Введение к работе
Актуальность. Современные системы анализа фоно-целевой обстановки (АФЦО), используемые для дистанционного зондирования, технической и медицинской диагностики, неразрушающего контроля, автоматизации научных исследований и т.д., реализуют, в основном, функции обнаружения и локализации малоразмерных обьектов (целей) на фоне интенсивных коррелированных помех (например, текстур) в широком спектральном диапазоне (от радио- до рентгеновских частот) приемо-преобразующей аппаратуры. Однако разработанные в настоящее время системы АФЦО не позволяют проводить идентификацию источников сигналов с достаточной достоверностью, что не удовлетворяет требованиям предъявляемым к современным системам.
Особый интерес во многих прикладных областях представляют инфранизкочастотные сигналы и их источники. В связи с этим дальнейшее развитие систем АФЦО, во-первых, требует реализации возможности исследования сигналов в области инфранизких частот, например, при создании систем анализа сейсмо-акустических сигналов (САС) и звуко-импульсных сигналов в звукометрических системах пассивной локации. Во-вторых, необходимо наделение систем АФЦО эффективной и помехоустойчивой способностью идентификации источников-определения их типа, технического состояния, принадлежности и т.д. Это требует дальнейшей разработки методов, алгоритмов и аппаратно-программных средств анализа и распознавания инфранизкочастотных САС.
Необходимость проведения исследований определяется
следующими принципиальными факторами:
1. Анализируемые сигналы являются структурно сложными и
подверженными случайным искажениям. Построение систем
обработки с учетом статистических, структурных свойств таких
сигналов, может значительно повысить качество и сократить расходы
на проектирование, создание и эксплуатацию указанных средств;
2. Сигналы являются нестационарными, что ограничивает
применение .. для их анализа классических спектрально-
корреляционных методов. Для решения поставленных задач следует
располагать совокупностью гибридных алгоритмов, реализующих методы анализа статистических и структурных динамических характеристик нестационарных сигналов;
3. Сигналы, порождаемые одними и теми же обьектами, часто образуют недостаточно большую выборку, образующую один класс, что затрудняет получение устойчивых оценок статистических характеристик и требует создания робастных алгоритмов классификации и идентификации источников.
В диссертации решается комплекс задач, связанных с анализом и распознаванием широкополосных инфранизкочастотных звуко-импульсных САС и идентификацией источников САС по результатам распознавания, с учетом указанных в п. 1, 2, 3 особенностей.
Автор защищает комплекс алгоритмов, структур и
информационную технологию обработки, классификации
широкополосных инфранизкочастотных звуко-импульсных САС и идентификации источников этих сигналов, построенные на основе архитектуры нейронных сетей и корреляционно-экстремальных систем, реализующих концепцию "интеллектуальной фильтрации" в спектральных пространствах ортогональных преобразований.
Цель работы и задачи исследования. Цель диссертационной
раооты состоит в синтезе динамических, структурных, локальных
статистических и спектрально-корреляционных моделей
широкополосных инфранизкочастотных звуко-импульсных САС и создании на их основе базовых средств - алгоритмов, структур и информационной технологии классификации сигналов и идентификации (распознавания) типов их источников в автоматизированных системах анализа фоно-целевой обстановки.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Провести сравнительный анализ базовых методов идентификации САС и разработать методику обработки, анализа, идентификации (классификации) сигналов и обьектов (источников), порождающих эти сигналы;
-
Провести анализ статистических и структурных динамических характеристик САС и построить статистические модели, эффективно идентифицирующие эти сигналы;
3. Синтезировать алгоритмы и структуры классификаторов
САС в рамках архитектуры нейронных сетей и корреляционно-
экстремальных систем, реализующие концепцию "интеллектуаль-ной
фильтрации" в спектральных пространствах ортогональных
преобразований, и исследовать эффективность идентификации с их
помощью источников САС;
4. Разработать информационную технологию обработки,
классификации САС и идентификации источников, для чего создать
комплекс програмно-алгоритмического обеспечения согласно
синтезированным процедурам обработки и классификации САС для
проведения широкомасштабных исследований и оценки качества
идентификации источников в различных помеховых ситуациях.
Обьект исследования. Широкополосные инфранизкочастотные САС, генерируемые импульсными источниками различной мощности и конструкций, в различных метео- и географических (геологических) условиях.
Методы исследований. В работе использованы методы цифровой фильтрации сигналов и изображений, методы распознавания образов, элементы статистического анализа и идентификации.
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. Проведено широкомасштабное экспериментальное
исследование и анализ свойств широкополосных САС типа "выстрел-
взрыв", получаемых в системах анализа фоно-целевой обстановки,
при использовании обобщенных статистических и структурных
амплитудно-фазовых и корреляционно-спектральных динамических
характеристик в спектральных пространствах Прони, Гильберта-
Фуко, Фурье-Вигнера;
-
Исследованы и построены статистические модели САС на основе двумерных и (или) совместных распределений плотности вероятности (ДРПВ, СРПВ) параметров обобщенных спектральных разложений (по Прони), динамических амплитудно-фазовых характеристик (по Гильберту-Фуко) и структурных параметров спектрограмм и обобщенных (спектральных и частотно-временных) распределений (по Фурье-Вигнеру);
-
Разработаны алгоритмы распознавания САС в архитектурах нейронных сетей и корреляционно-экстремальных систем, учитывающие структурные свойства сигналов и реализующие
концепцию "интеллектуальной фильтрации", что обеспечивает существенный рост качества, помехоустойчивости и скорости идентификации источников.
Практическая ценность работы:
1. Разработаны структуры аппаратных средств предварительной
обработки, анализа и распознавания широкополосных сигналов типа
"выстрел-взрыв", реализующих синтезированные алгоритмы;
2. Разработаны программные средства моделирования систем
обработки и распознавания широкополосных сигналов на ПЭВМ IBM
РС/АТ-486;
3. Разработаны рекомендации по проектированию систем обработки,
анализа и распознавания широкополосных сейсмо-акустических
сигналов, а также других сигналов специального назначения,
которые использованы в ходе выполнения в научно-
исследовательском центре информационных технологий (НИЦИТ)
НАН Украины при Одесском государственном политехническом
университете госбюджетных и хоздоговорных научно-
исследовательских работ(№ 99-121, 211-121, 236-146/121, 920-121,
928-121, 929-121, 997-121, 985-121).
Реализация и внедрение результатов. Разработанная методика синтеза моделей САС, алгоритмы и структуры классификации САС и идентификации их источников, реализующие информационную технологию систем АФЦО, внедрены в ходе выполнения в НИЦИТ работ по важнейшей тематике с предприятиями и организациями Министерства машиностроения, военно-промышленного комплекса и конверсии, Министерства юстиции, Министерства образования, Национального Агентства по морским исследованиям и технологиям и Государственного Комитета по науке и технике Украины в 1992-96гг.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы
докладывались и обсуждались на II международной конференции по
радиосвязи, звуковому и телевизионному вещанию "УкрТелеКом-95"
(г.Одесса, 1995г.), международной научно-технической
конференции "Фізичні методи та засоби контролю матеріалів
та виробів" (г. Славск, Львовская обл., 1996г.), научно-практической
конференции "Актуальные проблемы организации расследования
преступления" МВД Украины (г. Одесса, 1996г.), а
также на ежегодных научно-технических конференциях
профессорско-преподавательского состава ОГПУ в секции "Автоматизированные системы управления и системы обработки информации" (1992-1996гг.).
Достоверность результатов подтверждается совпадением
теоретических результатов моделирования структур (процедур)
распознавания САС и статистических характеристик
экспериментального исследования по оценке эффективности идентификации источников реальных сигналов, проведенного на основе разработанных алгоритмов и программного комплекса.
Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 11 печатных работах.
Структура и обьем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и 1 приложения. Работа содержит 190 страниц, включая 28 таблиц и 73 рисунка.
