Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современные отечественные и зарубежные компьютерные модели оптико-электронных систем 12
Выводы по главе 1 28
Глава 2. Основные этапы разработки модели. Структура компьютерной модели оптико-электронных систем 29
2.1. Основные этапы компьютерного моделирования 29
оптико-электронных систем 29
2.2. Структура обобщенной компьютерной модели ОЭС 37
2.3. Основные модули обобщенной компьютерной модели оптико-электронных систем 41
2.3.1. Модуль «Исходные данные» 41
2.3.2. Модуль «Показатели эффективности» 44
2.3.3. Модуль «Фоноцелевая обстановка» 51
2.3.3.1. Моделирование геометрооптических признаков субъектов фоноцелевой обстановки 55
2.3.3.2. Энергетическая модель фоноцелевой обстановки 59
2.3.3.3. Моделирование фонов 67
2.3.3.4. Описание среды распространения излучения в компьютерной модели оптико-электронных систем 69
2.3.3.5. Общая методология разработки модуля «Фоноцелевая обстановка»74
2.3.4. Модуль «Структура оптико-электронной системы» 77
2.3.5. Модуль «Результат работы компьютерной модели 89
оптико-электронных систем» 89
2.3.6. Модуль «База данных обобщенной компьютерной модели оптико электронных систем» 92
Выводы по главе 2 101
Глава 3. Оценка адекватности и устойчивости компьютерной модели оптико-электронных систем 104
3.1. Критерии адекватности КМ ОЭС и их аналитическая оценка 104
3.2. Экспериментальная проверка адекватности и устойчивости КМ ОЭС 111
3.3. Аналитический метод испытания модели 119
Выводы по главе 3 121
Глава 4. Особенности компьютерного моделирования некоторых современных оптико-электронных систем 122
4.1. Двух-и многодиапазонные оптико-электронные системы 122
4.2. Оптико-электронные системы, работающие активным методом 141
4.3. Некоторые особенности компьютерного моделирования оптико-электронных систем дистанционного зондирования 152
Выводы по главе 4 157
Глава 5. Компьютерные модели «КОМОС» и «КМ ОЭС» 158
Выводы по главе 5 171
Заключение 172
Приложение. Выбор программных средств для компьютерной модели оптико-электронных систем 175
Библиография
- Структура обобщенной компьютерной модели ОЭС
- Моделирование геометрооптических признаков субъектов фоноцелевой обстановки
- Экспериментальная проверка адекватности и устойчивости КМ ОЭС
- Оптико-электронные системы, работающие активным методом
Введение к работе
Актуальность работы. Оптико-электронное приборостроение в настоящее время во многом определяет прогресс в освоении ряда приоритетных направлений развития науки и техники. Расширяются области применения оптико-электронных систем (ОЭС); непрерывно создаются новые ОЭС, решающие разнообразные сложные задачи, например, в интересах обороны и обеспечения безопасности. На заседании Военно-промышленной комиссии при Правительстве РФ 24.09.2008г. зам. Председателя Правительства РФ С.Б.Ивановым отмечалось, что разработка нового поколения ОЭС и комплексов является чрезвычайно актуальной для реализации Государственной программы вооружения на 2007-2015 г.г. и на долгосрочную перспективу (газета «Военно-промышленный курьер», №39(225), 1-7.10.08, с.6). В США реализуется правительственная Программа по разработке критических оборонных технологий MCTP, в своей значительной части направленная на создание новых оптико-электронных средств. Третье поколение ОЭС, основой которых являются матричные многоэлементные приемники излучения, работающие в режиме электронной выборки сигналов и чувствительные в двух или нескольких спектральных диапазонах, усиленно разрабатывается в последние годы многими фирмами США, Франции, Англии и Японии и ряда других стран.
При разработке и проектировании новых ОЭС широко используются методы компьютерного моделирования, которое позволяет ответить на ряд важных вопросов, например, какие алгоритмы обработки сигналов и какая элементная база, используемые в ОЭС, являются наиболее рациональными с точки зрения различных требований, предъявляемых к системе, и, в частности, для обеспечения заданных показателей эффективности её работы. Компьютерное моделирование позволяет отказаться от дорогостоящих натурных исследований и испытаний на первых этапах проектирования вновь разрабатываемых ОЭС.
Общей теории моделирования посвящены работы С.В. Емельянова, М.Пешеля, И.П.Норенкова, Н.Н.Моисеева, Н.П.Бусленко, А.А.Самарского, В.Я.Цветкова, Дж. Моудера, Р.Шеннона и др. Однако существенная специфика моделирования современных ОЭС в этих работах никак не отображена. В нашей стране и за рубежом рядом исследователей (М.А.Ган, А.В.Демин, В.В.Малинин, В.П.Иванов, В.И.Курт, В.А.Овсянников, В.Л.Филиппов, P. Bijl, E.J.Borg, R.G.Driggers, G.C.Holst и др.) проведена большая работа по созданию компьютерных моделей ОЭС конкретного назначения или их отдельных узлов. Нужно отметить, что подавляющее большинство известных компьютерных моделей ОЭС (КМ ОЭС) описывает ОЭС с оптико-механическим сканированием и одним приемником (линейкой приемников) или ОЭС с матричным приемником излучения (МПИ), работающие только в каком-либо одном спектральном диапазоне.
В силу ряда факторов, например закрытого характера сведений о многих ОЭС или распространения на них «ноу-хау», публикуемые в открытой печати сведения о компьютерных моделях ОЭС часто носят достаточно общий характер, не позволяя разработчику новой ОЭС воспользоваться ими. Вместе с тем в известных публикациях отсутствует изложение общей методологии компьютерного моделирования, столь необходимой при проектировании новых систем, а также ряда важных составляющих этой методологии. Так, например, методы оценки адекватности КМ ОЭС в известных публикациях практически отсутствуют.
По этим причинам и с учетом непрерывно растущего числа разработок новых ОЭС, особенно ОЭС 3-го поколения, создание обобщенной методологии построения компьютерных моделей ОЭС представляется весьма актуальным.
Целью настоящей диссертации являлось решение научной проблемы, имеющей важное народохозяйственное и оборонное значение, а именно, разработка общей методологии (принципов и методов) компьютерного моделирования ОЭС.
Для реализации этой цели необходимо было решить следующие задачи:
-
Определить последовательность основных этапов компьютерного моделирования ОЭС;
-
Разработать структуру обобщенной КМ ОЭС, являющуюся основой для моделирования ОЭС различного назначения;
-
Разработать методики составления отдельных модулей КМ ОЭС, включая базу данных модели;
-
Предложить методы оценки адекватности компьютерной модели, в том числе в случае отсутствия реально существующего объекта-оригинала, с которым можно было бы сравнивать модель;
-
Рассмотреть специфику компьютерных моделей ОЭС 3-го поколения;
-
Проверить предложенную методологию на примерах разработки новых КМ ОЭС.
Предметом исследования являются оптико-электронные системы и их компьютерные модели.
Методы исследования базируются на положениях общей теории моделирования сложных технических систем.
Научная новизна работы состоит в следующем:
-
Определена рациональная последовательность основных этапов компьютерного моделирования ОЭС;
-
Предложена структурная схема обобщенной КМ ОЭС;
-
Разработаны методики определения рационального состава и построения основных модулей обобщенной КМ ОЭС;
-
Предложено ранжирование отдельных составляющих сигнала, поступающего на вход ОЭС;
-
Предложен метод количественной оценки адекватности КМ ОЭС;
-
Выработаны рекомендации по составлению структурных схем КМ ОЭС 3-го поколения и их отдельных модулей;
-
Предложена методика модификации обобщенной структурной схемы КМ ОЭС применительно к ОЭС, работающим активным методом.
Достоверность предложенной методологии была подтверждена в результате сопоставления результатов компьютерного моделирования, в котором была реализована предложенная методология, с результатами натурных экспериментов и испытаний тепловизионных систем и систем вскрытия камуфляжа.
Практическая ценность результатов:
-
-
Предложенная общая методология компьютерного моделирования ОЭС позволяет с единых позиций вести моделирование вновь создаваемых ОЭС, разрабатывать компьютерные модели отдельных её модулей и компьютерные модели показателей эффективности, используя разработанную структуру обобщенной КМ ОЭС, и методологию формирования её отдельных модулей;
-
Методы аналитической оценки адекватности компьютерных моделей ОЭС позволяют оценить области применения этих моделей, а в ряде случаев отказаться от дорогостоящего физического (натурного) эксперимента при проектировании и исследованиях сложных ОЭС;
-
Использование разработанной методологии позволит с требуемой адекватностью моделировать разнообразные структуры ОЭС 3-го поколения, определять показатели качества их работы в различных ситуациях, оценивать эффективность использования применяемой элементной базы, что позволит значительно сократить средства на разработку этих систем;
-
Использование изложенных в настоящей диссертации методов и методик позволило провести компьютерное моделирование ряда ОЭС конкретного назначения, дать рекомендации по совершенствованию этих систем и оценку возможной области их эффективного применения. Работы были выполнены в рамках хоздоговоров с ЦНИИ Точмаш - «Разработка компьютерной модели для оценки эффективности средств маскировки в оптическом диапазоне спектра» (тема № 1-Э/ПР), с ЦНИИ «Циклон» - «Компьютерная модель тепловизионной системы» (тема №1011-хд), контракта (трудового соглашения) с НПО «Комета». Проведенные исследования легли в основу работы по гранту № 2.1.2/4163 Минобрнауки РФ «Методология компьютерного моделирования оптико-электронных систем третьего поколения» в рамках аналитической ведомственной целевой программы “Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)”, подраздел 2.1.2 «Проведение фундаментальных исследований в области технических наук», номер государственной регистрации 01200904617.
-
Основные положения предложенной методологии включены в учебную программу дисциплины «Компьютерное моделирование оптико-электронных систем», используемую при подготовке магистров по направлению «Оптотехника» в МИИГАиК.
На защиту выносятся следующие научные положения:
-
Предложенная структура обобщенной КМ ОЭС может служить основой для начального этапа моделирования вновь разрабатываемых ОЭС.
-
Основными этапами компьютерного моделирования ОЭС являются:
-
-
-
представление показателей эффективности работы системы, содержащихся в техническом задании на разработку, в общем параметрическом виде путем обращения к субмоделям модулей «Фоноцелевая обстановка», «Структура ОЭС», «База данных КМ ОЭС»;
-
расчет показателей эффективности в модуле «Результат работы КМ ОЭС»;
-
сопоставление результатов расчета показателей эффективности с заданными значениями;
-
проведение параметрической или структурной оптимизации ОЭС в случае, если полученные результаты не удовлетворяют пользователя. Для этого используются алгоритмы оптимизации и обратная связь с модулями «Структура ОЭС» и «Исходные данные», содержащиеся в обобщенной КМ ОЭС;
-
проведение контрольного расчета критерия адекватности в соответствующем блоке модуля «Результат работы КМ ОЭС» при получении удовлетворительных результатов расчета показателей эффективности.
-
-
-
С целью упрощения модели без потери её адекватности необходимо произвести ранжирование составляющих входного сигнала, создаваемых субъектами фоноцелевой обстановки (ФЦО) на входе ОЭС.
-
Адекватность КМ ОЭС может быть оценена с помощью критерия адекватности, определяемого аналитически, с помощью выражений, описывающих выбранный или заданный показатель эффективности работы ОЭС, или на основе экспериментальной проверки адекватности по предложенной в диссертации методике;
-
Специфические особенности компьютерного моделирования двух- и многодиапазонных ОЭС 3-го поколения (МОЭС), а также ОЭС, работающих активным методом, в большинстве случаев могут быть учтены путем ввода в базу данных обобщенной структурной схемы КМ ОЭС специальных подразделов, содержащих специфические субмодели, алгоритмы обработки сигналов, параметры и характеристики отдельных узлов и т.п.
Результаты работы докладывались и обсуждались на 5-ой, 6-ой, 7-ой и 8-ой Международных конференциях «Прикладная оптика» (Санкт-Петербург, 2002, 2004, 2006, 2008 г.г.), на 5-ой, 6-ой и 7-ой Международных конференциях «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации - Распознавание» (Курск, 2001, 2003, 2005 г.), Международных форумах «Оптика-2007» и «Оptics-2009» (Москва, ВВЦ), на научно-техническом семинаре кафедры оптико-электронных приборов и систем Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики (2008 г.), на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава МИИГАиК (Москва, 2008, 2009 г.г.).
Основные результаты работы изложены в монографии «Компьютерное моделирование оптико-электронных систем первичной обработки информации» (М.: Университетская книга; Логос, 2009. - 248 с.) и 26 научных публикациях, в том числе в 9 статьях, опубликованных в журналах, вошедших в перечень ВАК РФ. По теме диссертации получено авторское свидетельство №2003620073 от 10.04.2003 г.
Диссертация объемом 202 стр. состоит из 5 глав, содержит 43 рис., библиографию (249 наим.) и одно приложение.
Структура обобщенной компьютерной модели ОЭС
Первая ступень этой схемы содержит обобщенную энергетическую субмодель (субмодель входных сигналов), субмодели отдельных звеньев приемной ОЭС и их передаточных функций.
Для нужд Национального аэрокосмического агентства (NASA) США была разработана аналитическая модель ATTIRE (Analytical Tools for Thermal Infrared Engineering), позволяющая вести параметрический анализ ОЭС, работающих в инфракрасной области спектра. Структура этой модели представлена на рис. 4, где приведены её основные блоки, а также параметры, определяющие такие критерии качества ОЭС как отношение сигнал/шум, пороговая облученность, эквивалентная шуму разность температур и др.
Одной из самых известных моделей, применяемых за рубежом, является модель NVTherm, которая описывает показатели эффективности ТВС, работающих в одном спектральном диапазоне [141, 161, 163, 164, 205, 227 и-др.]. Она неоднократно совершенствовалвсь для повышения точности и достоверности расчетов. Модель позволяет быстро выдавать и использовать; прогнозируемые данные о спектральной плотности энергетической яркости цели. Чаще всего эта модель используется для прогноза дальности обнаружения и распознавания целей.
В ней используется объектно-ориентированное программирование на языке C++. Предшествующие выборке сигалов с отдельных элементов ФПУ процессы размытия изображения из-за дрожания линии визирования, дифракции, аберраций, влияния атмосферы описываются функцией передачи модуляции (ФПМ). В модели NVTherm ФПМ для вертикального и горизонтального направлений предполагаются независимыми и вычисляются раздельно [240]. Возможно менять установки на одномерное (горизонтальное, вертикальное) преобразование Фурье или выбирать двумерное преобразование Фурье. Каждая ФПМ подвергается преобразованию Фурье, масштабируется и сдвигается, образуя элементы ядер свертки, описывающей изображение. Затем моделируются чувствительность приемника излучения (ПИ), шумы и аналого-цифровое преобразование (АЦП).
Главными блоками субмодели «ОЭС» в модели NVTherm являются: «Выборка и реконструкция изображения», «Свертка и восстановление дискретизированного изображения (устранение результатов выборки)», «Напряжение на выходе ПИ», «АЦП». Модель позволяет использовать мировую систему координат, реконструировать и восстановить дискретизированное оптическое изображение в выбранной плоскости, используя низкочастотный фильтр; преобразовать значения яркости на пикселях в плоскости ПИ в напряжение, ввести напряжение шума, определяемое из паспорта ПИ; приводить выходное напряжение матрицы ПИ к цифровой форме.
Программа моделирования ТВ С (IRISIM) компании DVP позволяет моделировать весь процесс формирования ИК-изображений, включая моделирование многоспектральных ОЭС визуализации. К сожалению, в [178] дается лишь самое общее описание модели. Отмечается, что модель IRISIM разработана как самостоятельное программное приложение в операционной среде PC Windows, для физического моделирования ТВС и процессов восприятия изображений. Она вычисляет ФПМ до выборки, учитывает дифракцию, аберрации в оптической системе, вибрации, форму ПИ. С ее помощью можно производить прогнозирование и оценку таких параметров ТВС как минимальная разрешаемая разность температур, отношения сигнал -шум и сигнал - помеха, контраст цели, чувствительность, разрешение и др.
Широко используемая в США модель Irma 4.0 [210] имеет «пассивные» каналы для синтеза изображений целей и фонов, создаваемых их собственным излучением в ультрафиолетовом, видимом, ближнем, средневолновом и длинноволновом ИК-диапазонах оптического спектра, а также в миллиметровом диапазоне. В нее включены также «активные» каналы для синтеза изображений, создаваемых при внешней подсветке лазерным или радио-излучением, т.е. при работе ОЭС активным методом.
Версия Irma 5.0 (2000 г.) была приспособлена как для аппаратного, так и программного моделирования. Она учитывала круговую поляризацию в пассивном канале и доплеровский эффект в миллиметровом диапазоне. Модель lima 5.0 основана на использовании оболочек и программных продуктов Windows, Linux, Solaris и SGI Irix. Она позволяет учитывать поляризационные и спекл-эффекты при работе лазерных локационных систем. В нее веден новый интерфейс пользователя для упрощения процесса моделирования ФЦО и моделирования движущихся объектов.
Версия Irma 5.1, предназначенная для синтеза сигналов, имеющих место в ИК системах высокого разрешения, совершенствуется год от года, с тем чтобы ею можно было пользоваться при моделировании самых разнообразных ОЭС. В отдельном файле определяются положение и ориентация объектов ФЦО. Дополнительные файлы могут быть использованы для описания перемещения объектов от кадра к кадру.
Компания Northrop Grumman в рамках программы SAMI (Sensor, Analysis, Modeling and Imaging) совершенствует модель Irma путем перехода к объектно-ориентированному языку С44", создания многоуровневого дружественного интерфейса пользователя. Общим для всех каналов в модели является описание геометрии целей и фона с помощью треугольных фасет. В пассивном и активном (лазерном) каналах возможно также использование прямоугольных фасет. В модели предусмотрен ввод данных об электромагнитных свойствах материалов, из которых состоят объекты и фоны, позволяющих учесть оптические и термические их свойства, а также структуру поверхностей объектов и фонов.
Большой объем исследований по моделированию и оценке с его помощью возможностей современных ТВС выполнен ФГУП «Государственный институт прикладной оптики (ГИПО)». Результаты этих исследований опубликованы в [70]. Там же приводятся математические модели и методы прогноза эффективности современных ТВС в статическом и динамическом режимах работы, описываются методы компьютерного моделирования (синтезирования) тепловизионньгх изображений.
Моделирование геометрооптических признаков субъектов фоноцелевой обстановки
Часто принимается, что входящие в выражение для яркости объекта параметры среды и посторонних источников являются постоянными, например, что яркость наблюдаемого объекта не зависит от угла между нормалью к поверхности объекта и направлением на ОЭС, т.е. имеет место диффузный характер отражения и объекты, относящиеся к одному и тому же классу (различные наземные ландшафты, объекты военной техники и т.д.), описываются одними и теми же ФРДО.
Теплообмен с окружающей средой является существенным в ИК-диапазонах 3.. .5 мкм и 8... 14 мкм. Теплообмен играет важную роль, когда ОЭС работает по тепловому контрасту объектов.
Наиболее характерными тепловыми состояниями объектов является пассивное и активное. Пассивное определяется состоянием окружающей среды, а активное обусловлено внутренними источниками тепла. Тепловое поле пассивного объекта может обладать малой тепловой инерцией, например, у зоны объекта с относительно небольшой толщиной, и большой тепловой инерцией, например, у зон, охватывающих массивные фасеты.
Модели расчета значений температур наружной поверхности пассивных объектов можно найти в [15, 69, 70], которые для тонких плоских фасет с пренебрежимо малой инерционностью принимают достаточно простой вид и удобны в использовании.
Для активных объектов, имеющих внутренние источники тепла, теоретический расчет тепловых полей значительно усложняется и не дает в ряде случаев достаточно достоверных результатов. Для этой ситуации в [70] предложен подход, сочетающий расчетный и экспериментальный методы.
Изменение температуры поверхности объекта может происходить вследствие конвекции с окружающей средой и ее обдувания. Теплообмен вследствие конвекции зависит от скорости ветра, формы и искажений поверхности объекта [17, 153, 155, 177, 189, 166].
Вклад излучения различных субъектов ФЦО в общий сигнал на входе ОЭС не равнозначен. Поэтому целесообразно определить те из них, которые вносят наибольший вклад в этот сигнал, и напротив, определить, какими составляющими можно пренебречь при моделировании ОЭС, то есть провести ранжирование составляющих входного сигнала. Эта процедура позволяет не только упростить расчет входных сигналов и решение задач моделирования ОЭС, но и сократить перечень входных данных, используемых в КМ ОЭС, а также исключить из дальнейшего моделирования субъекты ФЦО, вклад которых в общий сигнал мал. Основным показателем целесообразности проведения ранжирования является выполнение заданных показателей эффективности (критериев качества) работы ОЭС.
Алгоритм ранжирования составляющих сигнала на входе ОЭС приводится на рис. 14 и заключается в следующем [48]. Сначала рассчитывается допуск на ранжирование, т.е. величина изменения входного сигнала, при которой обеспечивается допустимое изменение заданного показателя эффективности работы ОЭС. Затем определяются составляющие сигнала, сумма значений которых обеспечивает этот допуск. Для этого в алгоритме ранжирования все составляющие сигнала, приходящего на входной зрачок ОЭС, сортируются по убывающей.
Начиная с некоторого минимального значения, производится суммирование составляющих до того момента, когда получаемая сумма будет удовлетворять допуску на ранжирование. После этого процедура ранжирования останавливается, и выдается перечень составляющих сигнала, исключение которых из дальнейших расчетов не повлечет за собой недопустимых изменений заданного показателя эффективности работы ОЭС. Следом за этими данными выдаются оставшиеся составляющие входного сигнала, пересчитанные в процентном отношении относительно результирующего полезного сигнала (сигнала от цели), что дает возможность пользователю при дальнейшем выборе структуры ОЭС обосновать необходимость выбора ряда конструктивных элементов системы.
Важно заметить, что на всем продолжении разработки модуля «Фоноцелевая обстановка» используемые в нем данные, информация, алгоритмы и т.п. систематизируются и размещаются в БД КМ ОЭС. Ввод допуска на показатель эффективности работы ОЭСД
Алгоритм «Ранжирование составляющих яркости на входе ОЭС»: Lmin(N) - минимальное значение яркости; AL - допуск на суммарную яркость; ZL - суммарная яркость излучения от всех субъектов ФЦО на входном зрачке ОЭС; Ьранж - яркость после ранжирования, не учитывающая малые составляющие; N — порядковый номер составляющей яркости в ряду, упорядоченному по убывающей; S, К - промежуточные переменные 2.3.3.3. Моделирование фонов
Оптическое излучение естественных фонов - важный источник информации о физических процессах, протекающих в атмосфере, океане, водоемах, на поверхности суши и т.д. Однако для многих ОЭС, служащих для обнаружения целей, наблюдения и слежения за ними, неоднородный фон является помехой. Особенно большое влияние на качество работы ОЭС оказывают пространственные и временные флуктуации фонового излучения.
Естественные фоны многообразны - небосвод, ландшафты, города, поселки, озера, моря и т.п. Яркость большинства естественных фонов обладает пространственной неоднородностью и временной нестационарностью, зависит от большого числа переменных: координат излучающих точек, времени наблюдения, длины волны излучения, типа фона и условий наблюдения. Накопленные данные о фонах позволяют говорить лишь о типовых ансамблях фонов, характеризующихся однородностью, стационарностью, пространственно-временной или пространственной эргодичностью.
В многочисленной литературе [1, 55, 58, 59, 89, 91, 93, 109, ПО, 176, 188, 192, 202, 204, 225, 241 и др.] имеются данные о статистических характеристиках пространственных флуктуации излучения некоторых типов фонов: ясного и облачного небосвода, границы водной поверхности и небосвода, леса и городского ландшафта при наблюдении с поверхности Земли, а также облачности и разнообразных ландшафтов при наблюдении сверху. Некоторые данные о флуктуациях яркости излучения, отраженного взволнованной поверхностью, и о яркостном контрасте линии видимого морского горизонта можно найти в [40, 58, 59, 96].
При определении статистических характеристик фонов в большинстве случаев были использованы методы, пригодные для описания случайных процессов. Например, в большинстве приведенных данных информация о статистических характеристиках мелкоструктурных флуктуации, часто необходимая для расчетов ОЭС, «замаскирована» мощными крупномасштабными составляющими. Кроме того, до сих пор достаточно полно не установлена степень влияния ряда факторов (солнечного излучения, метеоусловий, прозрачности атмосферы, времени года, суток наблюдения, места наблюдения и т.п.) на характер и пределы изменения статистических характеристик фона. Все это заметно усложняет задачу описания излучения фонов в КМ ОЭС.
В настоящее время имеются два направления моделирования фоновых образований: формирование тепловых карт реальных подстилающих поверхностей и использование статистического эквивалента характеристик фона в виде двумерных случайных полей радиационных температур (или яркостей). Первое направление точное, но при его использовании усложняется оценка по вероятностным критериям по сравнению со вторым.
В общем случае фон может быть описан набором моделей статистически однородных случайных полей на основе полученных экспериментальных исследований. В приложении 2.2 монографии [104] в подразделе базы данных «Фоны» приводится большое количество этих моделей.
Экспериментальная проверка адекватности и устойчивости КМ ОЭС
Для моделирования ФПУ в подраздел БД «Фотоприемное устройство», показанный на рис. 24, необходимо включать зависимости, описывающие двумерную структуру матричного ФПУ. Для учета различия в уровнях шума, свойственного отдельным каналам МОЭС, особенно геометрического в МОЭС с многоэлементными ФПУ, необходимо иметь алгоритм, описывающий раздельную коррекцию шумов и неоднородностеи параметров отдельных пикселов ФПУ, например, путем индивидуальной подборки коэффициентов усиления и напряжений смещения отдельных пикселов.
Для моделирования процесса оптимизации системы как пространственного фильтра для различных спектральных каналов при постоянных размерах пикселов МПИ и нестационарной импульсной реакции объектива (из-за хроматизма увеличения объектива) в подразделы «Фотоприемное устройство» и «Структура и элементная база МОЭС» БД, необходимо включать алгоритмы, учитывающие изменение частоты Найквиста и возможные соответствующие наложения спектров получаемых сигналов [97].
В этом же подразделе БД также целесообразно иметь алгоритмы, описывающие процессы подавления нежелательных или малоинформативных признаков обнаруживаемых или распознаваемых объектов.
Субмодель «Электронный тракт» должна описывать последовательную или параллельную обработку сигналов, получаемых в отдельных спектральных каналах системы, процесс комлексирования сигналов [37, 96, 145]. Здесь же должны учитываться возможные различия в процессах формирования сигналов в различных рабочих спектральных диапазонах, например, приведение к одному масштабу изображений, получаемых в различных спектральных диапазонах [39, 93, 96, 186 и др.].
Также, как и в субмодели «Фотоприемное устройство», в эту субмодель целесообразно включать алгоритмы обработки снимаемых с ФПУ сигналов, например, вычитания изображений, получаемых в различных спектральных рабочих диапазонах, алгоритмы, описывающие операции с электронным изображением. Это, например, алгоритмы: коррекции неоднородности распределения освещенности по угловому полю системы в разных спектральных диапазонах, выявления и замещения дефектных пикселов в каждом из каналов системы, коррекции неоднородности пикселов путем изменения коэффициентов усиления и напряжений смещения, подавления шумов и помех в изображении, улучшения контраста обнаруживаемых и наблюдаемых объектов на фоне, высокочастотной коррекции функции передачи модуляции. Используемые алгоритмы должны учитывать различия в динамических диапазонах сигналов, относящихся к разным спектральным диапазонам, путем соответствующей настройки схем накопления и считывания, а также путем применения в каналах ФПУ специальных аналого-цифровых преобразователей (АЦП) с различными коэффициентами преобразования (усиления) и напряжениями смещения [169].
При моделировании «попиксельного» объединения изображений, получаемых с пикселов различных приемников или в разных участках спектра, в БД для субмодели «Электронный тракт» необходимо иметь алгоритмы для минимизации существенных различий в размерах пикселов, а также алгоритмы, позволяющие обеспечивать единый размер и формат изображений.
Предварительная обработка сигналов может предусматривать, а также цветовую интерполяцию [96], что также должно быть отображено в субмодели «Электронный тракт».
В большом числе практических случаев потоки излучения, приходящие на приемник излучения в разных спектральных диапазонах, сильно различаются. В тоже время для многих МОЭС необходимо иметь одинаковое отношение сигнал-шум в рабочих спектральных диапазонах. Для моделирования процесса выравнивания чувствительности в отдельных каналах ФПУ, который может вестись путем изменения времени накопления зарядов или напряжения питания ячеек схем считывания, необходимо подраздел БД «Электронный тракт» дополнить соответствующим алгоритмом. Субмодель «Выходной блок». Выходным блоком может быть система автоматического управления, в состав которой входит ОЭС, система отображения, ЭВМ и др.
Многие МОЭС в своем составе имеют системы совмещения изображений, получаемых в разных рабочих спектральных диапазонах. Поэтому в подразделе БД «Структура и элементная база МОЭС» необходимо иметь алгоритмы, учитывающие различия в спектральных каналах и позволяющие осуществлять объединение сигналов, получаемых в отдельных рабочих спектральных диапазонах.
Моделируя последовательный процесс преобразования электронных цифровых изображений, полученных в рабочих спектральных диапазонах МОЭС, в «псевдоцветовое» изображение на экране системы отображения, целесообразно сначала воспользоваться алгоритмами обработки сигналов, уменьшающими шумы, обеспечивающими гамма-коррекцию и баланс белого, повышающими четкость изображения.
Для систем визуализации в субмодели «Система отображения» целесообразно объединять алгоритмы вторичной обработки объединенного изображения. Алгоритмы зависят от типа системы отображения и наблюдателя-оператора и могут описывать автоматическую установку коэффициентов усиления и напряжений питания для изменения динамического диапазона внутри объединенного изображения. В [234] описывается метод, который может быть положен в основу алгоритма, описывающего совмещение не отдельных пикселов в рабочих спектральных диапазонах, а отдельных участков (фрагментов) изображений. В [167, 249] описывается ряд алгоритмов объединения разномасштабных изображений применительно к цифровым камерам; в [169] приводятся алгоритмы, позволяющие проводить коррекцию и объединение изображений в реальном масштабе времени, которые целесообразно вводить в КМ МОЭС. Эти алгоритмы могут моделировать процесс коррекции, состоящий в исправлении дисторсии, в приведении к единому формату, в устранении взаимных сдвигов и поворотов отдельных изображений и т.п.
Если МОЭС построена как система с раздельными оптическими каналами, то для них важно включать в субмодель «Система отображения» алгоритмы обработки изображений, которые учитывают геометрические искажения и хроматические аберрации в отдельных каналах. В случае использования в МОЭС широкопольных объективов в КМ МОЭС необходимо учитывать вносимую ими дисторсию, и в субмодель «Система отображения» следует включать алгоритм коррекции дисторсии, вносимой общей оптической системой или оптическими системами отдельных каналов МОЭС.
Алгоритмы, описывающие корректировку взаимных сдвигов и разворотов изображений (или пикселов МПИ), изменения их масштаба, различий угловых полей отдельных оптических каналов МОЭС, перспективных искажений, могут быть построены на основе табл. 4 [96], где указываются виды возможных геометрических искажений и уравнения общего вида, связывающие координаты (х,у) изображений в одном канале, принимаемых за идеальные (неискаженные), с координатами (u,v) изображений, образующихся с искажениями во втором канале (во второй оптической системе).
Работа с модулем «Результат работы КМ ОЭС» при моделировании МОЭС заключается в возможностях обращения к разделу БД «Двух- и многодиапазонная ОЭС» при оптимизации структуры и КМ МОЭС, отображенных нарис. 28.
Оптико-электронные системы, работающие активным методом
Сформулируем общие требования, которым должна отвечать компьютерная программа для моделирования (КПМ) обобщенной КМ ОЭС, и рассмотрим возможные варианты её реализации.
Специфика работы и область применения ОЭС накладывают свой отпечаток на способы получения, хранения и обработки информации, необходимой для успешного применения КМ ОЭС при проектировании систем. Разнородность информации, используемой при проектировании ОЭС, и её объем предъявляют ряд требований к организации этой информации в модели. Информация должна быть систематизирована в базе данных (БД) КМ ОЭС.
Программные средства должны при минимальном вмешательстве человека-оператора обеспечивать возможность изменения структуры модели и обновления баз данных, использовать стандартные поисковые функции, систему управления и поиска информации в различных информационных источниках.
Программное обеспечение должно создаваться с учетом принципа модульности, иерархичности, вложенности модулей друг в друга; оно должно обеспечивать взаимодействие с БД, разработанными в других программных средах.
Компьютерная программа должна обеспечивать возможность пользователя отслеживать преобразования сигнала по мере его прохождения через программные модули, представляя и сохраняя его промежуточные формы для последующего анализа. Она должна обеспечивать возможность управления очередностью выполнения операций, например, прохождение сигнала, минуя некоторые звенья. Важно предусмотреть случаи, когда пользователю требуется какая-то ограниченная и вполне определенная информация об объекте проектирования, например, о показателе качества функционирования отдельной СЧ, или о спектре сигнала после фильтра с заданной частотной
характеристикой. Последовательность прогона КПМ должна отображать физический процесс обработки сигнала в ОЭС (например, восприятия изображения), который может объединять спектральную, пространственную и временную обработку сигналов в ОЭС.
В КПМ при любом наборе исходных данных перечень и последовательность алгоритмов, а также субмоделей, используемых при моделировании, не всегда устанавливаются заранее и однозначно. Практически, ход процесса моделирования определяется операторами управления, в качестве которых могут выступать промежуточные результаты вычислений, получаемые в ходе работы КПМ. Ими могут быть также порядки рассчитанных величин, шаг дискретизации, требования к точности задания или вычисления параметров с использованием субмоделей и др.
Необходимо, чтобы КПМ формировала протокол испытаний модели и на основании входных данных генерировала «путь прогонов», содержащих перечень операторов, которые воздействуют в определенной последовательности на входной сигнал. Каждый оператор (математическая модель) представляет физический процесс (например, смаз изображения в оптической системе, шумы ФПУ, шум квантования в аналого-цифровом преобразователе и др.).
Полезной является возможность исключения тех или иных операторов в текущем прогоне программы КПМ ОЭС для последующей оценки их влияния на результат работы системы и при выполнении процедуры оптимизации и анализа работы моделируемой ОЭС.
В КПМ должна быть предусмотрены: - система организации БД, обеспечивающая простой и эффективный поиск и и использование данных; -рациональные средства формализации и воспроизведения свойств моделируемой ОЭС; -возможности имитации стохастических систем, т.е. процедуры генерирования и анализа случайных величин и временных рядов.
Программа должена иметь специализированные средства, содержащие в своем составе язык описания объекта моделирования, средства обработки языковых конструкций, управляющую программу моделирования, осуществляющую имитацию во времени, а также набор стандартных програмных средств, реализующих дополнительные возможности по организации модельных экспериментов.
Применение универсальных языков программирования в имитационном моделировании позволяет достигнуть наибольшей гибкости при разработке, отладке и испытании модели ОЭС. Однако при этом затрачиваются большие усилия на собственно программирование модели. Поэтому часто целесообразно применять специализированные средства моделирования, которые обладают определенными преимуществами перед универсальными. К таким преимуществам относятся: меньшие затраты времени на программирование, более эффективные методы выявления ошибок имитации; точность выражения понятий, характеризующих имитационные процессы; возможность для некоторой конкретной предметной области исследований предварительного построения стандартных компонентов, которые могут применяться пользователями при построении необходимых имитационных моделей данного вида; возможность автоматического формирования типов данных, соответствующих принятому способу имитации и. необходимых в процессе имитационного моделирования; удобство накопления и представления выходных данных, а также возможность распределения памяти ЭВМ в процессе эксперимента.
Для каждого выбранного способа организации модели используется свой язык формализации и своя методика составления компьютерного описания ОЭС, а также методика реализации КПМ. Значительная часть перечисленных выше требований к КПМ обеспечивается рациональной организацией интерфейса.
Как правило, модель должна использовать хорошо освоенное широким кругом пользователей программное обеспечение, включающее в себя многоуровневый дружественный интерфейс пользователя. В общем случае интерфейс должен обеспечивать следующие операции при работе с моделью: ввод и формирование исходных данных; преобразование элементов КМ ОЭС к виду, пригодному для использования в модели; изменение вида и характера связей между элементами системы; обработка и анализ результатов моделирования; возможность управления порядком работы с КМ ОЭС.
Все задачи, которые должен обеспечивать интерфейс пользователя, невозможно предусмотреть в начале разработки КПМ. Они накапливаются в процессе этих работ, а затем наиболее рациональным способом алгоритмизируются, программируются и объединяются в интерфейс компьютерной программы для моделирования.
Одним из средств создания модели может являться система MatLab, созданная фирмой The Math Works, Inc. и являющаяся мировым стандартом в области научных и технических расчетов [36]. Возможности системы MatLab, позволяют производить матричный анализ, обработку сигналов и изображений, решение типовых задач математической физики и оптимизационных задач, обработку и визуализацию данных и многие другие. В MatLab реализованы классические численные алгоритмы решения уравнений, задач линейной алгебры, нахождения значений определенных интегралов, интерполяции, решения дифференциальных уравнений и др.
Специализированные средства собраны в пакеты, называемые ToolBox, и могут быть выборочно установлены вместе с MatLab. В состав многих ToolBox входят приложения с графическим интерфейсом пользователя, которые обеспечивают быстрый и наглядный доступ к основным функциям. Пакет Simulink, поставляемый вместе с MatLab, предназначен для интерактивного моделирования нелинейных динамических систем, состоящих из стандартных блоков.
Похожие диссертации на Методология компьютерного моделирования оптико-электронных систем
-
