Теория и методы обработки результатов распределенных измерений в информационно-измерительных системах

• Автор: Котов, Владислав Викторович
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 395 с. : ил.

Раздел 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

1.1. Обобщённая схема информационных потоков в ИИС

1.2. Варианты реализации ИИС и решаемые задачи

1.3. Модель формирования сигнала наблюдаемым объектом

1.4. Последовательность этапов обработки сенсорной информации в ИИС

1.5. Модель формирования оценки состояния объекта

1.6. Методы обработки распределённых измерений

1.7. Выводы и постановка задач диссертации

Раздел 2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОМЕНТОВ НАСТУПЛЕНИЯ СОБЫТИЙ

ПУТЁМ АНАЛИЗА ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

2.1. Информационные характеристики распределённых измерений

2.2. Энтропия образа цели и фона при некоррелированных значениях пикселей
2.3. Алгоритмическая.обработка единственного пикселя
2.4. Пространственная цель
2.5. Оценка локальной плотности распределения вероятностей значений сигнала по гистограмме
2.6. Единственный пиксель цели при коррелированных значениях пикселей фона
2.7. Пространственная цель при коррелированных значениях пикселей цели и фона
2.8. Выводы
Раздел 3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОМЕНТОВ НАСТУПЛЕНИЯ СОБЫТИЙ
ПУТЁМ АНАЛИЗА СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ СИГНАЛА
3.1. Введение
3.2. Событие как изменение спектральных характеристик сигнала
3.3. Выделение МНС с помочью частотно-сигнального преобразования
3.4. Общая форма частотно-временного преобразования
3.5. Исследование частотных характеристик некоторых оконных функций
3.6. Событие типа «амплитудно-фазовый скачок»
3.7. Синтез ядер ЧСП
3.8. Частотно-временное преобразование сигнала
3.9. Исследование реакции ЧСП на событие типа «амплитудно-фазовый скачок»
3.10. Оценка допустимой ширины окна ЧВП и шага смещения при частотно-временном анализе сигналов
3.11. Идентификация состояния объекта в частотной области
3.12. Выводы
Раздел 4. ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ РАДИОЛОКАЦИОННОГО СКАНИРОВАНИЯ МЕСТНО- " СТИ :
4.1. Введение
4.2. Формирование входного сигнала
4.3. Характеристика возмущающих воздействий на ПНО
4.4. Движение кабины ПНО
4.5. Частотный анализ движения ПНО
4.6. Метод выделения доплеровской частотной составляющей
4.7. Метод вычисления оконного ДПФ при малых значениях шага смещения окна
4.8. Экспериментальные исследования процессов обработки распределённых измерений радиолокационного сканирования
4.9. Выводы

Раздел 5. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ МНОГОМЕРНЫХ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ
5.1. Введение
5.2. Задача преобразования кадров в единую систему координат
5.3. Методика выбора базового кадра
5.4. Методика формирования множества приводимых точек с использованием корреляционного критерия в области изображения
5.5. Методика формирования множества приводимых точек с использованием корреляционного критерия в спектральной области
5.6. Методика формирования множества базовых точек
5.7. Оценка точности определения координат приводимой точки в условиях воздействия аддитивного белого гауссова шума
5.8. Преобразование кадров в единую систему координат
5.9. Методика оценки параметров преобразования кадров в единую систему координат
5.10. Выводы
Раздел 6. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ МНОГОКАДРОВЫХ МОДЕЛЕЙ ИЗО- ‘ БРАЖЕНИЙ
6.1. Динамическое формирование областей поиска приводимых точек при обработке ММИ
6.2. Аффинные преобразования многокадровых моделей изображений
6.3. Фильтры многокадровых моделей изображений с апертурой-столбцом
6.4. Фильтры многокадровых моделей изображений с апертурой-призмой
6.5. Обработка периферийных областей приводимых кадров
6.6. Выводы

Наблюдаемые переменные проходят через массив согласованных фильтров, каждый из которых настроен на некоторый эталонный сигнал, соответствующий одному из состояний наблюдаемого объекта. При наличии такого сигнала реакция соответствующего фильтра оказывается больше остальных. В простейшем случае алгоритм принятия решения сводится к выбору фильтра с наибольшей реакцией.
Существует несколько методов, отвечающих виду на рис. 1.11. Одним из вариантов реализации являются нейронные сети [204]. Существует значительное количество вариантов различных структур нейронных сетей, однако наиболее часто используется трёхслойная полносвязная сеть (рис. 1.12), состоящая, соответственно, из входного, внутреннего и выходного слоев.

слой 1 слой 2 слой
Рис. 1.12. Общая архитектура нейронной сети
Узлы в первом слое являются пассивными, т.е. не изменяют сигналов. Их назначением является передача единственного отсчёта, поступающего на вход, на несколько выходов, соединённых с узлами второго слоя. Узлы внутреннего слоя - активные. Фактически, они представляют собой корреляторы, выполняющие взвешивающее суммирование входных вели-