Эффективные методы обработки миллиметровых сигналов, отраженных от объекта со сложным характером движения

• Автор: Тимашева, Татьяна Геннадьевна
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 147 с. : ил.

Оглавление

Введение. Выбор объекта исследования

ГЛАВА I. Обзор литературы по дистанционным датчикам и постановка задач диссертационной работы

1.1 Аналитический обзор литературы

1.2 Постановка задачи исследования методов обработки миллиметровых сигналов, отраженных от объекта со сложным характером движения
ГЛАВА И. Разработка структур и алгоритмов обработки сигнала для повышения точности измерения параметров объекта

2.1 Принцип работы доплеровского радиолокационного комплекса

2.2 Обработка отраженного сигнала

2.3 Основные задачи и принципы построения формирователя квадратур

2.4 Разрешающая способность радиолокационного датчика с фазовой обработкой сигналов
2.5 Спектральная обработка отраженного сигнала
2.6 Метод спектральной маски
Выводы
ГЛАВА III. Фрактальные методы в обработке радиосигналов, отраженных от биологических объектов
3.1 Хаос и фракталы в динамике радиосигнала, отраженного от биологического объекта
3.2 Экспериментальное исследование сигналов, отраженных от биообъектов.
3.3 Корреляционный интеграл и корреляционная размерность
3.4 Спектральный показатель и интегральная оценка функционального состояния
3.5 Анализ показателя стабильности функции равновесия
3.6 Статистический и спектральный анализ ритма сердца
Выводы

ГЛАВА IV. Математическое моделирование сигналов, отраженных от биообъекта
4.1 Предпосылки разработки математической модели сигнала, отраженного от биообъекта
4.2 Математическое моделирование ритмограммы сердца
4.3 Математическое моделирование сигнала движения центра тяжести
4.4 Анализ устойчивости модели отраженного сигнала по Ляпунову
4.5 Проверка соответствия разработанных математических моделей результатам эксперимента
4.5.1 Проверка модели пульсограммы
4.5.2 Проверка модели траектории ЦТ
Выводы
Заключение
Список сокращений и обозначений
Список литературы

Введение. Выбор объекта исследования
Современные радиолокаторы ближнего действия, как правило, не используются для исследования объектов, характеризующихся хаотической динамикой. Однако, в реальной жизни к таким объектам можно отнести огромное количество явлений и процессов. Это могут быть сложные вибрационные процессы, возникающие при определенных условиях эксплуатации высотных зданий и длинных мостов (например, недавний случай «танцующего» моста через Волгу); при обработке отраженных радиосигналов в условиях сложных помех; в случаях постановки хаотической помехи на работающий ближний радиолокатор; при радиолокационном изучении живых организмов и др.
Актуальность задачи исследования таких объектов в усложненных случаях определяется не только сложным характером движения исследуемых объектов, но в значительной степени недостаточной проработанностью (а иногда и невозможностью использования) контактных измерительных средств, и, тем более, дистанционных методов и средств получения информации о состоянии объекта.
Применяемые для этих целей методы, работающие в сложных помеховых условиях, должны привлекать в большинстве случаев теорию динамического хаоса, развиваемую в самое последнее время. В этой связи, особый интерес может быть проявлен к радиотехническим приложениям нетрадиционной хаотической динамики [1].
В современных публикациях, посвященных системам ближней радиолокации, практически отсутствуют те, в которых объектом исследования является человек.
Дистанционная оценка функционального состояния человека особенно важна во многих прикладных задачах, например, при контроле работоспособности операторов атомных электростанций, диспетчеров авиалиний и во многих других областях деятельности человека.
Поставленная задача актуальна также и для медицинской практики, независимо от специфики той или иной области ее интересов, так как диагностика

объект [56]. Понятие аттрактора введено Анри Пуанкаре. Аттрактор -геометрическая структура, характеризующая поведение системы в фазовом пространстве по прошествии длительного времени. В особо сложных системах возникают более сложные структуры, называемые странными аттракторами. Параметры движения системы, описываемые странным аттрактором, меняются с течением времени. Поэтому предсказать поведение системы в целом очень трудно. Странный аттрактор описывает систему, в которой есть область, внутри которой по ограниченному спектру состояний блуждает с определенной вероятностью реальное состояние системы.
Исследования в области неравновесных диссипативных структур порождают новую терминологию. Возникают такие новые понятия, как -«самоорганизация», «хаос», «бифуркация», «фракталы».
Строгого и полного определения фрактала пока не существует, однако, определено, что фракталом можно назвать структуру, состоящую из частей, которые в каком то смысле подобны целому. Однородный фрактал выглядит одинаково, в каком бы масштабе его не наблюдать. Фракталы, которые мы будем рассматривать, можно определить как множества точек, вложенных в пространство.
Фракталы естественно возникают в динамических системах, как в живых, так и в неживых. Родоначальником фундаментальных работ по фрактальной геометрии был Бенуа Мандельброт [57], который рассмотрел и проанализировал чрезвычайно широкий круг природных явлений с позиций фрактальной геометрии. Использование фрактальной геометрии позволило осмыслить большие массивы экспериментальных данных, выраженных в геометрических построениях.
Случайность — типичное явление большинства происходящих в природе явлений. Многие экспериментальные данные, образующие временные ряды, обладают фрактальной статистикой.
Новое направление в изучении фрактальных свойств связано с аналитическим подходом к фрактальной среде (сигналов, отраженных от человека), одновременно с традиционным геометрическим анализом