертационной работе свелась к рассмотрению совокупности следующих частных логически взаимосвязанных задач:

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Поленова, Юлия Евгеньевна

Выводы

1. Основной особенностью разработки методов обработки лазерной информации является использование апробированных и реализованных в станциях радиотехнической разведки алгоритмов оптимальной обработки сложных сигналов при априорной неопределенности их частотно-временной структуры.

2. Применительно к обработке лазерной информации коэффициенты разложения bv{r,t), являющиеся функциями пространственных координат, необходимо, в свою очередь, также представить в виде обобщенного ряда Фурье в базисе неперекрывающихся, сомкнутых в пространстве областей площадью AS. При обработке сигнала в плоскости изображения величина AS должна быть согласована с элементом пространственного разрешения системы «атмосфера-телескоп» и с элементом разрешения приемного устройства.

3. Решение задачи пространственно-временной обработки лазерных сигналов при априорной неопределенности формы поверхности объекта получило свое завершение в поэлементной обработке рассеянных сверхкоротких импульсов. Анализ отношения правдоподобия для пуассоновской статистики проводится в сопоставлении с корреляционным интегралом, применяемым в радиолокации, что делается с целью получения большей убедительности в полезности и правомочности проводимых аналогий. Приведенные формулы позволяют рассчитывать погрешности измерения времени запаздывания сигнала в каждом элементе AS при различных уровнях сигнала пс и помехи пп.

4. Получено выражение для пространственно-временной корреляционной функции флуктуаций сверхкороткого импульса, рассеянного на кривой шероховатой поверхности. Установлено, что при рассеянии сверхкороткого импульса поверхностью объекта пространственные и временные флуктуации поля в апертурной плоскости оказываются взаимосвязанными. Эта взаимосвязь, как показано в Приложении, затрудняет решение задачи статистического синтеза алгоритмов оптимальной обработки сигнала. Поэтому возникает необходимость поиска новых путей повышения эффективности лазерных информационных систем при облучении объекта сверхкоротким импульсом.

5. Предложен и разработан эффективный метод определения формы поверхности объекта, основанный на его облучении сверхкоротким импульсом с последующим измерением скорости перемещения изображения. Завершенность выполненного исследования обеспечена оптимизацией обработки информации и оценками точностных характеристик.

Заключение

Обобщая полученные новые научные результаты, можно сделать следующие выводы:

1. Совместное использование пространственных и частотно-временных параметров сигналов позволило разработать алгоритмы распознавания-отождествления, позволяющие устранить неоднозначности результатов измерений в многопозиционных системах пассивной локации.

2. При разработке алгоритмов пространственно-временной обработки лазерных сигналов в условиях априорной неопределенности формы поверхности объекта весьма плодотворным оказалось использование последних достижений теории и техники оптимальной обработки радиотехнических сигналов при априорной неопределенности их частотно-временной структуры. Полученные результаты показали, что алгоритмы обработки радиотехнической и оптической информации имеют много общего.

3. Совместное использование пространственных и временных параметров лазерных сигналов со сверхразрешением в радиальном направлении позволило разработать новый метод определения формы поверхности объекта.

По полученным в диссертации результатам можно высказать предложения на проведение дальнейших исследований. Так, учет взаимного влияния пространственных и временных параметров лазерных сигналов открывает перспективу в решении одной из наиболее трудных и важных проблем оптической локации — определение оптической передаточной функции (ОПФ) [74, 78, 92] системы «атмосфера-телескоп». Облучение объекта сверхкоротким импульсом в активной интерферометрии позволяет устранить априорную неопределенность относительно пространственного расположения сигнала в картинной плоскости, что позволяет получать информацию о мгновенном значении ОПФ с последующим её использованием для восстановления изображений объектов в условиях атмосферных искажений сигналов.

Использование результатов полного поляризационного зондирования объектов в радиодиапазоне может стать новым научным направлением в развитии оптической локации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Поленова, Юлия Евгеньевна, 2006 год

1. Радиоэлектронные системы: справочник / под ред. Я. Д. Ширмана. М.: ЗАО "Маквис", 1998.-828 с.

2. Черняк, В. С. Многопозиционная радиолокация / В. С. Черняк. М.: Радио и связь, 1993.-415 с.

3. Вакин, С. А. Основы радиопродиводействия и радиотехнической разведки/ С. А. Вакин, JI. Н. Шустов. М.: Сов. радио, 1968. - 448 с.

4. Симаков, В. А. Построение адаптивных систем пассивной радиолокации на принципах разностно-дальномерной координатометрии /

5. B. А. Симаков // Научные ведомости БелГУ. 2005. - № 2 (22). - С. 211219. - (Сер. «Физика». Вып. 11).

6. Небабин, В. Г. Радиоэлектронные средства противорадиолокационных ракет / В. Г. Небабин, И. Б. Кузнецов // Зарубежная радиоэлектроника. -1990,-№7.-С. 67-79.

7. Макаров, JI. Перспективные зарубежные авиационные PJIC управления оружием / JI. Макаров // Зарубежное военное обозрение. 1992. - №10.1. C. 35-40.

8. П.Маркевич, С. Состояние и перспективы развития самолетов ДРЛО / С. Маркевич // Зарубежное военное обозрение. 2000. -№5. - С. 54-60.

9. Кирилов, А. Перспективные зарубежные беспилотные аппараты /

10. A. Кирилов // Зарубежное военное обозрение. 2002. - №3. - С. 46-50.

11. Афинов, В. Тенденции развития средств РЭБ авиации вооруженных сил США на пороге XXI века / В. Афинов // Зарубежное военное обозрение. -1998.-№6.-С. 28-35.

12. Афинов, В. Станции РЭП индивидуальной защиты боевых самолетов /

13. B.Афинов // Зарубежное военное обозрение. 1999. - №2.1. C. 34-41.

14. J.A.Roecker, Track Monitoring when Tracking with Multiple 2D Passive Sensors, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 27, No 6, pp. 872-876, November 1991.

15. J.A.Roecker, Effectiveness of Track Monitoring with Multiple 2D Passive Sensors, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 27, No 6, pp. 941-945, November 1991.

16. Y.Bar-Shalom and X.Li, Multitarget Multisensor Tracking: Principles and Techniques, YBS Publishing, Storrs, CT, 1995.

17. S.Deb, M.Yeddanapudi, K.R.Pattipati, Y.Bar-Shalom, A Generalized S-D Assignment Algorithm for Multisensor-Multitarget State Estimation, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 33, No 2, pp. 523-538, April 1997.

18. Y.Bar-Shalom and K.R.Pattipati, VARDAT 2.0 — VARiable dimension Data Association for Tracking, YBS Publishing, 1998.

19. R.L.Popp, K.R.Pattipati and Y.Bar-Shalom, m-best S-D Assignment Algorithm with Application to Multitarget Tracking, Proc. SPIE Conf. Signal and Data Processing of Small Targets, Vol. 3373, April 1998.

20. G.Shafer, A Mathematical Theory of Evidence, Princeton University Press 1976.

21. C.K.Chui. An Introduction to Wavelets, volume 1 of Wavelet Analysis and its Applications. Academic Press, Boston, 1992.

22. A.Bultheel. Wavelets with applications in signal and image processing. Academic Press, Boston, 2002.

23. Булычев Ю.Г., Таран B.H. Инвариантно-групповой метод отождествления пеленгов целей в триангуляционных многопозиционных системах пассивной локации. Радиотехника и электроника, 1987, вып.4.

24. Block H.D. Rev. Mod. Phys., 34, 123 (1962).

25. Widrow В., Self-Organizing Systems, 1962 (Yovits M., Jacobi G., Goldstein G., eds.), p. 435, Spartan Books, Washington, D.C., 1962.

26. Novikoff A.B.J., On Convergence Proofs for Perceptrons, Stanford Research Institute Report, 1963.

27. Braverman D.J., Trans. IRE, PGIT-8, 200 (1962).

28. Abramson N.M., Braverman D J., IRE Trans. Inform. Theory, 8, 558 (1962).

29. Guillemin E., The Mathematics of Circuit Analysis, Wiley, New York, 1949.

30. Anderson Т., An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, Wiley, New York, 1958.

31. Себестиан Г.С., Процессы принятия решений при распознавании образов, перевод с английского под ред. Иваненко В.И., -Киев: «Техника», 1965.

32. Keehn D., Learning the Mean Vector and Covariance Matrix of Gaussian Signals in Pattern Recognition, Stanford Electronics Laboratories Report, 1963.

33. Marin B.H., Le neurone cybernetique, l'Electricite Electronique Moderne, NR 265, 1972, P. 21-25.

34. Benzecri J.P., L'analyse des donnees Т. I et II, Dunod edit, Paris, 1979.

35. Advances in Communication Systems. Theory and Applications, Edt. by Balakrishnan A.V., Academic Press New York and London, 1965.

36. Фор А. Восприятие и распознавание образов. //Пер. с французского под ред. А.В.Серединского. -М: «Машиностроение», 1989.

37. Rabiner L.R., Gold В. Theory and Application of Digital Signal Processing., Prentice-Hall, inc. Englewood Cliffs, New Jersey, 1975.

38. Cooley J.W., Tukey J.W., An Algorithm for the Machine Computation of Complex Fourier Series, Math. Сотр., 19,297-301, April 1965.

39. Bergland G.D., A Guided Tour of the Fast Fourier Transform. IEEE Spectrum, 6, No. 7, 41-52 (1969). Русский перевод: Бергланд Дж.Д., Руководство к быстрому преобразованию Фурье, Зарубежная радиоэлектроника,№3, 1971.

40. Cooley J.W., Lewis P., Welch P.D., The Finite Fourier Transform, IEEE Trans, on Audio and Electro acoustics, 17, No. 2, 77-86, 1969.

41. Singleton R.C., A Method for Computing the Fast Fourier Transform with Auxiliary Memory and Limited High Speed Storage, IEEE Trans, on Audio and Electroacoustics, 15, No. 2, 91-98, June 1967.

42. Cooley J.W., Lewis P., Welch P.D., The Fast Fourier Transform Algorithm: Programming Considerations in the Calculation of Sine, Cosine, and Laplace Transforms, J. Sound Vib., 12, No. 3, 315-337, 1970.

43. Singelton R.C., An Algorithm for Computing the Mixed Radix Fast Fourier Transform, IEEE Trans, on Audio and Electroacoustics, 17, No. 2, 93-103, June 1969.

44. Pease M.C., An Adaptation of the Fast Fourier Transform for Parallel Processing, J. Assn. Сотр. Mach., 15, No. 2, 252-264, April 1968.

45. Rader C.M., Discrete Fourier Transforms When the Number of Data Samples is Prime, Proc. IEEE, 56, No. 6, 1107-1108, June 1968.

46. Cooley J.W., Lewis P., Welch P.D., The Fast Fourier Transform and Its Applications, IEEE Trans. Education, 12, 27-34, March 1969.

47. Gold В., Rader C.M., Digital Processing of Signals, -NY: McGraw-Hill, 1969. Русский перевод: Голд Б., Рэйдер Ч., Цифровая обработка сигналов;-М: «Советское радио», 1973.

48. Bluestein L.I., A Linear Filtering Approach to the Computation of Discrete Fourier Transform, IEEE Trans, on Audio and Electroacoustics, 18, No. 4, 451-456, 1970.53