Разработка и исследование программных средств обработки радиолокационных данных в автоматизированных системах контроля радиационной обстановки

• Автор: Ершов, Андрей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 181 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. РАДИОЛ ОКАЦИОННОТРАССЕРПЫЕ ПОДСИСТЕМЫ В

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСАХ КОТРОЛЯ РАДИАЦИОШ ЮЙ

ОБСТАНОВКИ

1.1 .Применение радиолокации в метеорологии

1.2. Применение радиолокаторов в системах автоматизированного контроля и прогноза радиационной
ОБСТАНОВКИ

1.3. РЛДИОЛОКАЦИОННОТРАССЕР1ЫЙ МЕТОД ИЗМЕРЕНИЯ ДИФФУЗИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК АТМОСФЕРЫ

1.4. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОБИЛЬНОЙ РЛДИОЛОКАЦИОННОТРАССЕР ЮЙ ПОДСИСТЕМЫ
1.5. Структура подсистемы обработки радиолокационных данных и подсистемы ассимиляции первично ОБРАБОТАННЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ В МОБИЛЬНОМ РАДИОЛОКАЦИОННОТРАССЕРНОМ КОМПЛЕКСЕ
1.6. Выводы
ГЛАВА 2. . ФИЗИКОМАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ПРОЦЕДУР ВОССТАНОВЛЕНИЯ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ ОБЛАКА ПАССИВНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ОТРАЖАТЕЛЕЙ
2.1. Средняя мощность рассеянного поля в приближении однократного рассеяния
2.2. ВЫРАЖЕНИЕ ДЛЯ ПРИНИМАЕМОЙ ШГГЕНСИВНОСТИ В ПРИБЛИЖЕНИИ ОДНОКРАТНОГО РАССЕЯНИЯ ДЛЯ УЗКОПОЛОС1ЮГО ИМПУЛЬСА
2.3. Определение оператора радиолокации
2.4. задача восстановления функции плотности распределения частиц случайного облака как задача РАДОЮВСКОЙ ТОМОГРАФИИ
2.5. аналитическое выражение для сопряженного опера тора радиолокации
2.6. Задача обращения сопряженного оператора радиолокации
2.7. разработка методов восстановления функции плотности облака пассивных радиолокационных ОТРАЖАТЕЛЕЙ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ РАДИОЛОКАЦИОННОГО СКАНИРОВАНИЯ ЛОКАТОРОМ С ПЛОСКИМ ЛУЧОМ
2.7.1. Общ ая постановка зада чи
2.7.2. Метод восстановления функции плотности частиц случайного облака по результатам радиолокационного сканирования плоским лучом
2.7.3. Выбор стабилизирующих функционалов для задачи восстановления функции плотности
2.7.4. Преобразование Радона на сфере преобразование МинковскогоФунка
2.7.5. Решение интегрального уравнения Абеля
2.7.6. Формула обращения преобразования МинковскогоФунка в случае, когда функция на сфере зависит
только от переменной углового расстояния до северного полюса
2.7.7. Формула обращения преобразования МинковскогоФунка в общем случае
2.7.8. Формула обращения оператора радиолокации
2.7.9. Формула обращения сопряжнного оператора радиолокации
2.8. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ РАДИОЛОКАЦИОННОГО СКАНИРОВАНИЯ ОБЛАКА
ТРАССЕРОВ С ЦЕЛЬЮ ОЦЕНКИ ЕГО ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СКАНИРОВАНИЯ ЛОКАТОРОМ С ОСЕСИММЕТРИЧНОЙ ДИАГРАММОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ
2.9. ВЫВОДЫ
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПОГРАНИЧНОГО СЛОЯ АТМОСФЕРЫ ПО ДАННЫМ РАДИОЛОКАЦИОННОГО НАБЛЮДЕНИЯ ЗА ОБЛАКОМ ПАССИВНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ОТРАЖАТЕЛЕЙ
3.1. Разработка программного комплекса Восстановление параметров пограничного слоя атмосферы
3.1.1. Подсистема первичной обработки данных радиолокационного сканирования трассерного облака с целью оценки его пространственных характеристик
3.1.2. Подсистема ассимиляции радиолокационных данных для оперативного уточнения параметров прогностической модели распространения г.римеси
3.1.3. Описание данных и спецификации программы .Восстановление структуры пограничного слоя атмосферы
3.1.4. Описание возможностей программного комплекса Восстановление параметров пограничного слоя атмосферы
3.2. Разработка программного комплекса
3.2.1. Моделирование функции плотности частиц случайного облака
3.2.2. Формирования результатов сканирования облака частиц локатором с плоским лучом
3.2.3. Восстановление функции плотности облака частиц по результатам сканирования локатором с плоским лучом
3.2.4. Моделирование потери мощности принимаемого сигнала с увеличением расстояния до случайного облака частиц и внесение шумов в результаты сканирования
3.2.3. Описание возможностей программного комплекса
3.3. ВЫВОДЫ
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ПОДСИСТЕМЫ АССИМИЛЯЦИИ И ПОДСИСТЕМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ ОБЛАКА ТРАССЕРОВ МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И НА ОСНОВЕ ПОЛЕВЫХ ИСПЫТАНИЙ РАДИОЛОКАЦИОННОТРАССЕРНОГО КОМПЛЕКСА
4.1. Исследование методов восстановления на основе имитационных экспериментов
4.2. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИМИТАЦИОННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
4.3. Функционирование пропаммного комплекса Восстановление параметров пограничного слоя
АТМОСФЕРЫ ПРИ НОЛЕВЫХ ИСПЫТАНИЯХ МОБИЛЬНОЙ РАДИОЛОКАЦИОННОТРАССЕРНОЙ ПОДСИСТЕМЫ
4.4. вывода
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Для систем радиолокационной поддержки, использующих радиолокационнотрассерный метод с применением радаров с широкой диаграммой направленности, необходимо разработать и реализовать алгоритм обработки данных радиолокационных наблюдений с целью восстановления трхмерной структуры облака ПРО. Как будет показано далее в работе см. МинковскогоФунка преобразование Радона на сфере. Поэтому для решения уравнения радиолокации, а значит и для восстановления функции плотности частиц облака ПРО, могут быть применены соответствующие формулы обращения преобразования Радона и методы компьютерной томографии. Вычислительная компьютерная томография приобрела широкую известность главным образом благодаря появлению и совершенствованию медицинских томографов. Работы А. Кормака и Г. Хаунсфилда были отмечены в г. Нобелевской премией. Однако различные томографические методы использовались и раньше. Сейчас они широко применяются во многих областях, таких, как медицина, радиоастрономия, электронная микроскопия, биохимия, промышленность, физика Земли, океана, космоса 8, , . Самый известный пример использования компьютерной томографии это применение трансмиссионной компьютерной томографии в рентгенодиагностике. Схема процесса такова тонкий пучок рентгеновских лучей сканирует сечение тела, изменение интенсивности излучения фиксируется детектором, затем эти данные обрабатываются на компьютере и в результате получается двумерное изображение, которое выводится на экран монитора , . Новым перспективным направлением разработки методов решения радиолокационных задач является применение стохастических сигналов . Использование моделей на основе преобразования Радона для решения радиолокационных задач было предложено, например, в . В этой работе рассмотрено применение сложных сигналов большой базы в радиолокации предложена новая модель на основе преобразования Радона представлены вопросы аппаратурной реализации радиолокаторов на основе нетрадиционной концепции их построения с обработкой информации на несущей частоте в диапазонах сантиметровых и миллиметровых радиоволн а также исследован аппаратнометодический базис новой радиоизмерителыюн системы на основе фрактальных алгоритмов для решения широкого класса задач. Влияние конечности выборки и схемы сканирования па разрешение и точность восстановления это один из важнейших вопросов компьютерной томографии. Для задач компьютерной томографии важно рассматривать преобразование Радона не только на гладких функциях, но и на кусочногладких, у которых линии разрыва кусочногладкие кривые например, на характеристических функциях области. Радона является гладкой функцией в окрестностях прямых проходящих через эти точки. В окрестности же точек разрыва формулы обращения плохо приспособлены для восстановления функции, что приводит к появлению артефактов. Для преодоления этих трудностей используют специальные регуляризационные процедуры. Разработка вычислительных методов, опирающихся на формулы обращения, требует преодоления ряда дополнительных трудностей 8, ,, . Среди наиболее распространнных алгоритмов восстановления, используемых в компьютерной томографии, можно отметить алгоритм свртки и обратной проекции, Фурьеапгорнтм, метод Качмажа, алгебраические алгоритмы восстановления, прямой алгебраический алгоритм и т. Для рассматриваемой задачи восстановления функции плотности облака сверхлгких радиолокационных трассеров, описанные выше трудности кусочная дифференцируемость восстанавливаемой функции не являются определяющими, так как без потери общности и физического смысла задачи можно считать, что функция плотности является гладкой и финитной. Данный факт обеспечивает корректность поставленной задачи и позволяет сосредоточиться на специфических особенностях проблемы наличие ограниченного набора данных радиолокационных наблюдений, наложение фоновых шумом и импульсов от посторонних объектов на полезный сигнал, потеря принимаемой мощности сигнала с увеличением расстояния до цели. Сопряжнного оператора радиолокации также обращается только на гладких функциях, поэтому и в этом случае можно применять прямые формулы обращения преобразования Радона па сфере обращение преобразования МинковскогоФунка.