Алгоритмы совместной обработки информации от бортовых источников летательного аппарата на основе логики взаимного расположения объектов

• Автор: Филатов, Иван Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 199 с. : ил.

Оглавление

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 СИСТЕМЫ СОВМЕСТНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ОТ БОРТОВЫХ ИСТОЧНИКОВ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

1.1 Краткая классификация современных навигационных систем

1.2 Обзор существующих теоретических и практических работ в области . . СОВМЕЩЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ОТ БОРТОВЫХ источников

ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ.

1.3 Цели и задачи проектирования интеллектуальной системы

КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ НАВИГАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ.

Основные результаты.

ГЛАВА 2 ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ, КЛАССИФИКАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ
2.1 Анализ исходных данных, получаемых от бортовых источников информации
2.2 Определение требований к результатам совмещения информации от бортовых источников.
2.3 Выделение объектов на изображении и обработка признаковой информации
2.4 Исследование подхода к описанию пространственных ситуаций на основе анализа интуитивного восприятия окружающей остановки
2.5 Алгебра для описания и анализа пространственных ситуаций
окружающей обстановки.
2.6 Решение задачи позиционирова шя объектов на основе теории унификации
2.7 Идентификация объектов на основе качественного анализа их характеристик.
2.8 Совмещение информации от различных бортовых источников
ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА.
Основные результаты.
ГЛАВА 3 ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ НАВИГАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1 Постановка задачи и анализ исходных данных
3.2 Построение базовой архитектуры интеллектуальных систем
КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ НАВИГАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ.
3.3 Особенности проектирования модуля обработки исходной информации
3.4 Архитектура подсистемы выделения объектов.
3.5 Особенности построения модуля идентификации объектов
3.6 Проектирование модуля позиционирования.
3.7 Построение архитектуры подсистемы визуализации.
Основные результаты
ГЛАВА 4 МЕТОДИКА СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ
ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ
4.1 Определение требований к функциональным возможностям системы
позиционирования и идентификации объектов
4.2 формирование массива объектов из радиолокационного изображения
4.3 Формализация описания пространственных отношений между объектами и позиционирование летательного аппарата.
4.4 Определение дополнительных характеристик объектов
4.5 Идентификация объектов и обработка результатов.
4.6 Основные программнотехнические характеристики системы
позиционирования и идентификации объектов СЫ5ьу.
Основные результаты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Кроме того, существует способ обзора пространства[], при котором обзор каждой строки осуществляется N раз с дискретом перемещений, равным ширине главного лепестка диаграммы направленности на уровне максимального бокового лепестка. При этом применена игольчатая диаграмма направленности антенны, что вызывает большой период обзора пространства. Известен способ виртуальной интерферометрии[], который позволяет расширить объем получаемой информации и сократить время обзора за счет одновременного формирования двух сфокусированных когерентных лучей, однако это также не обеспечивает быстрого обзора. Наиболее близким по технической сущности к описанному ранее способу виртуальной интерферометрии является самолетная метеонавигационная радиостанция Троза"[6], способ работы которой основан на использовании веерной формы диаграммы направленности антенны (ДНА). Известный способ обеспечивает быстрый обзор пространства, но не обеспечивает высокой точности измерений. Сопровождение объектов поверхности включает последовательную обработку данных в дискретном времени с привязкой к каждому текущему такту /п обработки, полученных при обзоре пространства с использованием диаграммы направленности антенны, имеющей веерную форму и занимающей N положений по горизонтали с формированием рельефа поверхности с малым периодом обзора, и диаграммы направленности с игольчатой формой, зондирующей отдельные выбранные участки зоны обзора с отслеживанием рельефа в динамике с малым периодом обзора, при этом обе диаграммы направленности формируются одной антенной системой с электронным управлением лучом. Фильтрация ошибок измерения при вторичной обработке осуществляется в два этапа. Вначале осуществляется последовательная фильтрация изображений во времени с пересчетом массивов на основе данных навигационной системы о движении объекта - носителя. В результате усредняются амплитуды и высоты значений элементов последовательности матриц, принадлежащих одним и тем же фрагментам изображения. Затем отфильтрованное на первом этапе радиоизображение подвергается пространственной фильтрации с одновременной сегментацией изображения на однородные по амплитуде и высоте области. При сегментации решают задачу идентификации изображения сегментов с рядом эталонных изображений и с картой местности. Способ обзора пространства и сопровождения объектов поверхности при маловысотном полёте позволяет повысить информативность систем обеспечения маловысотного полета летательного аппарата на малой и предельно малой высотах, своевременно получить информацию о возникающих по линии полета препятствиях и об окружающей летательный аппарат обстановке. В некоторых работах рассматриваются функционально полные системы обеспечения полёта ЛА с использованием радиолокационной информации[8]. Например, это описано в работах «Интеллектуальные системы управления в составе бортовых радиоэлектронных комплексов ЛА»[], «Интеллектуальные системы ЛА»[]. В некоторых - производится анализ картографической информации [,8,9]. Из множества научно-исследовательских и практических разработок, относящихся к обеспечению ЛА соответствующей полётной информацией, можно выделить группу работ направленных ни изучение и решение проблемы выделения изображений по различным критериям[,,,0,3]. В работе «Последовательное выделение изображений в задаче распознавания образов»[], рассмотрен последовательный алгоритм выделения изображений движущихся протяжённых объектов, основанный на внутрикадровой сегментации и межкадровой классификации полученных сегментов, проведено его экспериментальное исследование. Другая работа «Выделение меняющихся изображений в условиях неопределённости»[], раскрывает возможность, применительно к задаче выделения изображений движущихся пространственных объектов в условиях неопределённости, вести рекуррентные аналогии калмановских процедур фильтрации и обнаружения на основе теории возможностей и нечётких множеств. Тем же автором предлагается последовательный алгоритм обнаружения (выделения) изображений движущихся точечных и протяжённых объектов, основанный на реализации метода пространственно-временной обработки изображений к использованием калмановских моделей движения[].