WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Следует подчеркнуть, что положение «блестящих» точек и мощность отраженной волны остаются стабильными при значительных изменениях углов облучения, наблюдения и длины волны. Сохраняемость структурного изображения в большом диапазоне углов ракурса наблюдаемых объектов является важным моментом для решения задачи распознавания. Она необходима, чтобы при сравнении изображения с эталоном избежать трудоемкой процедуры перебора с малым шагом дискретизации по углам наблюдения, приводящей к большим вычислительным затратам.

Анализируется возможность описания структуры объекта через бинарные отношения ее элементов.

Объект наблюдения A можно представить в виде конечного множества элементов m ai A ai. Каждый i-й элемент характеризуется параметрами: независимые iсигнальные параметры Bi и зависимые параметры (параметры связи с элементами i, j...m ai, a am множества A).

j С учетом того, что при автоматизированной обработке сигналов используются не все элементы множества, а только некоторые из них, а также структурные связи между ними, удаленный объект наблюдения можно представить в виде A:

n A, Bj,Bl, ), (1) (Bi i, jl i, jl где i, jl 1,2,n – индексы используемых элементов структурного представления множества A; – структурная связь (зависимый параметр) элементов ai, a al.

i, j...l j Бинарные отношения ij являются простейшими отношениями и характеризуются наиболее простым техническим исполнением.

При рассматриваемом структурном представлении объекта в виде небольшого числа «блестящих» точек и стабильности их положения при существенном изменении углов облучения, наблюдения целесообразно использование классического корреляционного алгоритма распознавания. При обработке в ЭВМ для оценки близости наблюдаемого изображения к эталонному может быть использован корреляционный функционал вида N N N 1 1 vi vi vi vi N N N i1 i1 iR, (1) 2 N N N N 1 vi vi 1 vi 1 vi N N N N i1 i1 i1 i(где N – размерность наблюдаемого вектора v и вектора эталонного изображения v ), который представляет собой выборочный нормированный и центрированный коэффициент корреляции векторов v и v.

Во второй главе разрабатывается и анализируется новый метод радиовидения на основе метода голограммы интенсивности.

В оптическом диапазоне для устранения влияния турбулентности атмосферы на трассе распространения излучения используются интерференционные методы. Метод голограммы интенсивности позволяет получить функцию автокорреляции объекта, по которой непосредственное восстановление объекта возможно лишь путем подбора его начального вида и рекурсивного приближения к оригиналу, что трудоемко и требует значительных вычислительных затрат.

Исследование структуры голограммы интенсивности показывает, что в зоне Фраунгофера ее можно представить как линейную сумму пространственных гармоник, каждая из которых обязана своим появлением взаимодействию сигналов от различных пар «блестящих» точек i и j удаленного объекта.

Пространственная гармоника Gij, образованная i и j отражателем, имеет вид:

E Ai Aj xi x yi y j Gij 2 cosk j 2zij, (3) z z z где Е – амплитуда поля в области отражающих точек, Ai, Aj – коэффициенты отражения i-й и j-й точек; – длина волны излучения; z – расстояние от плоскости приема до области отражающих точек; k=2/; xi, xj, yi, yj – координаты i-й и j-й точек по осям и соответственно в плоскости xy, связанной с пространством отражателей; z – проекция расстояния между i-й и j-й точками на ось z (ось наблюдения). Здесь источник излучения находится в точке =0, =0, z=0.

Анализируется возможность применения метода на основе голограммы интенсивности в радиолокации при обработке сигнала РСА. В этом случае информационная составляющая сигнала при некоторых ограничениях представляет собой линейную сумму слагаемых вида:

Gij СAi Aj cos0 xV sin y V t, (4) r где С – некоторый коэффициент, определяемый мощностью передатчика, дальностью до цели, коэффициентом усиления антенны, длиной волны, r0 – дальность до цели при t=(середина интервала накопления сигнала от цели), V, V. – проекции вектора скорости V ЛА на соответствующие оси, – угол наблюдения в горизонтальной плоскости, x, y – расстояние между отражателями i и j по оси x и y соответственно.

Полученные аналитические выражения и графические зависимости позволяют оценить потенциальное разрешение структурного изображения, необходимые значения параметров для его обеспечения (прежде всего время синтезирования Tс (при заданных V, r0,, )), ограничения, обусловленные тем, что объект наблюдения находится не в зоне Фраунгофера синтезированной апертуры и связанная с этим невозможность пренебрежения сферичностью фронта волны, влияние траекторных нестабильностей носителя РЛС.

Выделив с помощью спектрального анализа параметры отдельных гармоник, по ним можно определить относительное положение отражателей («блестящих» точек) и их коэффициенты отражения, и, таким образом, восстановить структурное изображение объекта. Получаемая при этом двузначность изображения не играет существенной роли в задаче распознавания наблюдаемых объектов.

Формирование структурного изображения удаленного объекта осуществляется с помощью амплитудной фильтрации гармоник на нескольких интервалах синтезирования с последующим совместным анализом их параметров, а именно – амплитуды и частоты.

Изображение формируется в системе координат наблюдаемого объекта (а не в системе координат наблюдателя), что сокращает число вариантов перебора по углам ракурса в процедуре распознавания.

В результате амплитудной селекции гармоник и их анализа формируются n(n-1)/(где n – число отражателей) векторов хij, уij, отображающих бинарные отношения ij между i и j отражателями. Вектору хij, уij соответствует два возможных ij относительных положения отражателей i и j в плоскости ху (рис. 1 (а), (б)). Положение точки i выбирается произвольно, так как определяются относительные координаты точек i и j (рис. 1 (в)).

y y j i (б) (a) y i j k' j' x x y j' i i k (в) j j x x Рис. 1 Рис. Три отражателя образуют три гармоники Gij, Gik, Gjk, по результатам анализа которых в трех интервалах накопления формируются три вектора ij, ik, jk. По ним можно двузначно зафиксировать относительные положения точек i, j, k (рис. 2). Двузначность обуславливается двузначностью размещения точки j относительно отражателя i на основании хij, уij. Положение k-ой точки может быть определено на основании ik, ij jk (рис. 2). Таким образом, восстанавливается положение каждой следующей k-ой точки относительно наиболее ярких i и j.

Проанализирована возможность определения расстояния между «блестящими» точками вдоль оси z. Начальная фаза гармоники пропорциональна r разности хода сигнала между ними в момент времени t=0, которая в свою очередь r z. Таким 4 образом 0 r z. Неоднозначность фазовых измерений приводит к неоднозначности определения координаты z.

z 0 2n 0 n z0 n, n=0,1,2,…, 4 4 2 где z0 – расстояние, соответствующее главному значению фазы (при n=0).

z Пусть на основании операции Zijk в пространстве (х, у, z) восстанавливается точка k множества N, размещаемого относительно точки i (точка отражения). Образуемая при z изменении j последовательность операций Zijk дает ряд возможных (разрешенных ею) положений искомой точки. Координата точки z xk, yk, zk в пространстве (х, у, z) n z равна z Zijk. Если n, то координата zk определяется однозначно.

j i, k h2 yh yh На самом деле r z1. Слагаемым, где h – высота полета, r0 r2 r0 yh 5 пренебречь нельзя, так как при r=50км, y=5м, h=1000м 0,1м> (при r0 5 =3см).

Значение y может быть определено из рассмотренного ранее анализа периодов гармоник, знак же y не известен, что существенно затрудняет процедуру определения расстояния между «блестящими» точками вдоль оси z. Кроме того, точность определения y не удовлетворяет рассматриваемой задачи восстановления положения отражателей вдоль оси z.

Таким образом, из-за малой длины волны и большой степени неоднозначности восстановление положения отражателей вдоль оси z на практике труднореализуемо.

Структурная схема системы, реализующая предлагаемый метод, представлена на рис. 3.

Рис. 3. Структурная схема информационной системы Высокочастотная часть схемы состоит из передатчика (ПРД), антенного устройства, приемника (ПРМ) и квадратичного амплитудного детектора (АД). Сигнал передатчика (ПРД) через антенный переключатель (АП) попадает в антенну и излучается в направлении наблюдаемого объекта.

Отраженный сигнал через приемник (ПРМ) и квадратичный амплитудный детектор, поступает на АЦП, где преобразуется в цифровую форму. С выхода аналого-цифрового преобразователя АЦП сигнал поступает в цифровую систему обработки (ЦСО), которая представляет собой программируемый процессор сигналов. В блоке ЦСО осуществляется выделение гармоник {Gij} и их анализ в соответствии с рассматриваемым способом.

Было проведено моделирование на ЭВМ по восстановлению положения вдоль оси х отражателей и их яркости в одном элементе по дальности. Отражатели вдоль оси х размещались по равномерному закону распределения вероятности. Отраженный сигнал моделировался как сумма сигналов от отражателей ut exp rit, где ri(t) – U i i текущее расстояние от фазового центра антенны (ФЦА) ЛА до i-го отражателя.

Амплитуды сигнала Ui, а также отсчеты шумового сигнала генерировались по закону Рэлея. Выходной сигнал квадратичного АД математически моделировался как uд.квt Re2ut Im2ut. Перед дискретным преобразованием Фурье (ДПФ) сигнала осуществлялось вычитание постоянной составляющей, величина которой велика и затрудняет анализ спектра в области низких частот. Для уменьшения уровня боковых лепестков сигнала после ДПФ использовалась амплитудно-весовая обработка. Затем осуществлялась операция ДПФ сигнала с добавлением 7Nотсч. нулей (Nотсч. – число временных отсчетов сигнала) для последующего анализа спектра сигнала с целью селекции гармоник – определения их частот (номера частотного отсчета) и амплитуд.

Селекция гармоник осуществлялась путем анализа ширины областей ненулевых информационных отсчетов спектра. После выделения гармоник, их ранжирования по убыванию амплитуды осуществлялась процедура восстановления положения отражателей вдоль оси х в соответствии с рассмотренным выше методом. Под правильным восстановлением структурного изображения понималось определение положения всех искомых точек объекта по оси х с определением их яркости.

Вероятность правильного восстановления определялась как отношение количества правильно восстановленных изображений «блестящих» точек к общему количеству циклов прогона программы по восстановлению изображения.

Результаты моделирования представлены на рис. 4. Здесь представлено семейство кривых для разного количества отражателей. Под отношением сигнал/шум здесь понимается отношение среднеквадратического отклонения (СКО) амплитуды сигнала и шума.

1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,с/ш 2 "бл. точки" 3 "бл. точки" 4 "бл. точки" 5 "бл. точек" Рис. Из рис. 4 видно, что при отношении с/ш больше, чем 2,5, вероятность правильного восстановления не изменяется с увеличением СКО амплитуды сигнала по отношению шуму. Качество восстановления положения отражателей и их яркости зависит от качества селекции гармоник и реализации процедуры обработки.

Из рис. 4 видно, что вероятность определения относительного положения двух отражателей стремится к единице при отношении c/ш больше четырех. Однако при некоторых меньших значениях с/ш она меньше величины правильного восстановления объектов из трех, четырех и пяти отражателей. Это объясняется тем, что при относительно высоком шуме в спектре появляются ложные максимумы, принимаемые за гармоники. Реальные же гармоники связаны между собой положением на частотной оси Рвосст и амплитудами, что при большем их количестве и учете при обработке их взаимосвязи позволяет как бы увеличить отношение с/ш.

Проведенное моделирование позволяет оценить эффективность рассмотренного метода для восстановления структурного изображения объекта.

В качестве примера подтверждения рассматриваемого метода приводится анализ диаграммы переизлучения известного двухмоторного самолета В-26 Marauder (рис. 5).

Производится расчет расстояния между «блестящими» точками при наблюдении спереди, предположительно образованными двумя двигателями самолета и носовой частью фюзеляжа, в направлении, перпендикулярном линии наблюдения.

а) б) Рис. 5 а) Диаграмма переизлучения самолета В-26 Marauder (=10 см) б) Конструкция самолета B-26 Marauder (вид сверху) Рассчитанные по диаграмме переизлучения расстояния между указанными элементами самолета показывают хорошее совпадение с реальными размерами.

Предлагается практическое приложение рассматриваемого выше интерференционного метода получения информации об удаленных объектах – задача поиска пропавших самолетов.

Основной целью поиска является быстрое обнаружение объекта, которое затруднено при обычно используемом визуальном методе обзора при облете районов поиска на малой высоте ввиду ограниченности области обзора и необходимости, вследствие этого, совершать много полетов, чтобы перекрыть большую площадь. Радиолокационный обзор поверхности с большой высоты с регистрацией интерференционной картины, формируемой с элементов разрешения с большими линейными размерами, позволяет, вопервых, существенно сократить время поиска, во-вторых, проводить поиск в сложных метеоусловиях и в ночное время суток, при которых метод визуального поиска не работает.

Анализируется возможность применения метеонавигационной радиолокационной станции «Гроза» для решения данной задачи.

В третьей главе разрабатывается метод радиовидения на основе метода Гудмена.

Метод Гудмена является частным случаем метода голограммы интенсивности, но, в отличие от последнего, позволяет получить изображения удаленного объекта, а не его автокорреляционную функцию при наличии точечного отражателя вблизи объекта наблюдения.

В качестве примера объектом наблюдения служил двухмоторный самолет, при работе двигателей которого возникают вибрации (левый двигатель с частотой f1, правый – f2). Следовательно, коэффициент отражения «блестящей» точки, образованной выпуклой поверхностью двигателя будет изменяться во времени с частотой f1 (f2).

Зависимость коэффициента отражения от времени позволяет определить, какие из гармоник образованы левым, а какие правым двигателем, т.е. разделить эти гармоники.

Такое разделение гармоник можно осуществить с помощью временных фильтров.

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»