Дистанционное определение параметров движения в условиях априорной параметрической неопределенности при зондировании последовательностью оптических импульсов

• Автор: Курбатов, Александр Витальевич
• Шифр специальности: 01.04.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 216 с. : ил.

Оглавление
Введение

1 Оценка параметров движения цели в условиях априорной

параметрической неопределенности

1.1 Влияние медленных флуктуаций цели на эффективность

оценок

1.2 Влияние быстрых флуктуаций цели на эффективность

оценок

1.3 Основные результаты и выводы

2 Квазиправдоподобные оценки параметров движения

2.1 Свойства квазиправдоподобных оценок в условиях

высокой апостериорной точности
2.2 Пороговые свойства квазиправдоподобных оценок
2.3 Основные результаты и выводы
3 Квазиоптимальные оценки параметров движения
по лазерным измерениям дальности
3.1 Квазиоптимальные оценки в условиях высокой
априорной точности и их свойства
3.2 Пороговые свойства квазиоптимальных оценок
3.3 Квазиоптимальные оценки дальности и скорости
3.4 Статистическое моделирование алгоритма квазиоптимальных оценок дальности и скорости
3.5 Основные результаты и выводы
Заключение
Литература

Введение
Актуальность темы исследования. Появившаяся в последнее время возможность формирования сверхкоротких лазерных импульсов позволяет производить измерение радиальных параметров движения с высокой разрешающей способностью. Одновременно имеется возможность создания детекторов, реагирующих на каждый отдельный квант света [29]. Наконец, современные компьютерные технологии позволяют реализовывать сложные алгоритмы в реальном времени. Тем самым появляются условия для увеличения точности устройств, производящих оптические измерения. В связи с этим возникает задача нахождения предельно возможной точности измерений, иными словами, задача нахождения характеристик эффективных оценок, а также исследование различных алгоритмов с целью нахождения условий, при которых эти алгоритмы близки к эффективным. Эта задача актуальна, поскольку область применения оптических измерений весьма обширна и продолжает расширяться.
Перечислим ряд областей применения оптических локаторов:
/ измерение дальности и угловых координат движущихся целей: кораблей, самолетов, космических объектов [109] и т.д., построение объемных моделей сложных объектов;
/ высокоточные измерения скоростей перемещения целей, а также потоков жидкостей и газов [40, 41, 42];
/ получение некоординатной информации о целях: параметрах поверхности (шероховатости, кривизны), параметров вибрации и движения вокруг центра масс, изображений и др. [04];
/ высокоточное наведение систем оружия;
/ обеспечение стыковки космических аппаратов, посадки самолетов, судовождения (лазерные навигационные системы) [59, 78];
/ элементы технического зрения в автоматических и роботизированных системах (системы измерения дальности, формирования изображения, селекции и распознавания целей и др.) [64];
/ измерение параметров окружающей среды, включая атмосферу, а также контроль ее загрязнения продуктами хозяйственной деятельности человека [39, 40, 41, 42, 50, 66].

Отметим также ряд принципиальных особенностей лазерной локации.
/ Когерентность и малая длина волны излучения лазеров позволяют создавать источники излучения с узкой диаграммой направленности. Вследствие этого стало возможным высокоточное измерение углового положения цели.
/ Распространение волн оптического диапазона в газообразных и жидких средах сопровождается их значительным рассеянием, что необходимо учитывать при построении математических моделей оптических сигналов.
/ Создание преднамеренных помех для оптической локации возможно, но сложнее, чем для радиолокации.
Основой работы систем оптической локации, навигации и связи является обработка принимаемых оптических сигналов с целью определения местоположения объекта (дальности и направления на него), его скорости, ускорения и т. п. Уже сам оптический сигнал в силу его квантовомеханической природы следует описывать в статистических терминах. Особенно заметно это обстоятельство проявляется при описании слабых оптических сигналов. Такой сигнал представляет собой смесь полезного сигнала и шума, которая в данной диссертации считается аддитивной. Оптический сигнал в виде потока фотонов поступает на вход фотодетектора, в результате чего на его выходе образуется поток фотоэлектронов. При весьма широких предположениях [29, 04, 100] поток фотоэлектронов подчиняется распределению Пуассона. Если источником оптического сигнала является тепловое излучение (например, пожар), то более адекватной моделью статистики фотоэлектронов является [4] отрицательное биномиальное распределение; но в случае, когда длительность времени измерения превышает время когерентности [30], оно также переходит в пуассоновское. В любом случае образующийся поток фотоэлектронов является статистическим. Кроме того, полезный сигнал, формирующийся в результате прохождения через неоднородности атмосферы и отражения посылаемого сигнала от цели, искажается в значительной мере случайным образом. Таким образом, задача обработки оптических сигналов является статистической задачей и ее естественно решать в рамках статистической радиофизики.

Проигрыш в точности оценки дальности вследствие наличия неинформативных параметров определяется величиной (1.1.28). В силу теоремы 1.1.3, как правило, наибольшим является проигрыш в точности оценки дальности, который характеризуется величиной (1 — рр)~1 (1.1.37). Приведем графики этой величины для некоторых характерных случаев.
На рис. 1.1.3 приведена зависимость проигрыша хи(Щ^о) = (1 — рр)~1 (1.1.37) в точности оценки от параметра у = Д/т, характеризующего отношение длительности фронта импульса к длительности импульса, для различных наборов неинформативных параметров при д = а/у = 1. Кривая 1 иллюстрирует проигрыш в точности оценки, когда неинформативным является параметр о. Как видно, наличие неинформативного параметра а не ухудшает характеристик совместно-эффективных оценок параметров движения. Кривые 2 и 3 иллюстрируют проигрыш в точности оценки, когда неинформативным является один параметр, соответственно, т или Д; 4 — а и т; 5 — а и Д; С — т и Д; 7 — все три параметра а, т и Д.
На рис. 1.1.4 приведена зависимость проигрыша Хн(-Я|7?о) = (1 — рр)~1 (1.1.37) в точности оценки от параметра у = Д/т, характеризующего отношение длительности фронта импульса к длительности импульса, для различных наборов неинформативных параметров при д = а/у = 10. Обозначения кривых на рис. 1.1.4 соответствуют приведенным на рис. 1.1.3.
На рис. 1.1.5 приведена зависимость проигрыша хд(Л|7?о) = (1 — рр)~г (1.1.37) в точности оценки от параметра у = Д/т для некоторых наборов неинформативных параметров при различных значениях параметра д. Кривые 1, 2, 3 иллюстрируют проигрыш в точности оценки, когда неинформативным является параметр Д, при значениях параметра д = а/у — 0.1, 1, 10 соответственно. Кривые 4, 5, 6 — когда неинформативными являются параметры а и т, при значениях параметра д = а/у = 0.1, 1, 10. Кривые 7, 8, 9 — когда неинформативными являются а, т и Д, при значениях параметра д — а/у = 0.1, 1, 10.
Сопоставление кривых на рис. 1.1.3, 1.1.4 и 1.1.5 позволяет определить влияние наличия различных неинформативных параметров импульса (1.1.43) на точность совместно-эффективных оценок параметров движения при быстрых флуктуациях цели. Из рис. 1.1.3, 1.1.4 и 1.1.5 видно, что с увеличением параметра у проигрыш из-за наличия некоторых неинформативных параметров ({т}, {Д}, {а, Д}, {т, Д}) уменьшается, а из-за некоторых наборов ({а, т) и {а, т, Д}) — растет вплоть до значения 4.