WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

КОЛЯДОВ Дмитрий Валерьевич

РАСШИРЕНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ, ЭКСПЛУАТИРУЕМЫХ НА ВОЗДУШНОМ ТРАНСПОРТЕ, ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТЕХНОГЕННО-ОПАСНЫХ И ТРУДНОДОСТУПНЫХ РАЙОНОВ

Специальность – 05.22.14 “Эксплуатация воздушного транспорта”

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва – 2010 г.

Работа выполнена на кафедре “Технической эксплуатации радиоэлектронных систем воздушного транспорта” Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования “Московский государственный технический университет гражданской авиации” (МГТУ ГА).

Научный консультант: Заслуженный деятель науки и техники РФ, профессор, доктор физико-математических наук Козлов Анатолий Иванович

Официальные оппоненты: Лауреат Государственной премии СССР и РФ, Заслуженный деятель науки и техники РФ, профессор, доктор физико-математических наук Лукин Дмитрий Сергеевич доцент, доктор технических наук Маслов Виктор Юрьевич доктор технических наук Кораблев Андрей Юрьевич

Ведущая организация: ОАО “НПО “Радар-ММС””

Защита диссертации состоится “ “ 2010 г. на заседании диссертационного совета Д 223.011.01 при Московском государственном техническом университете гражданской авиации по адресу: ГСП-3, г. Москва, 125993, Кронштадтский бульвар, д. 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ ГА.

Автореферат разослан “ ” 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 223.011.01:

профессор, доктор технических наук Кузнецов С.В.

Общая характеристика работы



Актуальность работы. В настоящее время интенсивно развиваются технологии мониторинга, которые позволяют извлекать и использовать некоординатную информацию об объектах, расположенных в техногенноопасных и труднодоступных районах. Некоординатная информация представляет собой сведения о типе и свойствах исследуемого объекта, его конфигурации и линейных размерах.

Развитие указанных технологий не в последнюю очередь объясняется негативным влиянием человеческой деятельности на экологическую обстановку, возможными техногенными авариями и катастрофами и необходимостью проведения различных геофизических и гидрофизических исследований.

Основным методом решения задач мониторинга является дистанционное зондирование, среди которого особое место занимают радиолокационные методы, опирающиеся на пространственно-временную обработку сигналов и в частности на методы радиополяриметрии. Здесь следует отметить основополагающие работы советских и российских ученых Акиньшина Н.С., Богородского В.В., Горелика А.Г., Канарейкина Д.Б., Козлова А.И., Кутузы Б.Г. Логвина А.И., Лукина Д.С., Мелитицкого В.А., Островитянова Р.В., Потехина В.А., Сарычева В.А., Татаринова В.Н., Шупяцкого А.Б., и др., а также зарубежных ученых Boerner W-M., Huynen J.R., Ligthart L.P. и др.

Радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, позволяют решать большой круг различных задач: от управления воздушным движением до различных целей народного хозяйства.

Использование радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для мониторинга техногенно-опасных и труднодоступных районов в значительной степени ограничивается возможностями этого оборудования. С другой стороны, потенциальные возможности этих систем превышают круг задач, для решения которого они предназначены.

Таким образом, существует возможность использовать радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, для решения новых задач, таких как мониторинг различных объектов, в том числе и тех, которые расположены в пределах техногенно-опасных и труднодоступных районов. Для этой цели необходимо провести модернизацию оборудования, а также использовать более совершенные алгоритмы анализа отраженных радиолокационных сигналов.

Радиотехнические методы мониторинга объектов, использующиеся в радиолокационных системах, эксплуатируемых на воздушном транспорте, в большей мере основаны на анализе энергетических характеристик электромагнитной волны, отраженной от анализируемых объектов. Такие методы в большей степени исчерпали свои возможности. По этой причине использование информации, заложенной в пространственно-временной структуре, в частности в поляризационных свойствах отраженной электромагнитной волны, дает дополнительные возможности для улучшения процедуры извлечения информации и позволяет повысить эффективность мониторинга.

Как показывают теоретические разработки и подтверждают экспериментальные исследования, использование анализа пространственновременной структуры, в частности поляризационных свойств отраженной электромагнитной волны открывает новые возможности для определения различных характеристик объектов мониторинга, получение которых при помощи известных методов крайне затруднено. В этой связи, диссертационная работа, содержащая решение научной задачи, имеющей важное значение для воздушного транспорта, состоящей в расширении функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, при их использовании для мониторинга техногенноопасных и труднодоступных районов, является актуальной.

Цели и задачи исследования. Целью работы является теоретическое и экспериментальное доказательство возможности применения радиолокационных систем, эксплуатируемых в гражданской авиации, для мониторинга и определения характеристик техногенно-опасных и труднодоступных районов и расположенных в них объектов наблюдения и разработка соответствующих методов реализации этой возможности.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Провести анализ традиционных методов мониторинга природных сред и техногенных объектов радиолокационными системами.

2. Оценить возможность и целесообразность расширения функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, при использовании их для мониторинга природных сред и техногенных объектов.

3. Оценить возможности радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для определения геофизических и геометрических характеристик объектов наблюдения по результатам мониторинга.

4. Обосновать расширение возможностей модернизируемых радиолокационных систем воздушного транспорта путем применения пространственно-временной обработки принимаемых радиолокационных сигналов для определения характеристик объектов наблюдения на фоне природных сред по результатам мониторинга.

5. Оценить потенциальные возможности применения радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для визуализации, классификации и идентификации природных сред и техногенных объектов.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней:

- предложен метод визуализации, классификации и идентификации природных сред и техногенных объектов;

- разработан метод определения геофизических и геометрических характеристик широкого класса объектов наблюдения на основе пространственно-временной обработки сигналов, получаемых при мониторинге радиолокационными системами, эксплуатируемыми в гражданской авиации;

- экспериментально определены статистические характеристики сигналов, отраженных от широкого класса объектов мониторинга, находящихся в техногенно-опасных и труднодоступных районах;

- предложен метод улучшения тактико-технических характеристик радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для мониторинга техногенно-опасных и труднодоступных районов.

- разработаны математические модели, адекватные объектам наблюдения, для мониторинга техногенно-опасных и труднодоступных районов.

Практическая значимость работы состоит в том, что полученные в ней результаты:

- позволяют использовать радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, для определения геофизических и геометрических характеристик широкого класса объектов наблюдения при их мониторинге;

- позволяют использовать радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, для оценки геометрических неоднородностей объектов наблюдения, расположенных в техногенно-опасных и труднодоступных районах;

- позволяют увеличивать степень различения техногенных объектов, находящихся на поверхности природных сред, при их мониторинге радиолокационными системами, эксплуатируемыми на воздушном транспорте;

- позволяют улучшить тактико-технические характеристики радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте.

На защиту выносятся:

1. Методы определения геофизических и геометрических характеристик широкого класса объектов наблюдения при их мониторинге с помощью радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, путем пространственно-временной обработки радиолокационных сигналов.

2. Методы определения геофизических характеристик объектов мониторинга при наличии полной и неполной информации о характеристиках отраженных радиолокационных сигналов.

3. Метод визуализации, классификации и идентификации природных сред и техногенных объектов радиолокационными системами, находящимися на эксплуатации в гражданской авиации.

4. Методы различения техногенных объектов, находящихся на фоне природных сред, при их мониторинге радиолокационными системами, эксплуатируемыми на воздушном транспорте, путем пространственновременной обработки радиолокационных сигналов.

5. Методы оценки некоординатной информации о техногенных объектах мониторинга путем расширения функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте.

Внедрение результатов. Основные результаты работы нашли применение в разработках предприятий МКБ “Компас”, “Интеррадио” и ЦНИИ “Радиосвязь”, ОАО “НПП “Радар-ММС””, о чем имеются соответствующие акты о внедрении.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на LVI научной сессии, посвященной Дню радио (Москва, 2004), Международной научно-технической конференции MIKON 2006 (Microwave Week, Warsawa, Poland, May 2006), Международной научно-технической конференции EuRAD (EuMW) 2006 (European Microwave Week, European Radar, United Kingdom, Manchester, 2006), 2-й Международной конференции “Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации”, (Суздаль, 2007), XX научной конференция МФТИ “Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук” (Москва, 2007), Международной научно-технической конференции “Современные научнотехнические проблемы гражданской авиации” (Москва 2002, 2004, 2006, 2008), на научном семинаре Института радиоэлектроники РАН (Москва, 2009), а также на научно-технических семинарах кафедры физикоматематических проблем МФТИ (Москва 2008), кафедр “Авиационных радиоэлектронных систем” и “Технической эксплуатации радиотехнического оборудования и связи” МГТУ ГА (Москва 2000-2008).

По материалам диссертации опубликовано 45 работ. Из них статьей в научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобразования России для публикации основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук, 30 статей в иных журналах и изданиях, и в виде 4 параграфов объемом 13 стр. в монографии “Поляризация радиоволн. Поляризационная структура радиолокационных сигналов”, т.1 (Москва, “Радиотехника”, 2005), 3 параграфов объемом 37 стр. в монографии “Поляризация радиоволн. Радиолокационная поляриметрия”, т.2 (Москва, “Радиотехника”, 2007), 2 параграфов объемом 33 стр. в монографии “Поляризация радиоволн. Радиополяримерия сложных по структуре сигналов”, т.3 (Москва, “Радиотехника”, 2008).

Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка цитируемой литературы (150 наименований). Общий объем диссертации 260 листов сквозной нумерации. Диссертация содержит 98 рисунков и 4 таблицы.

Содержание работы Во введении проведено обоснование актуальности темы работы, определена главная цель исследования, рассматриваются известные подходы к решению поставленных задач, определяется научная новизна и практическая ценность полученных результатов, выделены основные научные положения, выносимые на защиту и дана общая характеристика работы.

В первой главе диссертационной работы анализируются основные характеристики техногенно-опасных и труднодоступных районов, а также расположенных в них объектов.

Функциональное назначение радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, не предусматривает непосредственного определения информации об объектах мониторинга. Это, в первую очередь, связано со значительным числом факторов, влияющих на характеристики объектов мониторинга, а во-вторых, с необходимостью учета случайного характера геометрических неоднородностей поверхностей объектов наблюдения и изменения геофизических характеристик объектов мониторинга. В то же время, потенциальные возможности радиолокационных систем гражданской авиации оказываются значительно шире, чем это предусмотрено их функциональным назначением.

При эксплуатации современных радиолокационных систем на воздушном транспорте ограничиваются получением оценочной информации об объектах наблюдения, как правило, недостаточной для задач детального мониторинга, что особенно сказывается при мониторинге техногенноопасных и труднодоступных районов.

В работе определяются методы расширения функциональных возможностей радиолокационных систем, опирающиеся на заложенные в них потенциальные возможности, для существенного повышения информативности мониторинга. В основе этого лежит задача установления прямой функциональной связи между геофизическими и геометрическими характеристиками объектов наблюдения и принимаемых радиолокационных сигналов.

Как известно, в качестве основной геофизической характеристики объектов мониторинга выступает комплексная диэлектрическая проницаемость, которая определяется характеристиками объектов наблюдения.

В работе рассматриваются следующие виды природных объектов мониторинга: пресная и соленая вода, пресный и морской лед, сухой и влажный снег, минералы, горные породы, сухая и влажная почва, растительные покровы и лесные породы. В работе проводится анализ известных аналитических зависимостей между различными геофизическими характеристиками таких объектов мониторинга.

В работе решается задача установления прямой связи между комплексной диэлектрической проницаемостью и отражательными характеристиками объектов мониторинга, под которыми понимаются элементы матрицы рассеяния, степень поляризационной анизотропии и др.

Для решения задач мониторинга важно знать поляризационные характеристики отраженных от объектов электромагнитных волн. В первую очередь, имеется в виду знание элементов матрицы рассеяния облучаемых площадок на поверхности. При изменении физических свойств таких элементов поверхности будет происходить изменение основной электродинамической характеристики поверхности – ее комплексной диэлектрической проницаемости, изменение которой приводит к изменению отражательных характеристик (элементов матрицы рассеяния).

В работе задача определения геофизических характеристик начинается с рассмотрения случая наблюдения относительно гладкого участка поверхности под углом . Размеры участка определяются шириной диаграммы направленности антенны. Показывается, что в рассматриваемом случае, матрица рассеяния объекта мониторинга может быть представлена в виде произведения двух множителей: первый из них зависит только от комплексной диэлектрической проницаемости, а второй определяется только геометрией задачи и характеристиками антенны:

RHP 0 1 S 1 0 1. (1) 0 RVP 1 где RH,VP - коэффициенты отражения Френеля на горизонтальной и вертикальной поляризациях; - некоторый геометрический множитель.

Множитель в соотношении (1) связан с геометрической кон фигурацией облучаемого участка поверхности, а диагональные элементы матрицы рассеяния представляют собой коэффициенты Френеля.

В работе получено соотношение, непосредственно связывающее между собой коэффициенты отражения Френеля на различных поляризациях:

RVP cos2 RHP f , (2) RHP 1 RHP cos 2 где комплексная величина f носит название фазора или поляризационного отношения.

Модуль фазора f представляет собой отношение амплитудам сигналов, принимаемых в ортогональных каналах, а его аргумент - разность фаз этих сигналов, т.е., что крайне важно, эти величины могут быть определены относительными сравнениями сигналов в каналах. Таким образом, коэффициент Френеля на горизонтальной поляризации может быть определен из соотношения (2), после чего, из него же может быть определен коэффициент RVP. Это означает, что из относительных измерений может быть однозначно определено значение комплексной диэлектрической проницаемости. Знание комплексной диэлектрической проницаемости позволяет определить степень поляризационной анизотропии и разность аргументов между элементами матрицы рассеяния :





sin2 при Br, cos sin2 (3) cos sin2 при Br, sin2 RHP sinsin2 2 tg , (4) RHP 1 cos2 cos RHP 1 cos 2 где Br - угол Брюстера; arg RHP.

В работе проводится обобщение основных моделей широкого класса шероховатых поверхностей и определяется круг поверхностей, для которых коэффициент отражения также представляет собой произведение двух сомножителей, один из которых зависит только от шероховатости, а второй определяется электрофизическими характеристиками. Это позволяет и для таких поверхностей определить комплексную диэлектрическую проницаемость. Более подробно этот случай рассматривается в гл.диссертации.

Полученные в первой главе результаты служат основой для разработки рекомендаций по расширению функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, путем проведения специальной пространственно-временной обработки принимаемых ими сигналов.

Во второй главе проанализированы возможности использования радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для визуализации, классификации и идентификации объектов мониторинга, а также предложены новые методы, позволяющие определять геофизические и геометрические характеристики широкого класса объектов наблюдения на основе пространственно-временной обработки принимаемых радиолокационных сигналов.

При использовании в радиолокационных системах, эксплуатируемых на воздушном транспорте, пространственно-временной обработки сигналов необходимо решить две фундаментальные задачи: прямую – определить характеристики отраженного радиолокационного сигнала в зависимости от вида, типа и состояния объектов мониторинга; и обратную – определить тип, вид и состояние объектов мониторинга по сигналу на выходе радиолокационной системы. При мониторинге природных сред и техногенных объектов, расположенных в пределах техногенно-опасных и труднодоступных районов, наибольший интерес представляет решение обратной задачи, которая относится к классу так называемых некорректных задач, при этом конечной целью мониторинга является определение геофизических и геометрических характеристик исследуемых объектов.

Определение геофизических характеристик связано с анализом пространственно-временных характеристик сигналов, отраженных объектами мониторинга, которые непосредственно связаны с комплексной диэлектрической проницаемостью исследуемых объектов. Результатом этого анализа является установленная взаимосвязь между характеристиками отраженных радиосигналов и комплексной диэлектрической проницаемостью объектов мониторинга.

Поляризационное отношение, представленное в выражении (2), дает возможность выразить коэффициенты отражения RHP, RVP, т.е. диаго нальные элементы матрицы рассеяния S11 и S22, через фазор f :

cos 2 f S11 RHP , 1 f cos2 (5) cos 2 f S22 RVP f.

1 f cos2 В этом случае степень анизотропии:

1 f 1 f при Br, (6) 1 f 1 f при Br, Анализ выражений (5) показывает, что, как об этом говорилось выше, путем измерений ортогональных составляющих матрицы рассеяния можно найти коэффициенты отражения Френеля, а, следовательно, и комплексную диэлектрическую проницаемость объектов мониторинга. Для этого необходимо вычислить отношения амплитуд и разность фаз таких составляющих.

В работе показано, что путем проведения только относительных измерений в двух ортогональных по поляризации каналах можно определять значение комплексной диэлектрической проницаемости:

1 4 f sin2 tg2. (7) 1 f Соотношение (7) является узловым, поскольку именно оно определяет реальные пути расширения функциональных возможностей эксплуатируемых радиолокационных систем.

Соотношение (7) является также основой для решения задачи визуализации, классификации и идентификации объектов при их мониторинге с помощью радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте. В работе устанавливается взаимосвязь между определяемыми при помощи радиолокационной системы параметрами эллипса поляризации (коэффициент эллиптичности – r, угол наклона эллипса поляризации – ) и геофизическими и геометрическими характеристиками объектов наблюдения.

1 r 1 1 e4itg2sin2 r (8) Re 1 r cos 4tg2sin2 1 1 r При использовании выражений (7) и (8) необходимо обеспечить последовательное излучение радиолокационной системой сигналов одинаковой мощности на горизонтальной и вертикальной поляризациях и измерять значение фазора f (относительная величина!).

В работе устанавливается взаимно-однозначное соответствие между комплексным фазором f и типом поверхности (материалом объекта).

Такую зависимость можно изобразить на плоскости. В этом случае, она будет представлять собой множество точек, соответствующих различным объектам наблюдения, координаты которых определяются действительной и мнимой частями фазора f. Отображение этой зависимости в сферических координатах представляет собой широко известную в литературе, так называемую KLL-сферу (в соответствии с первыми буквами фамилий ее авторов А.И. Козлова, А.И. Логвина, Л.П. Лихарда) (рис.1).

KLL-сфера открывает новые возможности для классификации объектов мониторинга при использовании радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, при этом основным классификационным признаком будет выступать фазор f.

В работе получены количественные соотношения, позволяющие связывать фазор f с координатами точки на поверхности KLL-сферы (долгота и широта).

Рис.1. KLL-сфера При изменении угла визирования точка на поверхности KLL-сферы, соответствующая определенному объекту наблюдения, будет перемещаться по ее поверхности.

Для иллюстрации возможностей применения KLL-сферы для визуализации, классификации и идентификации объектов мониторинга в работе представлены зависимости географических координат точек на поверхности KLL-сферы, отображающих различные типы земных подстилающих покровов. Пример таких зависимостей представлен на рис.2. из которого видно, для каждого типа подстилающих покровов на KLL-сфере будут вычерчиваться некоторые кривые линии, исходящие из точки, соответствующей координатам 2 0, 2 90, и заканчивающиеся в точке с координатами 2 0, 2 90.

Для иллюстрации выбраны поверхности, для которых отношение действительной части комплексной диэлектрической проницаемости к ее мнимой части было бы существенно меньше 1, существенно больше 1 или составляло бы величину одного порядка.

Потенциальные возможности радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, открывают пути для разработки методов определения геофизических характеристик объектов наблюдения, которые, тем не менее, требуют разрешения ряда принципиальных моментов.

В работе предложен новый амплитудно-фазовый метод, позволяющий расширить функциональные возможности радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, с учетом возникающих при этом теоретических и технических трудностей. Этот метод опирается на использовании полной информации о пространственно-временном состоянии принимаемых радиолокационных сигналов и дает возможность определять тип наблюдаемой поверхности (материал объекта).

Рис.2. Зависимость географических координат 2,2 точек на KLL–сфере для раз личных типов подстилающих поверхностей от угла наблюдения:

- увлажненный песок; - морская вода; - кукуруза Сущность метода сводится, в конечном счете, к определению отношений ортогональных составляющих принимаемых сигналов и их разности фаз, что дает возможность определить тип поверхности (материал объекта), опираясь на найденные по результатам измерений действительную и мнимую части комплексной диэлектрической проницаемости:

1 f cos 2 f Re 4 f sin tg2, 1 2 f cos f (9) 1 f sin Im 4 f sin tg2, 1 2 f cos f где f и - модуль и аргумент фазора.

В работе в качестве примера проводится расчет фазора для различных типов травяного покрова в X-диапазоне при различных условиях наблюдения. Полученные данные показали, что при мониторинге исследуемой поверхности под различными углами можно управлять точностью определения искомых величин.

Измерения разности фаз ортогональных составляющих представляют собой технически весьма сложную задачу, в то время как измерения отношения амплитуд этих составляющих могут быть выполнены с достаточно высокой степенью точности.

В работе также предлагается новый амплитудный метод, дающий возможность решать те же задачи, что и амплитудно-фазовый, но опирающийся только на знание отношения ортогональных составляющих принимаемых сигналов при разных углах наблюдения.

Сущность амплитудного метода заключается в следующем. Любому значению аргумента (согласно (9)) будет соответствовать точка на плоскости с координатами Im,Re. При изменении аргумента от нуля до 360 получается замкнутая кривая, каждая точка которой определяет значения действительной и мнимой частей комплексной диэлектрической проницаемости при определенном значении аргумента . Аналогичные кривые могут быть получены для всех углов наблюдения. Точка пересечения таких кривых соответствует истинному значению комплексной диэлектрической проницаемости. Координаты этой точки могут быть также получены в результате решения системы соответствующих уравнений.

Для подтверждения возможностей амплитудного метода в работе проведены расчеты действительной и мнимой частей комплексной диэлектрической проницаемости путем обработки экспериментальных данных для следующих типов подстилающих поверхностей: зеленая трава, сухой и мокрый снег, поле без растительности, деревья. Примером такого расчета может служить номограмма для Im и Re зеленой травы, представленная на рис.3. Результаты расчета показали хорошее совпадение с данными, приведенными в литературе.

Рис.3. Номограмма для определения Im и Re зеленой травы В третьей главе проанализированы возможности применения радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для определения геометрических характеристики объектов наблюдения путем пространственно-временной обработки принимаемых сигналов. Проводится анализ объектов мониторинга, расположенных в переделах техногенноопасных и труднодоступных районов, с геометрическими неоднородностями и обосновываются возможности определения геометрических характеристик таких объектов при помощи радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте.

В качестве геометрической характеристики объектов мониторинга в работе рассматривается степень шероховатости. В общем случае провести разделение факторов, связанных с пространственно-временным состоянием принимаемых радиосигналов, на зависящие от геофизических характеристик и от геометрической конфигурации объектов наблюдения не представляется возможным.

Однако, как показано в работе, для достаточно широкого класса поверхностей техногенно-опасных и труднодоступных районов амплитуду отраженной электромагнитной волны можно представить в виде произведения двух множителей, один из которых определяется только геометрическими параметрами, а второй – коэффициентами отражения Френеля.

В общем случае поверхность реальных объектов мониторинга представляет собой статистически неровную двумерно шероховатую поверхность z x, y с диэлектрической проницаемостью x, y. Как и в слу чае гладкой однородной поверхности, необходимо определить элементы матрицы рассеяния таких объектов, т.е. найти решение прямой задачи дистанционного зондирования.

В работе проводится анализ четырех наиболее распространенных моделей неровных (шероховатых) поверхностей (рис.4):

1.крупномасштабная, плавная, пологая, с произвольной шероховатостью, в среднем плоская поверхность;

2.мелкомасштабная, пологая, слабошероховатая, в среднем плоская поверхность;

3.сложная поверхность, покрытая мелкомасштабными и крупномасштабными неоднородностями;

4.модель в виде некогерентных независимых рассеивателей.

Рис.4. Модели неровных поверхностей:

а – модель 1; б – модель 2; в – модель 3; г – модель Параметрами неоднородностей поверхности выступают радиусы корреляции и кривизны поверхности и среднеквадратичная высота неровностей. С помощью перечисленных моделей могут быть описаны реальные поверхности достаточно широкого класса природных сред и техногенных объектов.

При помощи решения задачи дифракции электромагнитной волны на поверхности в приближении Кирхгофа и использовании теоремы Грина, в работе получены выражения для матриц рассеяния трех перечисленных выше моделей. Матрицу рассеяния для четвертой модели из-за общего характера структур, описываемых этой моделью, представить в явном виде затруднительно. Матрицы рассеяния рассматриваемых моделей неровных поверхностей имеют вид:

2 a2nz a1a2nz 1 a2nz 2RVP a1 RHP 1 a2nz RHP RVP 2 S1 , (10) 2 a1a2nz a2nz RHP RVP a1 RVP 2RHP 2 1 a2nz 1 a2nz 1 RVP 2 L , S2 , (11) 0 1 RVP 1 RHP sin2 L , 2q2nz 1 a2nz q a2nz 2a1qnz 2 2 a2nz q nz a2nz q2 a2nz q 2a2nz,(12) S3 a2nz q 2a1qnz 2qa1 nz 1 a2nz q a2nz 2 a2nz q a2nz q nz a2nz q2 где a1,a2,n,,q - параметры.

z Кроме этого, для каждой из трех моделей определены координаты (широта и долгота) собственного поляризационного базиса на поверхности сферы Пуанкаре. Например, для модели 1 координаты собственного поляризационного базиса определяются только характеристиками шероховатости поверхности объекта. Наличие мелкомасштабных неровностей на поверхности объекта (модель 2) приводит к тому, что координаты собственного поляризационного базиса равны нулю. Совокупность мелкомасштабных и крупномасштабных неоднородностей на поверхности объекта (модель 3) определяет однозначную зависимость координат собственного поляризационного базиса от характеристик шероховатости.

В работе рассматривается расширение функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для определения геофизических и геометрических характеристик объектов мониторинга, имеющих протяженные линейные размеры. Показано, что путем управления поляризационным состоянием излучаемых радиоволн можно оценивать линейные размеры таких объектов.

Значительная часть техногенных объектов мониторинга, исследуемых в работе, с точки зрения дистанционного наблюдения могут считаться протяженными объектами. Такие объекты мониторинга удобно представить в виде набора пространственно разнесенных блестящих точек, которые являются достаточно чувствительными к изменению поляризационного состояния облучаемой электромагнитной волны. Это означает, что такие участки поверхности объектов мониторинга меняют свои отражательные характеристики при изменении вида поляризации облучаемой электромагнитной волны. При изменении поляризации источник отраженной электромагнитной волны (фазовый центр) будет перемещаться в пространстве по некоторой кривой. Конфигурация и размеры такой пространственной кривой связана с пространственным расположением блестящих точек.

В работе введено понятие пространственного поляризационного контура и предложена процедура его построения – поляризационное оконтуривание.

В работе найдена аналитическая связь между линейными размерами пространственного поляризационного контура и геометрическими характеристиками объектов мониторинга, что дает возможность оценивать эти характеристики.

В связи с предлагаемой процедурой поляризационного оконтуривания, в работе рассматриваются два случая: некогерентное и когерентное рассеяние электромагнитных волн от поверхности объектов мониторинга.

При описании процедуры поляризационного оконтуривания рассматривается модель объекта мониторинга в виде набора из N блестящих точек с пространственными координатами xi, yi. Матрица рассеяния i-й блестящей точки имеет вид: Si Smni.

При некогерентном рассеянии электромагнитных волн суммарная мощность сигналов, отраженных от всех блестящих точек, представляет собой сумму мощностей электромагнитных волн от каждой блестящей точки. В свою очередь, мощность электромагнитной волны для каждой блестящей точки пропорциональна значению s11i 2.

Для решения задачи оценки геометрических характеристик в работе используется следующий алгоритм:

1. Определяются пространственные координаты фазового центра отраженной электромагнитной волны:

N N N N Xфц Pi s11i 2 s11i 2, (13) xi Pi xi i1 i1 i1 iN N N N Yфц yiPi yi s11i 2 s11i 2. (14) Pi i1 i1 i1 i2. При изменении поляризационного состояния электромагнитной волны матрица рассеяния Si подвергается конгруэнтному преобразованию с помощью унитарной матрицы. По этой причине вместо s11i 2 будет иметь место:

q11 2 s11 e2i cos2 s22 e2i sin2 s12 sin 2, (15) где , – параметры, определяющие конкретный вид поляризации, на которой производится наблюдение объекта мониторинга.

3. Строится кривая, соответствующая перемещению положения фазового центра в пространстве (пространственный поляризационный контур).

В работе проведен анализ изменения формы пространственного поляризационного контура объекта мониторинга в зависимости от числа блестящих точек и их отражательных характеристик.

Примеры пространственного поляризационного контура приведены на рис.5.

а) б) в) Рис.5. Пространственный поляризационный контур:

а – для случая 4 блестящих точек; б, в – трансформация при изменении параметра Изменение числа блестящих точек и их отражательных характеристик (параметров и ) приводит к деформации исходного контура при сохранении геометрических размеров контура.

Для случая когерентного рассеяния электромагнитных волн объект мониторинга представляет собой совокупность большого числа статистически независимых между собой отражателей. Такая система отражателей вполне пригодна для описания большей части природных сред и техногенных объектов.

По аналогии с формулами (13), (14) и с учетом рассматриваемой модели, выражения для средних значений координат фазового центра отраженной электромагнитной волны имеет вид:

N N N N N N п Xфц x Pi P xiPi P x Pi P 0, (16) i i j i j i1 i1 i1 j1 i1 j N N N N N N п Yфц yiPi yi Pi P yiPi P P 0. (17) i j j i1 i1 i1 j1 i1 j В работе для рассматриваемой модели когерентного отражения получены соотношения для среднего квадратичного отклонения положения фазового центра от своего среднего значения (величины X фц и Y фц ). Показано, что это отклонение от геометрического центра системы независимых отражателей будет:

X фц Y фц 0,4L. (18) Для проверки правильности полученных теоретических соотношений в работе было проведено моделирование. Объект мониторинга представлялся в виде системы из 100 отражателей, случайным образом распределенных на участке поверхности объекта размером 2L 2L. Каждый отражатель характеризовался излучательной способностью, которая является случайной величиной с известным законом распределения. С помощью формул (13) – (18) определялось положение фазового центра и средние квадратические отклонения его положения. По результатам моделирования производились оценки соответствия полученных размеров пространственного поляризационного контура и реальных геометрических характеристик объектов мониторинга.

Для получение целостной картины при оценке геометрических характеристик объектов мониторинга путем управления поляризационным состоянием электромагнитной волны в работе рассмотрены результаты поляризационного оконтуривание различных моделей пространственно протяженных объектов дистанционного наблюдения. Были рассмотрены модели: комбинированная (случай некогерентного и когерентного рассеяния), двухточечная, трехточечная и многоточечная.

В качестве иллюстрации проведенных исследований на рис.6 изображены положения фазового центра при моделировании, а на рис.7 – влияние вида поляризации на положение среднего значения фазового центра и вид поляризационного контура.

Рис.6. Положение фазового центра при моделировании (сплошная линия – пространственный поляризационный контур; – положения блестящих точек) а) б) Рис.7. Поляризационное оконтуривание ( – положения блестящих точек):

а – влияние поляризации на положение фазового центра;

б – определение среднего положения фазового центра Полученные результаты свидетельствуют о том, что радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, могут при незначительной модернизации приводить к увеличению угловой разрешающей способности без существенного изменения антенной конструкции, что дает возможность выйти на решение таких задач, как оценка линейных размеров исследуемых объектов, что особенно важно при мониторинге территорий чрезвычайных бедствий и катастроф.

В четвертой главе рассмотрены вопросы расширения функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, с целью получения достоверной информации о техногенных объектах при мониторинге районов чрезвычайных бедствий и катастроф.

В районах стихийных бедствий, как правило, наблюдается хаотическое нагромождение различных металлических конструкций, техники и предметов, железобетонных сооружений и строительных материалов. В таких условиях получение достоверной информации о сложившейся обстановке представляет собой крайне сложную техническую и организационную задачу. Тем не менее, несмотря на то, что радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, мало эффективны для решения задач мониторинга, они при соответствующей модификации могут оказаться весьма ценным и одним из немногих средств получения достаточно достоверной и емкой информации о сложившейся обстановке.

В основе предлагаемых в работе рекомендаций по расширению функциональных возможностей радиолокационных систем лежит тот факт, что перечисленные выше объекты мониторинга являются поляризационночувствительными и обладают свойствами нелинейного рассеяния электромагнитных волн.

В работе детально рассматриваются особенности использования методов радиполяриметрии при нелинейном рассеянии для мониторинга районов чрезвычайных происшествий и катастроф.

Нелинейные эффекты при рассеянии поляризованных электромагнитных волн позволяют оценить различные параметры достаточно распространенного класса природных или техногенных объектов на гармониках или комбинационных составляющих излучаемой электромагнитной волн. Примером нелинейных эффектов могут служить процессы рассеяния электромагнитных волн объектами, содержащими контакты металл-диэлектрикметалл и полупроводниковые элементы, ржавчина, окислы и влажные металлические конструкции.

В работе приведена классификация объектов мониторинга, обладающих нелинейными свойствами.

Для оценки возможностей использования радиолокационных систем при определении различных характеристик объектов мониторинга в работе были рассмотрены возможные модели объектов, обладающих нелинейными свойствами. Основные результаты такого анализы были получены для двухвибраторной модели объекта мониторинга – нелинейного рассеивателя.

Поляризационные характеристики объекта мониторинга, обладающего нелинейными свойствами, рассматриваются в предположении изменения поляризационного состояния облучаемой электромагнитной волны. Рассеянная электромагнитная волна будет определяться компонентами sс uГ (y) U cos(nint nin Г), Г (19) sс uВ (y) U cos(nint nin В).

В Изменение одного из коэффициентов Г или приводит к тому, что В поляризационное состояние рассеянной электромагнитной волны изменится на ортогональное.

Анализ двухвибраторной модели нелинейного рассеивателя показывает, что можно получить необходимую поляризацию рассеянной электромагнитной волны при заданной поляризации облучаемой. При этом проявляются следующие особенности, связанные с нелинейным характером рассеяния:

при смене поляризации облучаемой электромагнитной волны не сохраняется величина интенсивности рассеянной волны;

на поляризацию рассеянной волны оказывает существенное влияние вид амплитудной характеристики модели;

для четных гармоник фаза рассеянной волны зависит от ориентации модели в пространстве, поэтому на поляризацию рассеянной волны существенное влияние оказывает ориентация образующих модель вибраторов;

исчезает возможность однозначного определения поляризационного состояния облучаемой электромагнитной волны по поляризации рассеянной, и существует ограничение на некоторые виды поляризации рассеянной электромагнитной волны при заданной поляризации облучаемой электромагнитной волны и фиксированных параметрах модели нелинейного объекта.

По аналогии с классическим (линейным) случаем радиополяриметрии при дистанционном наблюдении объектов мониторинга в работе определяется основная поляризационная характеристика – матрица рассеяния.

При этом квадраты модулей для элементов сформированной матрицы рассеяния будут выступать аналогом ЭПР на частоте рабочего нелинейного продукта, а аргументы этих элементов должны отсчитываться от фазы того же нелинейного продукта, но полученного путем преобразования в специальном (эталонном) устройстве. Сформированная таким образом нелинейная ЭПР становится функцией от величины плотности потока мощности излучаемой электромагнитной волны, падающей на нелинейный рассеиватель, и не имеет физического смысла без указания того значения мощности, которое в настоящий момент определяет поддержание процесса нелинейного рассеяния.

В работе проведен анализ существующих методов описания объектов мониторинга, обладающих нелинейными свойствами: электродинамические методы, метод модулирующих функций и функциональные методы.

Среди предлагаемых методов наиболее целесообразно использовать функциональные методы, использующих ряды Вольтерра–Винера:

y(t) S0 t S1 t, u d S2 t,1,2 u 1 u 2 d1d2 ... Sn t,1,2,...,n u 1 u 2 u n d1d2dn, (20) где u(t) – сигнал, действующий на входе исследуемого объекта; у(t) – отклик объекта; S1(.), S2(.), …, Sn(.), – ядра функционального ряда. С помощью функциональных рядов ВольтерраВинера решается задача разделения видов нелинейности для последующей классификации и устанавливается относительно простая связь используемых на практике критериев нелинейности с характеристиками ядер S2(.), …, Sn(.), … ряда (20).

Для получения соотношений для элементов матрицы рассеяния объектов мониторинга, обладающих нелинейными свойствами, в работе были рассмотрены процессы рассеяния плоских волн на нелинейном рассеивателе и стационарное нелинейное рассеяния электромагнитных волн. Для этого облучающая объект мониторинга поляризованная электромагнитная волна может быть представлена в виде совокупности задержанной на различное время копий одной и той же электромагнитной волны:

Esc r,t S r,t Ein t ,r d in S r,1,2 E t 1,r Ein t 2,r d1d2 ... S r,1,2,...,n Ein t 1,r Ein t n,r d1d2dn. (21) В предположении отсутствия временной дисперсии S(r,t) S(r)(t), S(r,t1,t2) S(r)(t1)(t2) и т.д., ряд (21) становится алгебраическим:

Еsc(r,t) S(r)Ein(r,t) S(r)Ein(r,t)Ein(r,t). (22) В случае применяемой в теории рассеяния нормировке (падающая волна – плоская, размерность напряженности – “вольт на метр”, рассеянная, будучи диаграммой рассеяния имеет размерность – вольт), размерность элементов матрицы S – “метр”, S – “метр квадратный на вольт”, и вообще, для n-мерного ядра – “метр в степени (n-1) на вольт в степени (n2)”. Такие размерности обеспечивают независимость введенных характеристик рассеивающей способности от поляризационного состояния падающей волны, в том смысле, что эти ядра, как и линейная матрица рассеяния S, в совокупности определяют теперь уже нелинейный оператор рассеяния (функтор).

В работе рассматривается случай стационарного нелинейного рассеивания электромагнитных волн, поэтому для облучающей электромагнитной волны разложение имеет вид:

Ein (r,t) Еin(,k)еi(t-kr)ddk и аналогично для рассеянной волны справедливо выражение Esc(r,t) Еsc(,k)еi(t-kr)ddk.

На основе анализа реакции объекта мониторинга, обладающего нелинейными свойствами, на облучение его эллиптически поляризованной электромагнитной волной, в работе определяется выражение для матрицы рассеяния такого объекта наблюдения. Такое выражение может быть получено путем анализа преобразования поляризационного базиса рассеивателем вида:

N m Esc Ein. (23) Am mВ работе показано, что для описания рассеивающих свойств нелинейного рассеивателя в общем случае требуется 8 комплексных чисел, т.е.

16 действительных. Эти числа образуют прямоугольную матрицу размером 4х2.

Выражение для элементов матрицы рассеяния объектов мониторинга, обладающих нелинейными свойствами, получено путем применения матрицы преобразования вида:

Q2 bC,bH e2i cos2 0,5e2i sin 2 0,5e2i sin 2 e2i2 sin2 2i sin 2 cos2 sin2 0,5e2i sin 2 e2i 0,5e.

0,5e2i sin 2 sin2 cos2 0,5e2i sin 2 e2i2 sin2 0,5e2i sin 2 0,5e2i sin 2 e2i cos2 В работе получены соотношения, которые позволяют определять дальность действия радиолокационной системы при ее использования для обнаружения объектов наблюдения, обладающих нелинейными свойствами.

Были рассмотрены случаи импульсного и непрерывного режимов работы радиолокационной системы. В первом случае, максимальная дальность действия радиолокационной системы будет определяться соотношением:

nre 30Pimp(rtr )Gtr NTGtrGn 2ns n 2(n1) Rimp . (24) n (4)3Эsc (rre) n min Во втором случае, дальность обнаружения объекта мониторинга оказывается значительно меньше, чем для случая импульсного режима:

n re 30n1 Pcon(rtr) (Gtr)nGn 2nts n 2(n1) Rcon . (25) n (4)3Эsc (rre) n min Пятая глава посвящена экспериментальному доказательству возможности использования радиолокационных систем воздушного транспорта на примере трассовой РЛС “Скала” (рис.8), работающей в дециметровом диапазоне волн и функционально никак не предназначенной для определения геофизических и геометрических характеристик объектов мониторинга, именно для определения этих характеристик. В качестве объектов мониторинга выступали лесные массивы и травяные покровы. Полученные результаты экспериментальных исследований сравнивались с приведенными в работе теоретическими данными. Их совпадение оказалось достаточно удовлетворительным.

Одна часть проведенных экспериментальных исследований касалась определения полных матриц рассеяния широкого класса подстилающих покровов. При проведении эксперимента последовательно излучались линейно-поляризованные электромагнитные волны (0, 30, 45, 60 и 90).

Для определения поляризационных характеристик в процессе эксперимента были получены соответствующие реализации отраженной электромагнитной волны. Для подтверждения разработанных в работе и изложенных в гл.3 амплитудного и амплитудно-фазового методов были получены соотношения, связывающие между собой амплитуду отраженной электромагнитной волны и параметры матрица рассеяния. Расчет элементов матрицы рассеяния опирался на основное уравнение для элементов матрицы рассеяния:

e2iP11 e2i S11e2i cos2 S22e2i sin2 S21 sin 2, (26) Рис.8. Радиолокационная станция “Скала” В результате первичной обработки экспериментальных данных были ij получены реализации для элементов матрицы рассеяния Sije2i, i, j 1,2, ее собственные значения. В дальнейшим определялись плотно сти распределения вероятности этих величин. При этом каждый параметр вычислялся трижды по трем значениям объема выборки на азимутальных углах 0 360, 0 100 и 280 360, 100 280.Объемы выборки для рассматриваемых параметров составляли в среднем 1440.

На основе методики, предложенной в работе, были рассчитаны числовые характеристики статистических законов перечисленных выше параметров (в общей сложности 14 параметров): математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, асимметрия и эксцесс. В работе проведен анализ числовых характеристик различных поляризационных параметров. Этот анализ показал, что наиболее устойчивыми к объему выборки являются не амплитудные, а именно фазовые параметры и степень анизотропии. Наиболее устойчивыми к изменению азимутального угла являются координаты собственного поляризационного базиса ( 2 и 2 ) и степень анизотропии.

При аппроксимации статистического закона распределения использовались методы оценки отношения правдоподобия, что соответствует применению физико-статистического подхода к выбору типа аппроксимирующего распределения, который предполагает выбор предельного распределения поляризационных характеристик на основе физических условий их формирования и электродинамических характеристик подстилающих покровов. При обработке результатов эксперимента в качестве общего вида распределения в работе выбрано семейство кривых Пирсона, опредеdy x b ляемое дифференциальным уравнением: dx.

y C0 C1x C2xНа основании экспериментальных данных на основе метода наименьших квадратов были найдены плотности и функции распределения вероятностей элементов S11, S12, S22.

Анализ экспериментальных данных показал, что значения модулей элементов матрицы рассеяния достаточно компактно группируются вокруг соответствующих средних значений, для элементов S11 и S22 характерно наличие двумодального, а иногда и даже трехмодального вида распределения. Резко отличается вид закона распределения для элемента S12 ; для него характерна унимодальность и малая ширина кривой плотности распределения. Аналогичные гистограммы и аппроксимирующие их распределения получены для соотношений фаз элементов матрицы рассеяния и углов, характеризующих положение собственного поляризационного базиса на сфере Пуанкаре, и собственных элементов матрицы рассеяния.

В работе рассматривается один из возможных способов к описанию распределений основанный на построении семейства кривых Пирсона, при помощи которого можно удовлетворительно представить встречающиеся распределения. В работе на основе известного алгоритма проведен расчет значения критерия согласования для всех 14 параметров элементов матрицы рассеяния, соответствующий тип кривых Пирсона, а также соответствующий им вид распределения. При этом наиболее “распространенным” является третий тип кривых Пирсона и соответствующее - распределение параметров. Для оценки соответствия эмпирического распределения теоретическому был использован критерий Колмогорова.

Вторая часть экспериментальных исследований проводилась с целью подтверждения расширения функциональных возможностей радиолокационных системах, эксплуатируемых на воздушном транспорте, а также для решения несвойственной ей задачи оценки геометрических характеристик объектов мониторинга, имеющих протяженные линейные размеры.

Экспериментальная установка (рис.9) представляла собой радиолокационную измерительную систему. В качестве передающих и приемных антенн использовались рупорные антенны (три передающих и одна приемная). Имитация изменения матриц рассеяния блестящих точек при изменении поляризации зондирующего сигнала производилась вращением передающих антенн вокруг своей оси на произвольный угол.

а) б) Рис.9. Установка для проведения экспериментальных исследований возможностей поляризационного оконтуривания В результате проведенного эксперимента было получено свыше 5реализаций. В работе были построены соответствующие пространственные поляризационные контуры. Измерения проводились для случаев когерентного и некогерентного рассеяния электромагнитных волн.

На рис.10 и рис.11 представлены пространственные поляризационные контуры, построенные по результатам обработки экспериментальных данных. Первый рисунок соответствует случаю когерентного рассеяния электромагнитных волн, а второй – некогерентного рассеяния.

Рис.10. Экспериментально полученный поляризационный контур цели (трехточечная модель), случай когерентного рассеяния:

– расположение блестящих точек цели;

сплошная линия – пространственный поляризационный контур Рис.11. Поляризационный контур, полученный в результате обработки экспериментальных данных (случай некогерентного рассеяния):

– расположение антенн;

сплошная линия – пространственный поляризационный контур Анализ полученных экспериментальных результат позволяет сделать вывод об адекватности предлагаемого подхода по оценке геометрической конфигурации объектов мониторинга путем управления поляризационным состоянием электромагнитных волн.

Форма и расположение пространственного поляризационного контура совпадают с аналогичными, полученными в результате теоретических расчетов.

Заключение В диссертационной работе на основе проведенного анализа:

- традиционных методов мониторинга природных сред и техногенных объектов радиолокационными системами;

- возможности и целесообразности расширения функциональных возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, при использовании их для мониторинга природных сред и техногенных объектов;

- возможностей радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для определения геофизических и геометрических характеристик объектов наблюдения по результатам мониторинга;

- возможности применения радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для визуализации, классификации и идентификации природных сред и техногенных объектов.

- обоснования расширения возможностей модернизируемых радиолокационных систем путем применения пространственно-временной обработки принимаемых радиолокационных сигналов для определения характеристик объектов наблюдения на фоне природных сред по результатам мониторинга.

В ходе выполнения работы были получены следующие новые научные результаты:

- предложен метод визуализации, классификации и идентификации природных сред и техногенных объектов;

- разработан метод определения геофизических и геометрических характеристик широкого класса объектов наблюдения на основе пространственно-временной обработки сигналов, получаемых при мониторинге радиолокационными системами, эксплуатируемыми в гражданской авиации;

- экспериментально определены статистические характеристики сигналов, отраженных от широкого класса объектов мониторинга, находящихся в техногенно-опасных и труднодоступных районах;

- предложен метод улучшения тактико-технических характеристик радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте, для мониторинга техногенно-опасных и труднодоступных районов.

- разработаны математические модели, адекватные объектам наблюдения, для мониторинга техногенно-опасных и труднодоступных районов.

Таким образом, в результате выполненной работы теоретически обоснованы и экспериментально подтверждены возможности применения радиолокационных систем, эксплуатируемых в гражданской авиации, для мониторинга и определения характеристик техногенно-опасных и труднодоступных районов и расположенных в них объектов наблюдения.

Полученные результаты позволяют:

- позволяют использовать радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, для определения геофизических и геометрических характеристик широкого класса объектов наблюдения при их мониторинге;

- позволяют использовать радиолокационные системы, эксплуатируемые на воздушном транспорте, для оценки геометрических неоднородностей объектов наблюдения, расположенных в техногенно-опасных и труднодоступных районах;

- позволяют увеличивать степень различения техногенных объектов, находящихся на поверхности природных сред, при их мониторинге радиолокационными системами, эксплуатируемыми на воздушном транспорте;

- позволяют улучшить тактико-технические характеристики радиолокационных систем, эксплуатируемых на воздушном транспорте.

Публикации по теме диссертационной работы Результаты исследований, представленные в диссертационной работе, опубликованы в следующих основных печатных работах автора.

Статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобразования России для публикации основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук 1. Колядов Д.В. Анализ взаимосвязи между электрофизическими и электродинамическими характеристиками подстилающих покровов для решения задач дистанционного зондирования. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2000, №24.

2. Колядов Д.В. Анализ влияния поляризационных характеристик целей на их различимость. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2001, №36.

3. Колядов Д.В. Некоторые принципы классификации радиолокационных целей. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2001, №36.

4. Колядов Д.В. Поляризационная обработка радиолокационных сигналов, отраженных от протяженных объектов. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2002, №54.

5. Колядов Д.В. Связь между электродинамическими и поляризационными характеристиками подстилающих покровов. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер.

Радиофизика и радиотехника, 2000, №24.

6. Колядов Д.В., Поляризационная обработка радиолокационных сигналов, отраженных от протяженных объектов. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2002, №54.

7. Колядов Д.В. Амплитудный метод определения комплексной диэлектрической проницаемости подстилающих поверхностей при их дистанционном зондировании. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2002, №54.

8. Козлов А.И., Колядов Д.В. Матрица рассеяния нелинейных отражателей.

– Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2004, №79.

9. Козлов А.И., Колядов Д.В. Основное уравнение нелинейной радиолокации. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2004, №79.

10. Козлов А.И., Колядов Д.В. Уравнение дальности при нелинейной радиолокации. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2004, №79.

11. Козлов А.И., Колядов Д.В. Эффективная площадь рассеяния нелинейных отражателей. – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2004, №79.

12. Козлов А.И., Логвин А.И., Колядов Д.В. Оконтуривание радиолокационных целей и возможность оценки их геометрических размеров путем управления поляризационными характеристиками излучаемых электромагнитных волн (случай когерентного рассеяния). – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2005, №96.

13. Козлов А.И., Логвин А.И., Колядов Д.В. Оконтуривание радиолокационных целей и возможность оценки их геометрических размеров путем управления поляризационными характеристиками излучаемых электромагнитных волн (случай некогерентного рассеяния). – Научный вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2005, №93.

14. Козлов А.И., Логвин А.И., Колядов Д.В. Оконтуривание радиолокационных целей и возможность оценки их геометрических размеров путем управления поляризационными характеристиками излучаемых электромагнитных волн (случай смешанного рассеяния). Научный Вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2005, №96.

15. Козлов А.И., Логвин А.И., Колядов Д.В. Оконтуривание радиолокационных целей и возможность оценки их геометрических размеров путем управления поляризационными характеристиками излучаемых электромагнитных волн (случай случайного рассеяния). Научный Вестник МГТУ ГА. Сер. Радиофизика и радиотехника, 2005, №93.

Книги и монографии 1. Колядов Д.В. Графические представления поляризации радиоволн. В кн. А.И.

Козлов, А.И. Логвин, В.А. Сарычев “Поляризация радиоволн. Поляризационная структура радиолокационных сигналов, т.1” – М.: Радиотехника, 2005.

2. Колядов Д.В. Матрица рассеяния нелинейных безынерционных рассеивателей.

В кн. А.И. Козлов, А.И. Логвин, В.А. Сарычев “Поляризация радиоволн. Радиолокационная поляриметрия, т.2” – М.: Радиотехника, 2007.

3. Колядов Д.В. Применение поляризационного анализа для улучшения различения радиолокационных целей методами поляризационной адаптации. В кн. А.И. Козлов, А.И. Логвин, В.А. Сарычев “Поляризация радиоволн. Радиополяриметрия сложных по структуре сигналов, т.3” – М.: Радиотехника, 2008.

Статьи и работы в иных отечественных журналах и изданиях 1. Козлов А.И., Колядов Д.В. “О возможности определения электрофизических и геометрических характеристик объектов радиолокационного мониторинга при их дистанционном зондировании методами радиополяриметрии”. Труды 2-й Международной конференции “Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации”, Суздаль, 2007, с. 143-146.

2. Колядов Д.В. О возможности определения электрофизических и геометрических характеристик радиолокационных объектов методами радиполяриметрии. Труды XX научной конференции МФТИ “Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук”, Москва, 2007, с.98-100.

3. Козлов А.И., Логвин А.И., Колядов Д.В. Поляризационные эффекты при нелинейной радиолокации. Доклады Сибирского поляризационного семинара “СибПол-2004”.

– Томск – Сургут, 2004.

Статьи и работы в иных иностранных журналах и изданиях 1. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.2, “Electrodynamic characteristics derived from physical characteristics”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 1998 (Kolyadov D.V. – pp.13-17).

2. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.2, “Electrodynamic characteristics derived from physical characteristics”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 1998 (Kolyadov D.V. – pp.33-35).

3. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.4, “Deterministic and Stochastic modeling of objects”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 1998 (Kolyadov D.V. – pp.7-14).

4. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.9, “Method to increase the radar contrast”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 1998 (Kolyadov D.V. – pp.15-18).

5. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.12, “Criteria for testing the radar functions”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 1999 (Kolyadov D.V. – pp.23-25).

6. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.12, “Methods of parameter evaluation”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 1999 (Kolyadov D.V. – pp.16-19).

7. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.14, “Measurement campaigns using an 1,8 cm and 3,2 cm coherent radar with controlled polarization capabilities”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2000 (Kolyadov D.V. – pp.8-10).

8. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.15, “Data processing and data analysis of experiments”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2000 (Kolyadov D.V. – pp.21-24).

9. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.16, “Comparisons between theory and experiment”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2000 (Kolyadov D.V. – pp.21-23).

10. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.17, “Refinement of theory and experiment”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2001 (Kolyadov D.V. – pp.10-13).

11. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.18, “Measurement campaigns using an 1,8 cm and 3,2 cm coherent radar with controlled polarization capabilities (continuation of 14th vol.)”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2001 (Kolyadov D.V. – pp.11-13).

12. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Verification of Earth-Based Radar Objects. Vol.19-20, “Conclusion, recommendation, new areas for application”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2001 (Kolyadov D.V. – pp.25-30).

13. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.1, “Relations between the polarization characteristics of the electromagnetic waves reflected from the geophysical objects and the characteristics of these geophysical objects”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2003 (Kolyadov D.V. – pp.22-25).

14. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.2, “Sensitivity analysis on the measurement accuracy of the various polarization parameters to distinguish geophysical objects”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2003 (Kolyadov D.V. – pp.15-20).

15. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.3, “Derivation of accurate estimates of the polarization parameters of reflected radio waves”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2003 (Kolyadov D.V. – pp.7-10).

16. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.4, “Criteria for evaluation of methods to distinguish targets and geophysical objects on the basis for various polarization parameters”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2003 (Kolyadov D.V. – pp.17-24).

17. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.5, “Development of statistical models describing the process of reflected radiowaves from various geophysical objects; verification of the models by experiments and determination of statistical characteristics the target and the reflected radiowave parameters”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2004 (Kolyadov D.V. – pp.25-28).

18. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.6, “Application of the KLL-sphere and evaluation of efficiency of this application for distinguishing geophysical objects”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2004 (Kolyadov D.V. – pp.18-21).

19. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.7, “Effects of antenna polarization characteristics of distinguishing geophysical objects”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2005 (Kolyadov D.V. – pp.14-19).

20. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Remote Sensing of the Earth Surface based on Radar Polarimetry. Vol.8, “Development of adaptive algorithms using polarization parameters for optimization to distinguishing geophysical objects”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2005 (Kolyadov D.V. – pp.16-25).

21. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Algorithm Developments of Surface and Sub-Surface Sensing based Polarimetric Scatterometry. Vol.1, “Methods to distinguish geophysical objects based on their special physical properties (non-linear reflection)”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2006 (Kolyadov D.V. – pp.26-29).

22. Kozlov A.I., Ligthart L.P., Logvin A.I. Modeling and Algorithm Developments of Surface and Sub-Surface Sensing based Polarimetric Scatterometry. Vol.2, “Analysis of polarimetric radar possibilities to improve the classification/identification of geophysical objects by compressing the received signal in case of non-linear reflections including experimental validation of these possibilities”, Moscow, MSTUCA, Delft, TUD, 2006 (Kolyadov D.V. – pp.7-14).

23. Kolyadov D.V., Ligthart L.P., Kozlov A.I.. Amplitude-based measurement technique in polarimetric radar remote sensing for determining the dielectric permittivity of earth media. Book of abstracts, MIKON 2006, Warsaw, p.157.

24. Kolyadov D.V., Ligthart L.P., Kozlov A.I.. Amplitude-phase method allowing the determination of the complex dielectric permittivity of underlying surfaces using polarimetric radar remote sensing. Book of abstracts, EuRAD 2006, Manchester, p.154.

Соискатель Д.В. Колядов






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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.