Разработка методов и алгоритмов обработки шумоподобных сигналов в многопозиционных системах

• Автор: Кравцова, Ольга Станиславовна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Белгород
• Количество страниц: 121 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Список принятых сокращений.

Введение.
1. Анализ функциональных возможностей и методов отождествления результатов измерений в многопозиционных системах пассивной

локации. Постановка задачи.

1.1 Роль и место средств пассивной локации в системах ПВО

1.2. Сущность проблемы неоднозначности измерений в угломерных системах пассивной локации и возможные пути ее решения

1.3. Анализ особенностей сигналов малозаметных РЛС.

1.4. Обоснование выбора математического аппарата для анализа сложных сигналов .

1.4.1. Оконная функция.

1.4.2. Кратковременное преобразование Фурье

1.4.3. Оконное дискретное преобразование Фурье.
1.4.4. Непрерывное вейвлетпреобразование
1.4.5. Дискретное вейвлетпреобразование.
1.4.6. Ряды вейвлетов
1.4.7. Распределение ВигнерВилля
1.4.8. Функция неопределенности
2. Разработка вейвлетов и алгоритмов вейвлетпреобразования для
обработки сигнальной информации
2.1. Алгоритмы разработки вейвлетов
2.1.1. Необходимые составляющие для разработки вейвлетов
2.1.2. Построение полуортогональных сплайнвейвлетов.
2.1.3. Построение ортонормированных вейвлетов
2.1.4. Ортонормированные масштабирующие функции
2.1.5. Построение биортогональных вейвлетов.
2.2. Алгоритмы дискретного вейвлетпреобразования и банков фильтров
2.2.1. Децимация и интерполяция.
2.2.2. Алгоритм декомпозиции
2.2.3. Алгоритм реконструкции
2.2.4. Замена базисов.
2.2.5. Реконструкция сигнала в полуортогональных подпространствах
2.2.6. Двухканальные банки фильтров.
2.2.7. Комментарий к ДВП и банкам фильтров для совершенной реконструкции
2.3. Быстрое непрерывное вейвлетпреобразование
2.3.1. Наилучшее временное разрешение
2.3.2. Наилучшее масштабное разрешение
2.3.3. Отображение функций в межоктавные подпространства аппроксимации .
Выводы
3. Математическое моделирование отождествления и анализа сложных дискретнокодированных шумоподобных сигналов
3.1. Архитектура радиолокационной системы обнаружения сложных дискретнокодированных сигналов.
3.2. Определение первичных параметров сложных дискретнокодированных сигналов по корреляционной функции.
3.3. Структурная схема модели.
3.3.1. Генератор сигналов.
3.3.2. Генератор шума.
3.3.3. Фильтры с переменными параметрами
3.3.4. Коррелятор.
3.3.5. Блок обработки
3.4. Алгоритмы сбора и подготовки данных.
3.5. Алгоритмы обработки сигналов с применением вейвлетпреобразования .
3.5.1. Пакеты вейвлетов
3.5.2. Алгоритмы пакетов вейвлетов.
3.5.3. Разработка вейвлета.
3.5.4. Выходные результаты работы модели
Выводы .
Заключение
Список литературы


Это связано с большой длительностью используемых в передатчиках шумоподобных сигналов и их малой пиковой мощностью, работой МРЛС в непрерывном или квази-непрерывном режиме. Проведенный краткий анализ дает основание считать тему диссертации актуальной. Объект исследования: системы контроля воздушного пространства. Предмет исследования: методы и алгоритмы обработки шумоподобных сигналов в многопозиционных системах. Нель диссертационного исследования: совершенствование методов и алгоритмов обработки сложных дискретно - кодированных (шумоподобных) сигналов для решения задачи отождествления результатов измерений в угломерных системах пассивной локации. Для достижения поставленной цели сформулирована научная задача, а именно: разработка методов и алгоритмов обработки шумоподобных сигналов в многопозиционных системах. Анализ функциональных возможностей и методов отождествления результатов измерений в многопозиционных системах пассивной локации. Постановка задачи. Разработка вейвлетов и алгоритмов вейвлет-преобразования для обработки сигнальной информации. Математическое моделирование обработки сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов. Совокупность указанных задач и определяет в основном структуру и содержание данной диссертационной работы. Методы исследования: теоретические и математическое моделирование. Выбор математического аппарата для анализа шумоподобных сигналов. Архитектура радиолокационной системы для обнаружения шумоподобных сигналов и алгоритмы анализа первичных характеристик сигналов СДКС по корреляционной функции. Математическая модель обработки сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов для решения задачи отождествления результатов измерений в угломерных системах пассивной локации. Выбор математического аппарата для анализа шумоподобных сигналов. Архитектура радиолокационной системы для обнаружения шумоподобных сигналов. Алгоритмы определения первичных параметров СДКС по корреляционной функции. Математическая модель обработки сложных дискретно-кодированных (шумоподобных) сигналов для решения задачи отождествления результатов измерений в угломерных системах пассивной локации. Алгоритмы разработки вейвлетов и вейвлет-преобразования для обработки шумоподобных сигналов. Научная значимость результатов исследования заключается в совершенствовании методов и алгоритмов обработки СДКС в многопозиционных системах на основе применения вейвлет-преобразования. Кроме того, полученные новые научные результаты расширяют представления о возможностях математического моделирования в решении задач получения и обработки сигнальной информации. Практическая значимость результатов исследования заключается в следующем. Применение вейвлет-преобразования для исследования сигналов различных форм, их свойств и локального поведения достаточно хорошо рассмотрены в литературе, чего нельзя сказать об использовании вейвлетов для выделения и определения характеристик шумоподобных сигналов, т. В работе была создана математическая модель обработки именно таких сигналов с различными характеристиками. Созданные математические модели можно использовать для дальнейшего совершенствования алгоритмов обработки информации в многопозиционных системах пассивной локации с учетом перспектив развития МРЛС. Внедрение разработанных алгоритмов в МСПЛ и средства РТР может повысить их эффективность. Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечена корректностью постановки задач, всесторонним анализом возможных вариантов их решения на основе использования многочисленных литературных источников и опыта разработки многопозиционных систем и средств РТР. Сопоставление разработанных вейвлетов для выделения и определения характеристик СДКС с известными вейвлет-преобразованиями сигналов различных форм, их свойств и локального поведения дает хорошее совпадение Достоверность математических моделей подтверждается совпадением вида сигналов на выходе реальных физических устройств и их соответствующих моделей. Полученные новые научные результаты имеют ясную физическую трактовку и не противоречат общепринятым представлениям.