автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмизация автоматизированной обработки анализа и управления информационными образами динамических наводных объектов

па правах рукописи

Специальность: 05.13.06 - йвтокэткгнрозанцие

системы управления

8 В I С Р £ Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 1996

Работа выполнена в научно-исследовательском институте проблем автоматизации

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Бескид П.П. Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Сикарев fl.fi. кандидат технических наук, с.н.с. Еавыкин В.А.

Ведущая организация -. НИИ Математики к механики ии. акад.Б.И.Смирнова пои СПГУ.

Защита диссертааии состоится г.

в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 11В.01.03.

при Санкт-Петербургской государственном университете водных

коммуникаций по адресу: 198035, Санкт-Петербург, ул.Двинская,

Д.5/7.

С диссертацией кохно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан

1996

г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, профессор Кулибаноз В.К.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В последние годы,в связи с toi, что морской транспорт страны функционирует но всему Мировому океану,на первый плав выхолят тахис важные вопросы, гтедяииг. игми 1-й 1Щ>гтяттстлг систем управления (АСУ) работой всего трвяспортпого комшгегса в регионах различного масштаба, беспрерывна* евхзь я обмен информацией о состояния транспортных объектов, обнаружение судов в кораблей через разнообразные системы контроля я полупеняя информации я т.д. Не менее важными являются задачи н другого пасса, когда необходимо получить информацию о вссхнлдводиых объектах (НО) "своих" и "чужих" в интересующем нас или близлежащем водном пространственная наобороп^исхазэть информацию о типе того или иного* транспортного обьеш с целью его нс-распозпяиятгия. Это уже задачи специального назначения. ■ -

В результате, АСУ транспортным комплексом должна иметь подсистему распознавания типа судия по информации, полученной из различных технических средств контроля н получения данныхо вссх НО в на-блжадаемом водном регионе. С другой стороны, каждое судно или корабль не заинтересован в том, чтобы о нем (о сто конфигурации я типе) была получена точная информация. Иными словами, необходимо иметь подсистемы автоматизированного изменения информационного образа надводного объекта (ИОНО), т.е. изменения информации о своей визуальной стругтуре настолько, чтобы любая система контроля я обнаружения с достаточно большой вероятности» ошиблась. В связи с этим на первый план выходят вопросы автоматизации процессов изменения информационного массива данных о судне (корабле) настолько, чтобы бито принято ошибочное решение о его типе и назначении. ' ''

Автоматизация процессов изменения и варьирования ИОНО требует решения целого комплекса вопроеов)тахнх, гас

• выбор технических средств к методов получения необходимой информационной базы данных для принятия решения о классе надводного объекта; .

- построение системы моделирования информационного образа объекта для анализа его формы я конфигурации;

- создание математических основ для целей управления информационным содержанием геометрического образа НО.

Рассмотрение этих вопросов предполагает прежде всего алгоритмизацию автоматизированных методов управления созданием заданных информационных образов, распознавание которых должно бьггь невозможным или ошибочный. Это имеет большое не только народнохозяйственное, но н оборонное значение.

В связи с эти целью диссертационной работы является алгоритмизация процессов автоматизированного управления и моделирования базы данных геометрической структуры нядиодных объектов с целью дискретного варьирования нх информационными образами в выбранном информационном поле.

В соотвсичтш с доставленной цепью в'работе решаются следующие основные задачи:

- структуризация автоматизированного управления информационными образами надводных объектов с целью адаптивного изменения ИО для конхрегоых условий;

- разработка теоретических аспектов и алгоритмов создания информационных образов по данным собственных чертежей распознаваемого объекта и техническсЯМобеспечени# создания образов в соответствующих информационных полях;

- разработка математических моделей управления ИОНО с помощью различных технических средств и алгоритмизация моделирования в выбранном информационном поле на основе программно-моделирующего комплекса;

- разработка требований к формированию банка данных и к алгоритмам истодов управления ИОНО, определение точностных характеристик формирования ИОНО;

- обоснование метода и алгоритмов оптимального управления ИОНО для целей обратного распознавания;

- алгоритмизация и разработка программного обеспечения, оптпмп-зирующейироцедуру распознавания за счет изменения ИО алементаз/^аэре-

шс1шя.

Предмет исследования диссертации составляют основы алгоритмизации автоматизированного управления и моделирования информа-

циовных образов надводных объектов, в системах распознавания для решения прямой и обратной задач в различных информационных полях.

Методы исследования. Методологической основой и общей теоретической базой диссертационного исследования являются теория управления, теория информации, теория распознавания образов, теория алгоритмизации, теория радиолокации и методы анализа сигналов в инфракрасном диапазоне волн. Используются методы статистической обработки сигналов и алгоритмы имитационного моделирования.

Исследования опираются на различные департамент Министерства транспорта и Министерства обороны России, специальную математическую и техническую литературу.

Научная яоишва полученных в диссертации результатов заключается в следующем.

1. Предложена структурная схема автоматизированного управления информационными образами надводных объектов, позволяющая адаптивно изменять ИО в зависимости от гонкретиых задач.

2. Разработаны методическое обеспечение, алгоритмы и последовательность процедур, обеспечивающих по данным собственных чертежей распознаваемого объекта формирование его информационного образа в выбранном информационном поле.

3. На базе современных вычислительных средств разработан про-граммно-моделирую'щи^ реализующий ИОНО в широком диапазоне частот радиолокационного поля для различных наблюдений.

4. Разработаны математические модели процессов управления ИОНО для различных систем (на базе уголковых отражзтелен, с использованием экранирования и поглотителей).

5. Сформулированы требования к формированию банка данных н мс-тод/i/t управления информационными образами, алгоритмизировано определение функций штрафа для различных методов управления ИОНО.

6. Для оптимального управления ИОНО предложен метод и алгоритм обратного распознавания, разработано программное обеспечение, оптимизирующее распределение изменения ИО по элементам разрешения распознаваемого объекта.

Практическая ценность. В результате исследования доказана целесообразность и эффективность использования тсорсгачсских разра-

боток, алгоритмов и программных средств дня моделирования изменения информационных образов надводных объектов с целью затруднения распознавания объекта.

Полученное математическое обеспечение доведено до методик, алгоритмов и программного продукта и исследованы в исследовательских разработках по повышению эффективности распознавания, классификации и идентификации морских надводных объектов, проводимых департаментами морского флота Министерства транспорта и Главным управлением ВМФ Министерства обороны России.

Реализация работы. Разработанные в диссертации иетодиса моделирования изменения информационных образов надводных объектов, алгоритмы определения информационных характеристик объекта, а также проблемно-ориентированные машинные программы' апробированы на экспериментальных данных, полученных в результате эксплуатационных нссле-довашп^ проводимых на морскнх судах н кораблях п используются в научных исследованиях в Институте проблем автоматизации,

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следукмцих научно-технических конференциях и семинарах:

• НТК профессорско-преподавательского состава Спб ГЭТУ в 199295г.

. - Всероссийская НТК по вопросу повышения эффективности методов и средств обработки информации. Тамбов, 1995 г. •"'.»• . _

• Научно-техническое совещание по вопросу противодействия распознаваний надводных объектов. Спб Военно-морская академия им. Кузнецова //./Г 1989 г.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 10 публикациях.

Структура н объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Содержит 1страниц машинописного текста, иллюстрирована рисунками на страницах включает таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе, диссертационной работы дан анализ технического обеспечений и методов управления информационными образами надводных объектов.

Пусп. некоторый объект (воздушный шш надводный) излучает или псрсизлучаег определенные ноля (тепловые, агустичсскис, оптические, радиолокационные и т.д.) = , которые создают количественно определяемую информационную оболочку объекта, н каждое из которых характеризуется набором информационных признаков ^ / , ] = 1,я1 , тогда такому объекту соответствует N' информационных образов (портретов),где

1В

Под информационным образом будем понимать распределение величины информационного признака £ / вдоль пространственной координаты объекта в некоторой системе координат. Мерность информационного образа зависит от выбранной системы координат, так и от технических возможностей средств получения информации.

Концепция развития технических средств получения информационной обстановки на море предусматривает многоканальный щшчцшг их построе-■ них. При этом обнаружение объектов, классификацию и ядентпфихацрю отдельных целей, селекцию естественных и организованных помех планируется вести за счет анализа по нескольким прикладным информационным полям:

вторичному, радиолокационному; С, первичному радио и электромагнитному; ? тепловому или тспловизионному, £ /- опггнхо-локациоиному, £, /5- радиотепловому; ^ /- оптико-телевизионному, ? /- пщроакустическо-

В диссертациоштой работе основное внимание уделяется применению вторичного радиолокационного и тспловизнониого (инфракрасного) полей дня целей обработки, анализа и управления информационными образами контролируемых (обнаруживаемых) объектов.

Системы контроля информационной обстановки на море должны обладать следующими основными свойствами:

- иметь в памяти автоматизированного распознающего устройства базу данных информационных образов надводных объектов, подлежащих классификации н идентификации системой контроля;

- иметь в своей составе каналы передачи информации о выявленных и распознанных надводных объектах в систему получения информации более высокого иерархического "ТЯТТ*;

- включать в автоматизированные информационно-вычислительные комплексы контроля развитое математическое, алгоритмическое и программное обеспечение;

- надежность обнаружения шдводных объектов на фоне внешних возмущающих воздействий должна быть высокой при отношении сигнал/помеха не менее 15 ... 20 дБ;

- обладать разрешающей способностью не менее,чем по двум пространственным координатам, обеспечивая выявление характерных' особенностей информационных образов надводных объектов по каждой измеряемой координате контролируемого времени.-

Основными источниками получения информационной обстановки на море является:

- космические системы;

- системы, установленные на носителях;

' радиолокационные системы управления движением водного транспорта; . . • - системы радиовидения;

- тепловизионные системы освещения обстановки.'

При этом рассматриваются технические требования к перечисленным источникам информации. Удовлетворение этих требований позволяет с помощью этих средств производить анализ тонких структур радиолокационных и тепловиэионных полей надводных объектов, выявлять их характерные признаки и формировать банки данных по этим признакам. Эти банки данных используются затем в кнтеллегтуализированных системах в качестве эталонных образов для распознавания и идентификации надводных объектов при решении таких задач, как управление транспортными потоками в местах их скопления.

Из рассмотренных методов и средств получения информационной обстановки на морс следует, что информационные образы надводных объектов -

могут быть одномерными, двухмерными и трехмерными. Мерность информационного образа зависит от наличия и величины разрешающей способности технических средств соответственно по одной, двум или трем координатам одновременно в некоторой системе координат. Под величиной разрешающей способности технического средства по некоторой координате понимают минимальное расстояние между двумя локальными центрами отражения (излучения) надводного объекта по данной координате при фиксированном значении двух других координат, при котором эти два центра воспринимаются техническим средством раздельно.

Разрешающая способность по дальности ЛЯ систем локации определяется длительностью зондирующего ямпульса т и скоростью распространс-

С-т

шит волны С в среде распространения ЛЯ=—-

Разрешающая способность по угловым координатам (азимуту и углу места, соответственно) ЛЯф , ДЯд определяется шириной диаграммы направленности антенного устройства приемо-передающего тракта по данной координате Дф , ¿6 и расстоянием до объекта Я;

ДКф • Д<р ; ДЯе=Я ■ ¿8

Каждый элемент разрешения излучает и (или) переизпучаег^югнкгаые колебания, значения которых изменяются в пределах от 4 «*• До ? «к лмх (4 Л * - индексы координат).

Распределение значений £ К* по пространственным координатам н естЬ

информационный образ (/ = = 1,14^ -

Большинство технических средств освещения обстановки на море обладают разрешением по каким либо двум координатам из трех: активные средства, как правило, по координатным "дальность - азимут", пассивные -по координатам "азимут - угол места".

Аналитически ИО для объекта может быть представлена в виде матрицы

где ^ | - усредненные по П изменениям значения измеряемого параметра £.

В ряде случаев матрица А может быть представлена в виде бинарных последовательностей нулей и единиц. При этом,

5, велн^ ^ < ^

Каждый распознаваемый объест в выбранной информационном поле обладает некоторым информационным образом Л. Существуют различные подходы к решению задачи классификации н они перечисляются в работе.

Естественно технический эффект при решении задачи классификации может быть достигнут, если она решается в автоматизированной системе распознавания. На рисунке представлена структура автоматизированной системы управления информационным образом (АСУИО) надводного объекта (случай построения ИО в радиолокационном поле).

Панорамный разведприсмивк (ПРП), расположенный на исследуемом (маскируемом) объекте, осуществляет прием я анализ радиосигналов в широком диапазоне частот. После установления факта облучения маскируемого объекта сигналом радиолокационной станции (РЛQ. расположенной на некотором носителе, в анализаторе сигналов (АС) определяются угловые координаты носителя, частота облучаемого сигнала, параметры и структура сигнала. На основании исследуемых параметров АС передзет на программно-моделирующий комплекс (ПМК) ряд параметров, которые позволяют в ПМК вычислить информационное изображение маскируемого объекта, которое в данный момент наблюдают ЕЛ С носителя. В блоке .признаков (БП) осуществляется выбор параметров, по которому в ПМК производится расчет ИО маскируемого объекта. Далее это ИО поступает на решающее устройство (РУ), куда подастся также с блока управления (БУ) команда о тине решаемой зачади. В АСУИО возможно решение двух задач: а) изменение собственного информационного образа до "неузнаваемости"; 6) преобразование собственного И О до заранее заданного изображения с целью правильной идентификации.

Радиолокационное изображение объектов поступает в РУ в виде средних значений и дисперсии измеряемого параметра для каждого элемента разрешения. В РУ программным путем определяется множество значений £, g mm ... ? i па» для обеспечения которых будут выполнены тактические задачи а) и б). Для обеспечения требований (£ ¿peu« — (£ f)p«c* существует банк воз-

БП

АР1?

ЕО

БССМ

ПРП

сигнал корректировки программы

пмк

РЛИ

I

Устройство сравнения

РИК РЖ

РУ

БУ

сигнал проверки

ЕПИУ

Банк ВПИВРП

ИМ

ИУ

I

Аналог |

код

можных приемов (методов) изменения вторичного радиолокационного поля (ВПИВРП), в котором хранятся методы изменения ИО, алгоритмы вычисления измеряемых параметров ИО их пределы и стоимость изменения параметров ИО. По известному значению (£ ¿fric в блоке вычисления параметров исполнительных устройств (ВПИУ) определяется расчетное значение (L^ptcq, которое через исполнительный механизм (ИМ) подастся ни исполин-тельное устройство (ИУ) (здесь L - управляемый параметр ИУ: высота подъема уголкового отражателя, толщина воздушной подушки полимерного покрытия, угол наклона ребра в системе с комбинированным покрытием и т.д.).

Наряду с перечисленными блоками АСУИО содержит целый ряд вспомогательных блоков, программ н подпрограмм. Так блок ограничений (БО) накладывает целый ряд ограничений на процедуру маскировку. Блок оценки стоимости маскировки (БОСМ) содержит программу, вычисляющую стоимость маскировки и выбирает более дешевый способ. Кроме того, АСУИО содержит радиолокационный измерительный комплекс (РИК), позволяющий измерить ИО маскируемого объекта в натуральных условиях. Приведенная структура АСУИО может дополниться в зависимости от условии ее применения.

• Во второй главе, рассматривается разработанная автоматизированная система моделирования (АСМ) для построения ИОНО.

Решение задачи идентификации и (или) маскировки НО путем измене-«. ■ . . пия (варьирования) их информационных образов требует исследования этих

образов при различных условиях. Для проведения таких исследований разработана АСМ ИОНО в пространстве выбранных признаков. Система моделирования решает следующие задачи:

- получение радиолокационных изображений (РЛИ) морских объектов путем математического моделирования процессов отражении радиоволн;

- обработка РЛИ, измеренных в натурных условиях;

- исследование информативности классификационных признаков;

- имитация процессов оперативного изменения РЛИ;

- оценка эффективности процедур изменения РЛИ.

Основной принцип построения АСМ - получение широких функциональных возможностей за счет развитого оптимизированного программного обеспечения на базе быстрых алгоритмов обработки с возможностью

гибкого наращивания с минимальными затратами. Структурная схема АСМ представлена на рис.2

Информация об объекте представлена чертежом судна, редуцированным в таблицу формы (ТФ). Таблица формы - это упорядоченный список геометрических тел, аппроксимирующих поверхность корабля. Условия наблюдения включают в себя ракурс объекта, дистанцию н диапазон углов качки. Блок 1 - это компьютерная модель рассеяния электромагнитных волн надводными объектами сложной формы, представляющая собой программу, транслирующую описание формы корабля с языка чертежа в язык программы. Блок 2 вьШолняет построение РШ'Ь на осн*ве задавших параметров: ' ,

Компьютерная модель состоит из программного обеспечения- для ПЭВМ и данных. Данные состоят нз таблицы форм РЛ целей; условий наблюдения и программной поддержки пользователя. Язык программного пакета для данной компьютерной модели получил имя Роле, а любая версия программы рассматривается как версия транслятора с этого языка. Таблица формы составляется вручную на бумаге затем помешзсгся в файл со своим именем. В работе подробно рассматриваются содержание программы Модели н особенности пользования ею. К специфике программы относится формализация двух- и трехмерных информационных образов НО н включение их в Модель.

Сложность задачи состоит в том, что корабль как объект РЛ наблюдения представляет собой тело сложной формы и ни один из известных методов решения дифракционных задач не обеспечивает необходимой точности полученных результатов с возможностью реализации этого метода простыми

срсдствами. Существенным фактором, отражающим специфику задачи рассеянна элехгромягнипшх волн НО является наличие подстилающей морской поверхности.

В Модели для упрощения вычислений удобно оперировать с величинами комплексного коэффициента рассеяния (ККР) определенного в виде

А = ШЪ^гГ***

где Яс- расстояние от выбранного центра системы до точки приема;

Е,- напряженность рассеянного поля в точке расположения центра системы; Ёг - Е^ехр^&Яд)- напряженность падающего тепа в точке расположения центра системы.

В работе получены в рамках математической модели для целей моделирования выражения для ККР различных^-еометрических теЬ, анрокешш-рующих элементы архитектуры корабля: плоская прямоугольная пластана вблизи границы раздела; цилиндрический отражатель, ось которого расположена в параллельной плоскости раздела; сферический отражатель вблизи границы раздела; цилиндрический отражатель, ось которого расположена в вертикальной плоскости раздела Эти геометрические тела используются в качестве составных элементов конструкции в компьютерной модели для расчета информационного образа корабля в соответствующем поле. Кроме того, в Модель введены определенные дополнительные условия, позволяющие использовать Модель в условиях кзчхи. При этом сформулированы ограни- . чения на область применения компьютерной модели. " • ,

' Алгоритм работы машинной программы заключается в следующем:

1. Ввод ТФ из символьного файла в массив П7 оперативной памяти.

2. Ввод среднего ракурса (УМ - угол места, КУ - курсовой угол); величин секторов усреднения УМ, КУ; шага по УМ, КУ и т.д.

3-7. Начальные блоки вложенных циклов по текущим значениям гои раметров наблюдения.

8. Начало цикла обработки элементов из массива ТТ\

9. Для протяженных отражающих элементов (ОЭ) (пластана, двугранный уголок с горизонтальным пли вертикальным ребром, горизонтальный цилиндр) вычисляются координаты центра и величины проекций ОЭ на картинную и перпендикулярную к ней плоскости.

-1310. Выбираются ОЭ, попадающие в текущий участок РЛИ. Для протяженных ОЭ производится распределение размеров.

11. Определение направляющих углов 12-13. Расчет ККР отдельного ОЭ и в целом.

14. Расчет эффективной поверхности рассеивания (ЭПР) участка РЛИ.

15-18. Производится усреднение по соответствующим параметрам наблюдения: КУ, УМ, УК (УК - угол качки).

По Модели на заданном среднем ракурсе (УМ, КУ) рассчитывается средняя ЭПР ракурса для ряда мгновенных положений объекта.

Основными исходными данными для осуществления моделирования являются чертежи РЛ цели (РЛЦ) и правила составления ТФ. Апробирование математической модели алгоритма и программного продукта, т.е. всего программно-моделирующего комплекса, проводилась на примере морозильного рыболовного траулера (МРТ) пр. 70690.

В третьей главе, рассматриваются методы алгоритмизации и информационные технологии управления образами НО. Современная теплови-знонная (ТВ) н радиолокационная аппаратура высокого разрешения для обнаружения целей позволяет не только обнаружить объекты по их тепловым и радиолокационным информационным полям, но и с высокой эффективностью осуществлять функции автоматической их классификации и идентификации путем использования современных методов анализа тонких

йрухтур РЛ и ТВ - образов объектов. Такие системы предусматривают на-• ' ' ' * ' ' . *' * личие априорной базы знаний об •эталонных признаках объектов, формируе- .

мой заранее. В качестве таких эталонных признаков используются наиболее

информативные'и устойчивые структурные свойства.

В рассматриваемой АСУ аппаратурой наблюдения в ПК- и СВ4 диапазонах анализируются соответственно значения уровней контрастной силы излучения и ЭПР элементов разрешения ИК- и РЛ-датчиков. При этом объект рассматривается как протяженная цель из совокупности элементов разрешения ИК- и РЛ-датчиков. Полученные характеристики позволяют априорно производить анализ тонких структур ТВ- н РЛ- полей объектов, выявлять их характерные признаки и формировать банки данных и признаков. Эти банки данных используются в автоматизированных системах распознавания в качестве источников эталонных признаков для идентификации множества НО.

Цслью автоматизированного управления ИОНО является повышение информативности банка признаков при решении задачи распознавания или же наоборот, срыв возможности формирование банков априорной информации о запщщаемых объектах и нарушение функций классификации и идентификации целей при решения задачи маехпровки. Эта цели могут быть достигнуты путем имитации устойчивых признаков объектов или, наоборот, путем их сокрытия.

В работе дана достаточно полная классификация методов управления ИОНО в радиолокационном информационном поле. Для искажения ИОНО необходимо изменять (уменьшать или увеличивать) ЭПР в заданном элементе разрешения. Если величина этого изменения определена, то для синтезирования нового ИО объекта необходима система управления, позволяющая изменять ЭПР в заданном элементе разрешения, т.е. в определенном, месте на корабле. л

Из известных методов изменения ИО, которые могут эффективно использоваться в системах управления следует отметить:

- метод использования дополнительных , пассивных отражателей, которые вводятся на тех участках, где ЭПР мала. Изменение ЭПР дополнительных отражателей достигается за счет изменения их формы и размеров и за счет их ориентации;

- метод экранирования позволяет как увеличить, так и уменьшить ЭПР отражателей в архитектуре НО (под экраном понимается плоская, легкая по-всрхность, изменяющая свою ориентацию в пространстве);

- способ искусственного изменения конфигурации отдельных объектов также эффективен в управлении ЭПР. Способ основан на применении сплавов, изменяющих свою конфигурацию за счет изменения теплового поля;

- метод управления ЭПР с применением радиопоглащакшшх покрытий, уменьшающих интенсивность отражения радиоволн за счет применения многослойных структур диэлектриков и проводящих материалов с плавным или ступенчатым изменением комплексной диэлектрической проницаемости структуры по толщине.

Управление рассеивающими свойствами радиопоглащающих материалов возможно путем изменения коэффициента отражения рп от о-го слоя многослойного покрытия, выполненного из плоскостных слоев толщины <fn и характеризуемых комплексными значениями магнитной fin и диэлектри-

ческой Еп проницаемости. В результате зависимость Рп - {{¡м.£п,*}п) определяет основные методы управления отражательной способностью покрытий, которые исследуются в работе.

Таким образом, существует два принципиально возможных варианта управления ИОНО в РЛ информационном поле:

- непосредственное изменение ЭПР элемента конструкции объекта, когда ищется зависимость (^/(¿п.дг.ад ...), где а - ЭПР конструкции, сц • группа факторов, влияющих на величину ЭПР (параметры РЛС, параметры собственно НО, условия наблюдения); .

- изменение отражающих свойств поверхностей конструкции НО, коэффициент отражения которых р зависит от группы факторов Д ...), при этом Д - это геометрические размеры ноглащающих . слоев, электрические и магнитные параметры ноглащающих слоев, параметры персотрахенного сигнала, условия наблюдения.

Для исследования обеих зависимостей автором получены математические модели н предложены их реализации. Это прежде всего для систем оперативного изменения ИО:

- на базе уголкового отражателя;

- с помощью экранирования;

- с попользованном поглотителей электромагнитных волн.

Прячем все математические модели учитывают наличие качки судна. '

Это достоинство предлагаемых моделей важно и потому, .что качка судна »• ' г. ' • ...'•'•'•'

существенно влияет на погрешность формирования управляемых ИО. Очевидно, что ИО как всего НО, так и каждого из элементов разрешения, формируется го отражательных (или поглащающих) особенностей составляющих конструкции этого элемента, которые могут бьпъ аппроксимированы различными геометрическими фигурами (шар, пластина, цилиндр, уголок и т.д.). Естественно, среднюю ЭПР необходимо пришпъ в качестве основной измеряемой физической величины. При наличии качки, усреднение мгновенной ЭПР по времени сводится к усреднению по углу качки. В работе рекомендуется метод, который позволяет обойтись без предварительного вычисления мгновенных ЭПР, что резко снижает трудоемкость расчетов. Метод использует мысленное разбиение сложного отражающего те^на сравнительно небольшое количество отдельных участков простоя формы, называемых локальными отражателями. Расстояние между центрами отражения локаль-

ных отражателей должны быть достаточно большими, чтобы удовлетворять "условию аддитивности".

kd.fr,»).

где ря - амплитуда качки; с1 • проекция отрезка на фронт падающей волны при - у = 0; к - волновое число.

Согласно принципу, с точностью до малой усредненной погрешности

вычисления ККР &0, средняя ЭПР объекта равна арифметической сумме средних ЭПР составляющих его локальных отражателей. В работе рассмотрено оценивание методической погрешности (ДСТ) для конкретных случаев.

В четвертой главе, рассматриваются математические, алгоритмические основы и программный продукт для решения в рамках АСУ обрзтной задачи распознавания как средство управления информационным образом объекта. •

Изменение ИО объекта имеет целью: выделение объекта среди подобных, изменение объекта под заданный, устранение различий между исследуемых! объектом н эталонным. Весьма важной задачей изменения ИО объекта является задача маскировки. Маскировка объекта, как обратная задача распознавания требует изменения (искажения) полезной информации о характеристиках объекта, т.е. тех информативных и устойчивых значений

признаков, на основе которых принимаются решения о принадлежности • » '4'* ,

рбъект»:- к тому или тшому классу. Мероприятия по мзекировке объекта должны проводиться с учетом данных об измерительных средствах распознающей стороны, а также применяемых алгоритмов распознавания.

Сформулируем постановку задачи изменения ИО объекта. Пусть имеется объект А с множеством признаков {р} и составлен словарь признаков р!, 1 = 7, Лг на языке которого описан объект А. Некоторое описание объекта А примем за эталонное, И пусть имеется система измерения признаков объекта А, которая регистрирует эти величины X/. Значения величин X/ являются стохастическими н они различны для каждого признака и они меняются в течение времени наблюдения за объектом. Распознающая сторона ведет наблюдение за объектом А и оценивает с помощью измерительной системы величины признаков { X/ }. Требуется изменить описание объекта А так, чтобы по измеряемым значениям X/, »= 1,ЛГ исключить возможность

его идентификации с эталонным. Обозначим "новый" объект через В. Очевидно, что объектом В может быть любой объект из множества {А} (А -означает "не А").

Рассмотренная постановка требует решения ряда задач: формирование эталонного изменяемого образа и выработка требований по изменению ИО объекта, удовлетворяющих заданным требованиям маскировки.

Поскольку в общем случае информационный образ является многомерным (т - мерным), то совокупность наблюдений для построения ИО объекта можно записать:

••• х1п

х= и... их. =

,N = l,m,m = N1-Nr...N3

Г*1

Согласно центральной предельной тереме теории вероятностей распределение значений признаков объекта можно считать нормальным. Поэтому для оценки многомерных плотностей вероятностей достаточно лишь вычислить по выборкам (X¡f выборочный вегтор средних

<- 7 * г л i-/

Iя т

и выборочную ковариационную матрицу М = — - а)*(Х; -я)

* 1=1

»

.которые являются оценками максимального правдоподобия вектора сред- : них а и ковариационной матрицы М рассматриваемой нормальной сово-' купностн.

Плотность распределения вероятностей ковариационной матрицы М N - мерной нормальной совокупности подчинена распределению Уишарта (я-J)

f . I

m[M) =--1 ' J

(»-■О 1 2

Сформированное эталонное описание объекта А в виде многомерной плотности вероятностей значений признаков ^(^Уд) хранится в байке данных описания объектов. Изменяя каким-то образом геометрические или

фнзичсские свойства объекта А, мы тем самым трансформируем его в объект В. Наблюдая за объектом В, распознающая сторона строит соответствующую плотность распределения Щ^р! ■ Требуется, чтобы

В качестве аналитической меры разделимости для невырожденных многомерных нормальных распределений с общей ковариационной матрицей используется величина (расстояние Махаланобиса)

где Аг , Ai - векторы математических ожиданий нормальных совокупностей, М - общая ковариационная матрица.

При увеличении d"3, минимальная ошибка классификации уменьшается. При ограничении Времени наблюдения за объектом вычисления, мера расстояния d г(Э,0), где Э - эталон, О - объект, является случайной величиной и величина d 5(Э,0) может характеризоваться своей функцией распределения.

Если {if1}

- множество расстояний между объектом А и объектами В.= А, то {F(cf J,N)} - множество функций распределения, соответствующих мер d J, и пусть Р - вероятность того, что измененный объект не будет воспринят распознающей стороной как исходный, т.е. вероятность нендентифнкацин. Тогда, решением задачи изменения информационного образа объекта, будет решение оппштациоаиой задачи по изменению' каждого /-го значения признака

M = f{dlP,ct,Ny = XÑ

где Ai- изменение значения 1-го признака, d „ • расстояние, когда объект неиденгифицируется ^вероятностью^ а- ошибка 1-го рода, при условии £}(Д) = С7Д; + С2д2+...4С7Удл- ->trtn,{A)

где 0(л) - целевая функция, С = {Су....Си}- вектор штрафов па изменение каждого ¿го значения.

Таким образом, под маскировкой понимаем действия, направленные на управление информационным образом некоторого объекта А с целью получения другого нового образа А. Расстояние d 2(Э,0) можно интерпретировать как взвешенный квадрат расстояния между центрами масс фигур 9 и

О, определяемых двумерным континуальным множеством значений признаков и 2а '

1=1

где £ - коэффициенты учитывающие веса признаков. Предположим £} одинаковы и равны 1, тогда можно записать

«=/

где а'г - математическое ожидание значения сигнала 1-го интервала разрешения эталона; X'«- измеренное значение сигнала ¿то интервала разрешения изменяемого объекта.

В вашем случае расстояние С? г(Э,0) предегавлгсг собой линейную комбинацию квадратов гаусовских случайных величин. В математической статистике такая случайная величина имеет распределение с числом степеней свободы, равным числу случайных величин, входящие в линейную комбинацию. Плотность распределения случайной величины Р - (I 2(Э.О} определяется следующим выражением

Г Д+Ц N-2

щ^ } 'Г'»,

1-г'(\У'}•'{{) ' ' ...

г »

•тдс - соответственно Гаииа-функцвя и Бэттд-функдшсХ- пара-

метр нецентральности плотности вероятности - распределения.

Пусть гипотеза эталон и объект идентичны, а гипотеза -

эталон и объект не идентичны. Задача изменения информационного образа является обратной задачей распознавания, поэтому необходимо задать вероятность неиденшфикации, что соответствует фуякции мощности 1-р(Х) и из

всего пространства параметров 0 выбрать тс Я., которые будут удовлетворять заданной вероятности неидентифихацин, при Соответствующем уровне значимости (здесь Р - ошибка И-го рода, множество параметров ненулевых Х,(Хевд). Для того, чтобы решить эту задачу изменения. ИО, необходимо...,

I

раздвинуть плотности вероятности на такое значение Ашп, а следовательно исказить образ объекта, при котором функция мощности принимает заданное значение вероятности неиденгификацни Р

Атп^Ла^.ДиР) где а - уровень значимости.

Для решения задачи обратного распознавания разработано алгоритмическое и программное обеспечение.

Управление информационным образом объекта предполагает, что объект, характеризуемый этим обраэом1задан.- Поэтому качество искажения информационного портрета будет зависеть не только от наилучшего способа изменения информационных признаков объекта, но и от достоверности того, что объект наделен этими признаками. Такая достоверность может выражаться вероятностью обнаружения информативных признаков заданного объекта. В тех случаях, когда требования обеспечения эффективного обнаружения в распознавания (или неидентификацни) объектов вступают в противоречие, можно сформулировать 'задачу поиска компромиссного решения.

Компромиссное решение можно найти, подобрав показатель эффективности, отражающий как качество обнаружения объекта, так и достоверность непдеигафшеацтцего нерзенознавання Э = Э{Ро, Рн), т.е. качество решения обеих задач характеризуется вероятностью правильного обнаружения Ра и вероятностью нендентнфнкацна объекта Рн- Уровень ложной тревоги а считаем фиксированным (а 1).

В результате проведенных исследований было получено выражение для вероятности правильного обнаружения сигнала £(*):

Р0 = ^ - р = (27СО[л12 | ехр • 2аа|$1г

0-1<Г

2<У2|5|'

4У = 1

где О • дисперсия сигнала, V- 0 - аддитивная смесь сигнала н помех, 2а, процентные точки стандартного распределения вероятностей,

Для повышения точности распознавания объект можно разбить на N одинаковых частей и от каждой да них наблюдается сигнал. При умеиыпе-

ння элемента разрешения исходный объект характеризуется IV- злементаии, N

образующими объект: ¿Г = £ где ЛГ- число элементов разрешения, £{ - <-ый <=/

элемент разрешения по длине, £ • длина объекта. В предположении независимости совокупности информативных признаков £^от каждого элементе многомерная функция совместного распределения определяется произведением одномерных функций распределения, а вероятность правильного обнаружения многомерного сигнала объекта равна

ЛГ

'"'Ко

Вероятность верасиознаваяия по N независимым признакам опреде-«о

ляется выражением:

а - '

где Т¥\0) - плотность нецентрального распределения - случайных величин.

В работе предлагается процедура нахождения оптимального числа элементов разрешения при управлении информационными образами и соответствующие алгоритмы и программы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

•При выполнении проведенного исследования были получены следующие основные результаты.

1. Составлен перечень основных источников накопления и построения базы данных для синтеза информационной оболочки надводного объекта, характеризую^ ¿как структуру, так и содержание информационного образа объекта и позволяющ-й^репппъ задачи распознавания,- классификации и идентификации НО. Рассмотрены методы представления информационных образов надводных объектов и показан о, что для целей распознавания и идентпфиЕацни наиболее эффективными являются представление ИОНО в виде двух- гсш трехмерного распределения значений измеряемых параметров.

2. На основе проведенного анализа технических средств контроля я методов управления предложена структурная схема автоматизированного

управлсния информационными образами надводных объектов, позволяющая адаптивно изменить PIO в зависимости от конкретных задач и условий распознавания НО.

3. Разработано методическое обеспечение, алгоритмы и последовательность процедур, обеспечивающих по данным собственных чертежей распознаваемого объекта формирование его информационного образа в выбранном информационном попе. При этом осуществлено теоретическое обоснование и математическое обеспечение процессов отражения электромагнитных воли от надводных объектов в сантиметровом п миллиметровом диапазоне волн, используемых в автоматизированных радиолокационных системах распознавания для формирования НОНО.

4. На базе персональной ЭВМ разработан программно моделирующий комплекс, позволяющий реализовать формирование информационного образа надводного объекта в широком диапазоне частот радиолокационного поля при различных условиях наблюдения н распвзнавания надвйдного объекта.

В результате осуществлена алгоритмизация процессов, выполняемых в программно-моделирующей комплексе и выполнено компьютерное моделирование информационного образа морозильного рыболовного траулера (МРТ) пр.70690 для различных начальных условий.

5. Разработаны математические модели процессов управления информационным образом надводного объекта для систем на базе уголковый отражателей, систем с использованием экранирования, а также систем с использованием поглотителей электромагнитных волн. Для указанных систем разработаны алгоритмы определения характеристик информационного образа надводного объекта при изменении управляемых параметров и условий наблюдения. Приведена классификация методов управления ИОНО в радиолокационном и инфракрасном полях. Выявлены основные физические величины н параметры, изменение которых позволяет управлять ИОНО.

6. Разработаны требования к формированию банка данных н методов управления информационным образом надводного объекта. Алгоритмизировано определение функций штрафа для различных методов управления ИОНО.

При этом проведен анализ погрешностей формирования управляемых информационных образов надводных объектов. Показано, что нспользова-

нис метода аддитивности позволяет формировать управляемый информационный образ с погрешностыо;не превышающей 5-10 %.

7. Для оптимального управления информационным образом надводного объекта предложен метод и алгоритм обратного распознавания, для чего выбран метод формирования описания эталонов, а также меры близости между классами. Решение задачи обратного распознавания позволяет по заданному значению изменения вероятности правильного распознавания определить требуемое значение изменения параметров информационного изображения.

8. На основании выбранного критерия оценки эффективности процедуры управления ИОНО получено математическое н графическое решение для определения требуемого оптимального количества элементов разрешения по пространственным координатам (признакам), обеспечивающих максимальную вероятность Р(Л) при заданной помеховой обстановке.

9. Осуществлена алгоритмизация н разработано программное обееле-чение, позволяющее оптимизировать процедуру распределения изменения информационного образа по элементам разрешения распознаваемого объекта, а также осуществлять выбор физического метода реализации управления ИОНО с учетом существующих ограничений и функций штрафа.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

f 1 .• Авторское свидетельство 294532 (СССР).

Устройство искажения информационного образа объекта. Авт.изобр. Ба-глаев С.Б. Вавилов C.B.- Опубл. В Б.Н., 1990, Ж.

2. Веекид П.П., Баглаев СБ. Оптимизация систем управления информационными образами надводных объектов. Известия ПЭТУ, №398, Спб 1995 г. с 47-53.

3. Баглаев Е.Б., Баглаев С.Б. К допросу об оценке информативности измеряемых параметров в задачах распознавании. Научно-технический сборник в/ч 27177 инв.№27888, Спб 1989 г.

С.25-32.

4. Багласв Е.Б., Баглзсв С.Б. Оценка влияния факторов гндронстсообтанов-кн на функционирование аппаратуры измерения физических портретов'кораблей.

Научно-технический сборник в/ч 27177, иыв.№27888, Спб 1989 г. С.41-47

5. Багласв Е.Б., Багласв С.Б. Выявление неустойчивых звеньев свстеи освещения обстановки на море. Научно-технический сборша в/ч 27177, инв.№2Ш0, Спб 1991 г. С. 67-69.

6. Багласв Е.Б., Багласв СБ. Методы комплексного применения средств защити в задачах противодействия классификации морских объектов. Научно-технический сборник в/ч 27177, hhb.№2®930, Спб 1992 г. С.20-24.

7. Багласв Е.Б,', Багласв С.Б., Вавилов B.C.Организацияпротиводействия комплексный средствам распогняваттия в радиолокационном я инфракрасном спектрах частот. В кн. "Проблемы современной радиоэлектроники" ' ВМУРЭ нм. А-С Попова, Спб 1992 т. C5WL 4" • '

8. Баглаев С.Б., Славянский Г.Б., Степанец А-А. Методы комплексного использования средств РЭБ в задачах противодействия распознаванию надводных объеггов.Тематический сборник Военно-морской академии им.Кузнсцова инв.№349242, Спб 1992 г. с. 38-45.

9. Багласв Б.Б., Багласв С.Б., Вавилов B.C. Разработка устройств управления информационным образок морских объектов на базе управдем*х покрытий. Научно-технический сборник в/ч 27177, ннв.№29870, Спб 1993 г. «¿60-68.

10. Баглаев С.Б., Иванов С.Е., Рогов H.A. Применениедвижстсльно -двигательного комплекса морского судна для управления информационный образом в РД диапазоне. В кн. " Проблемы современной радиоэлектроники " ВМУРЭ нм. A.C. Попова, Спб 1992 г., с.15-24. '

И ПИ СПГУ&К 3oxa/'Í3 ЛО. 05.36^