Непараметрическое обнаружение и классификация объектов в сейсмических системах охраны

• Автор: Соколова, Дарья Олеговна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 147 с. : ил.

Содержание
Перечень сокращений
Введение
1 Задачи обнаружения и классификации объектов в ССО
1.1 Основные сведения о сейсмических системах охраны
1.2 Основные сведения о ССО типа «Азимут» и регистрируемых в
них сигналов
1.3 Обнаружение и классификация объектов в ССО
2 Предварительная обработка сигналов сейсмодатчиков
2.1 Использование модели предсказания для описания сигналов
локального сейсмического датчика
2.2 Модель предсказания для описания сигналов группы
сейсмических датчиков (векторная модель)
2.3 Идентификация параметров векторной модели
2.4 Векторная модель для группы из двух датчиков
2.5 Сравнительная оценка векторной и локальной обработок
2.6 Выводы
3 Непараметрический алгоритм обнаружения объектов в сейсмической системе охраны
3.1 Статистический подход к решению задачи обнаружения
3.2 Анализ решающего правила
3.3 Экспериментальные исследования
3.3.1 Обнаружение объектов с непрерывным воздействием на грунт
3.3.2 Обнаружение объектов с импульсным воздействием на грунт
3.4 Исследования на реальных сигналах
3.5 Выводы

4 Классификация объектов по спектральным признакам сейсмических сигналов
4.1 Выбор вектора признаков для классификации объектов в ССО
4.2 МП-классификация сейсмических сигналов, основанная на
моментных характеристиках спектров
4.3 Анализ работы алгоритма классификации
4.3.1 Исследование на математических моделях
4.3.2 Исследование на реальных сигналах
4.4 Выводы
Заключение
Список использованных источников
Приложение А. Акт о внедрении результатов кандидатской
диссертационной работы
Приложение Б. Вероятностные свойства последовательности V,
Приложение В. Математическое ожидание и дисперсия числа
пересечений при гипотезе #0
Приложение Г. Использование численных методов расчета интегралов при определении математического ожидания и дисперсии числа пересечений при гипотезе Я,
Приложение Д. Цифровое накопление локальных результатов
классификации при вынесении решения
Приложение Е. Результаты классификации при статистическом
моделировании

Перечень сокращений
АЦП — аналого-цифровой преобразователь
30 - зона обнаружения
КФ - корреляционная функция
МП - максимальное правдоподобие
осш - отношение сигнал шум
ПРВ - плотность распределения вероятностей
спм - спектральная плотность мощности
ско - среднеквадратическое отклонение
ссо - сейсмическая система охраны

а) б)
Рисунок 2.7 - АКФ исходных сигналов (штриховая линия) и сигналов-моделей (сплошная линия): а) датчик №1; б) датчик №
время, отсч
Рисунок 2.8 - ВКФ исходных сигналов (штриховая линия) и сигналов-моделей (сплошная линия)
На рисунке 2.9 представлены АКФ, а на рисунке 2.10 - ВКФ, полученные
для сигналов у - (штриховая линия) и сигналов-моделей у* (сплошная линия)
после обработки согласно (2.3) (локальное выбеливание). Из рисунка 2.9 видно, что в результате локальной обработки сигналов их АКФ приближается к АКФ белого шума (стремится к дельтаобразному виду). Взаимная корреляция сигналов после локальной обработки остается по-прежнему существенной.