автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.14, диссертация на тему:Разработка и исследование методов повышения точности обработки информации в системах управления воздушным движением в сложной помеховой обстановке

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Владимирский государственный университет

} Г й 0 ¿4

На правах рукописи

ЖИГАНОВ СЕРГЕЙ НИКОЛАЕВИЧ

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ВОЗДУШНЫМ ДВИЖЕНИЕМ В СЛОЖНОЙ ПОМЕХОВОЙ ОБСТАНОВКЕ

05.13.14 - Системы обработки информации и управления по техническим наукам

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владимир 2000

Работа выполнена на кафедре радиотехники Муромского института I Владимирского государственного университета 1

Научный руководитель: Кандидат технических наук, доцент

В.В. Костров

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор

А.К Бершоков

Кандидат технических наук, доцент А.Ф. Бочаров

Ведущая организация: Всероссийский научно-исследовательский

инст итут радиотехники

Защита диссертации состоится «<?%» 2000 года в /О часов

на заседании совета 05.13.14 Владимирского государственного университета по адресу: 600026, Владимир, ул. Горького, 57, Госуниверситет.

Автореферат разослан «-У» 2000 года.

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 600026, Владимир, ул. Горького, 87, Госунивсрситет.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВлГУ.

Ученый секретарь совета доктоЬ технических наук, профессор

• Р.И.Макаров

Ошм-ч-о&о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Безопасность полетов в значительной степени зависит от эффективности функционирования системы управления воздушным движением (УВД). Анализ доступной информации показывает, что подавляющее большинство летных происшествий обусловлено снижением эффективности работы радиолокационных средств слежения и средств передачи информации в условиях сложной помеховой обстановки.

Загруженность частотного диапазона и интенсивно увеличивающаяся концентрация источников излучения различного назначения, постоянно возрастающие требования к качественным характеристикам систем обработки информации (СОИ) и непрерывно усложняющаяся помеховая обстановка приводят к необходимости исследования потенциальных возможностей существующих и разработки новых алгоритмов обработки информационных сигналов.

Широкий спектр задач, возникающих при обработке информации, стимулировал появление разнообразных теоретических методов и подходов, среди которых наиболее универсальным и конструктивным показал себя метод описания наблюдаемых процессов переменными состояниями. Основателем этого направления является Р.Л. Стратонович, создавший теорию марковской фильтрации. Дальнейшее развитие этого направления, которому посвятили свои труды Ю.Г. Сосулин, В.И. Тихонов, Э. Сейдж, Дж. Меле, и другие исследователи, расширило область приложения нелинейных динамических систем к различным задачам обработки сигналов и привело к созданию оценочно-корреляционных и оценочно-компенсационных алгоритмов. Однако достаточно полный анализ работы таких алгоритмов практически отсутствует.

Увеличение источников излучения и их качественные различия приводят к априорной неопределенности относительно плотности распределения помех. Это снижает эффективность применения СОИ и ухудшает их измерительные и информационные возможности. Повысить точность обработки информации в СОИ в условиях априорной неопределенности относительно плотности распределения помех позволяют устойчивые и робастные методы обработки поступающей информации, вопросы применения которых недостаточно проработаны. Большой вклад в развитие теории робастности внесли Дж. П. Хьюбер, Ф. Хампель и другие исследователи.

Обработка траекторных данных на основе используемых в системах УВД методов происходит с большими ошибками в ситуациях, когда динамика движения управляемых объектов отличается от принятых моделей. При этом происходит перепутывание их траекторий движения или даже срыв слежения. Усложнение модели динамики движения объектов приводит к разработке сложных в вычислительном плане методов

обработки поступающей информации, реализация которых встречает сложности 1 реальном масштабе времени. Исследования показали, что применение робастнЫх процедур позволяет оптимизировать структуру обработки поступающей информации.

Цель д кхертационной работы заключается в разработке и исследовании мето юв повышения точности обработки информации, повышении устойч шости функционирования систем обработки информации в сложной >помеховой обстановке, основанных на оценочно-компенсационных и робастных алгоритмах.

Задачи; которые были решены для достижения поставленной цели, а именно: '

1. исследованы и разработаны алгоритмы обработки информационных сигналов на фоне помех и шумов, основанные на компенсации помех;

2. синтезированы структурные схемы устройств, реализующих теоретические концепции робастной обработки сигналов, и проведен их анализ;

3. разработан пакет программ для анализа устойчивых и робастных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне помех;

4. проведен синтез и анализ робастных алгоритмов сопровождения движущихся объектов на основе оценок фильтрации и интерполяции скорости и ускорения.

Методы исследования. При проведении исследований в диссертационной работе использовались математический аппарат теории случайных процессов, методы функционального анализа и математической статистики, теории статистических решений, теории робастности, а также методы статистической радиотехники, марковской теории фильтрации. Анализ полученных решений проводился с использованием методов вычислительной математики и статистического моделирования на ЭВМ.

Научная новизна полученных результаюв заключается в следующем:

1. разработан метод статистического синтеза алгоритма обработки информационных сигналов, использующего компенсатор помех на основе ОБФ с дополнительной обратной связью по сигналу и компенсатор с перекрестными связями;

2. впервые разработан метод декорреляции помехи, использующий процесс невязки;

3. синтезированы устойчивые и робастныс алгоритмы обнаружения сигнала на фоне помех с е-загрязненным распределением и q-тoчeчнoгo семейства на основе минимаксного подхода;

4. разработана методика моделирования устойчивых и робастных алгоритмов на ЭВМ и оценена их эффективность;

? -б-

5. предложены эффективные с точки зрения вычислительных затрат робастные алгоритмы оценивания траекторий движущихся объектов.

Достоверность научных положений, полученных результатов и выводов базируется на применении адекватного математического аппарата и подтверждается результатами моделирования на ЭВМ.

Практическая ценность полученных результатов заключается в следующем:

1.определены области наиболее эффективного применения алгоритмов компенсации помех (гауссовского сигнала, ЧМ и АМ сигналов на фоне структурно подобных помех и белого шума);

2.предложены и исследованы структуры обработки ЧМ и АМ сет-налов, позволяющие повысить коэффициент подавления комплекса помех;

3.разработан пакет программ, позволяющий рассчитать характеристики различных устойчивых и робастных алгоритмов обнаружения сигнала на фоне негауссовских помех, а также оценить потери того или иного алгоритма обработки;

4.разработаны робастные алгоритмы оценивания скорости и ускорения, позволяющие повысить точность измерения траекторий нескольких движущихся объектов и определить момент начала маневра, что повышает безопасность полетов;

5.на основании предложенной методики путем машинного моделирования на ЭВМ определена эффективность предложенных алгоритмов обработки.

На защиту выносятся результаты теоретических и экспериментальных исследований:

1. алгоритм компенсации помехи на основе процесса невязки;

2. метод синтеза алгоритмов обработки информационного сигнала, использующих компенсатор помехи на основе ОБФ с дополнительной обратной связью по сигналу и компенсатор с перекрестными связями;

3. результаты анализа компенсационных алгоритмов фильтрации и обнаружения сигналов;

4. робастные алгоритмы обнаружения сигналов на фоне помех с е -загрязняющим распределением и с/ - точечного семейства и результаты их анализа;

5. синтез и анализ робастных алгоритмов фильтрации и интерполяции траекторий движущихся объектов.

Результаты внедрения. Результаты и методики оценки помехоустойчивости и эффективности применения компенсаторов помех в сложной помеховой обстановке и оптимизация структуры и параметров фильтра сопровождения движущихся объектов внедрены в промышленности на заводе радиоизмерительных приборов (г. Муром). Методы синтеза и анализа устойчивых и робастных алгоритмов обнаружения

сигналов на ф эне негауссовских помех внедрены в учебном процессе в Муромском ш статуте ВлГУ.

Исследовг ния и'практические разработки по теме диссертации были использованы пр1и выполнении хоздоговорной (с Муромским заводом радиоизм :рительных приборов), госбюджетной НИР и госбюджетной НИР между министерством образования Российской Федерации в лице Упpaвлe^ ия научно-исследовательских работ и ВлГУ:

- «Исследование широкополосных сигналов и устройств их обработки» (1998 -¡99 г., № 1985/98);

- «Исследование и разработка методов и аппаратуры обработки сигналов» (1995-2000 it., № roc. per. 01910036569);

- «Теория, методы и устройства активно-пассивной радиолокации и их применение для повышения безопасности полетов самолетов» (20002001 гг., код НИР 005,06.01.03).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-техническая конференции «Новые информационные технологии. Информационное, программное и аппаратное обеспечение» (Таганрог, 1995); Международной научно-техническая конференции «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем» (Пенза, 1996); III научно-технической конференции «Теория цепей и сигналов» , (Таганрог, 1996); Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем» (Пенза, 1997); Молодежной научно-технической конференции «XXIII Гагаринскис чтения» (Москва, 1997); Международной научно-технической конференции «К.Э. Циолковский - 140 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань, 1997); II Международной научно-технической конференции «Перспективные технологии в средствах передачи информации» (Владимир, 1997); I Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение», (Москва, 1998); научно-технической конференции студентов и аспирантов вузов России «Радиотехника и электроника в народном хозяйстве» (Москва, 1998); Молодежной международной научно-технической конференции «XXVI Гагаринские чтения» (Москва, 2000); на конференциях Муромского института Владимирского государственного университета и научных семинарах кафедры радиотехники МИ ВлГУ (1995 - 2000 г.г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ, включая 8 статей. 4 доклада и 8 тезисов докладов. Часть материалов изложена в научно-технических отчетах по НИР.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Общий объе^ работы составляет 163 страниц машинописного текста, включая 70 феунков и 3 таблицы. Библиография содержит 65 наимено- >

ваний, в том числе 20 работ автора. В приложении представлено описание программы расчета характеристик обнаружения сигналов на фоне гауссовских и негауссовских помех, а также документы, подтверждающие внедрение результатов работы.

I

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

г

Во введении дается общая характеристика работы, заключающаяся в исследовании существующих и разработке новых методов обработки информации в сложной помеховой обстановке. Обосновывается актуальность работы, формулируются цель и задачи проводимых исследований. Определяется научная новизна и практическая ценность полученных результатов.

Рассмотрена структура системы УВД, показанная на рисунке 1. В такой системе самолет представлен как объект управления. Измерительная система определяет вектор наблюдений У, в который входит

Схема потока информации при управлении самолетом

вектор информационных сигналов X, искаженных помехами. В блоке обработки информации производится оценка данных, полученных от измерительной системы, которая заключается во-первых в принятии решения о наличии или отсутствии объекта управления в данном дискрете дальности, а во-вторых в оценивании координат целей. Полученный вектор оценок координат объекта X ислолъзует-С - самолет; ИС - нзмери^гац.ная система; СУ ■ ся формирования вектора система управления; ОИ - оораоотка ицфор- т г г г

мации; ФС - формирование сигнала управле- управления и, ПОД воздействием ния. которого самолет совершает

Рисунок 1 требуемые эволюции.

В первой главе в общем виде рассматривается задача обнаружения и фильтрации стохастических сигналов, поступающих от объекта управления, на фоне подобных помех и белого шума в непрерывном и дискретном времени. Приведен в непрерывном времени оценочно-корреляционный алгоритм обнаружения сигналов. Определены оптимальные в смысле минимума среднего квадрата оценки сигнала и помехи. Показано, что приведенные методы совместного обнаружения и фильтрации характеризуются сложной структурой обработки сигналов, особенно в случае, если сигнал и помеха зависят от многих параметров. Рассмотрены три алгоритма обработки сигналов основанные на компенсации помехи из входного процесса. Это алгоритм обработки, ис-

пользующий для компенсации помехи обеляющий фильтр (ОБФ), алгоритм с компенсатором помехи на основе ОБФ с дополнительной обратной связью ро сигналу и с компенсатором с перекрестными связями.

Структура алгоритма

)'î

ОФСо, ОФП» - оптимальные в смысле минимума среднего квадрата ошибки фильтры сигнала и помехи при условии приема помехи или сигнала на фоне шума с независимыми значениями;

h = У, ~ V«

Sf - оценка фильтрации сигнала;

фильтрации сигнала на основе обеляющего фильтра в дискретном времени показана на рисунке 2. Точность фильтрации сигнала такого алгоритма увеличивается при уменьшении мощности сигнала, поскольку в этом случае повышается точность фильтрации помехи в ОФПо и коэффициент компенсации помехи увеличивается.

В ряде задач обработки

- оценка экстраполяции помехи. Рисунок 2

сигналов на фоне мощной коррелированной помехи ограничение на работу ОБФ при малой мощности сигнала является слишком сильным, поэтому для повышения точности обработки целесообразно учесть некомпенсированные остатки помехи в у:. Одним из путей решения этой

задачи является компенсация помехи на основе ОБФ с дополнительной обратной связью по сигналу. Проведен статистический синтез такого алгоритма обработки. Структурная схсма ал-

с- - оценка некомпенсированных остатков помехи на выходе ОБФ Рисунок 3

горитма фильтрации сигнала на основе компенсатора помехи с дополнительной обратной связью по сигналу в дискретном времени приведена на рисунке 3.

Приведен статистический синтез алгоритма обработки сигналов на основе компенсатора помех с перекрестными связями на допущении того, что оценка помехи не зависит от оценки сигнала. Структура обработки сигналов на основе компенсатора помех с перекрестными связями в дискретйом времени показана на рисунке 4.

• Для случая дискретного времени получен оценочно-корреляционный алгоритм обнаружения и фильтрации сигналов. Показано, что этот алгоритм верен лишь в случае, если отсчеты обновляющих процессов в случае присутствия и отсутствия сигнала некорре-лированы и независимы. Это Рисунок 4 возможно лишь тогда, когда

оценки сигнала и помехи являются гауссовскими или найдены в гауссовом приближении.

Вторая глава посвящена анализу алгоритмов фильтрации и обнаружения в дискретном и непрерывном времени теоретическими методами и методами статистического моделирования на ЭВМ. Рассчитаны характеристики фильтрации и обнаружения гауссовского сигнала на фоне гауссовской помехи и белого шума.

На рисунке 5 приведены кривые зависимостей дисперсии ошибок фильтрации с2 от отношения полосы помехи к полосе сигнала у в случае фильтрации коррелированного гауссовского сигнала на фоне структурно подобной сигналу помехи. Кривая 1 соответствует случаю воздействия смеси сигнала с помехой на фильтр Калмана (ФК), рассчитанная методом статистического моделирования на ЭВМ, кривой 2 представлен тот же случай, но теоретически рассчитанный. Кривые зависимостей 1 и 2 показывают, что при отношении сигнал/шум равным 10 дБ ФК удовлетворительно работает при у > 3 (дисперсия ошибок фильт-п, рации менее 0,17). При у < 3

4 "т-1 1 : шум канала наблюдения

нельзя считать широкополосным, поскольку сигнал оценивается со значительными ошибками. Кривой 3 представлен случай компенсации помехи на входе устройства обработки, реализующий известный метод обработки на основе обеления помехи, а кривой 4 - характеристика разработанного алгоритма компенсации помехи при помощи процесса невязки. Из сравнения кривых 3 и 4 видно, что компенсация помехи позволяет значительно снизить о2 и приблизить ее к оптимальному значению, показанному кривой 3. Алгоритм обработ-

3 4 5

Рисунок 5

8 9 ¡0

ки, характеристика которого показана кривой ¡3, является сложным к требует больших вычислительных затрат по сравнению! с предложенным алгоритмом.

Получены характеристики оптимального алгоритма фильтрации коррелированного гауссовского сигнала на фоне коррелированной гауссовской по-Рисунок 6 мехи и шума с независи-

мыми значениями и алгоритмов фильтрации сигнала на основе компенсаторов помех. Показано, что коррелированная гауссовскаа помеха значительно влияет на качество фильтрации гауссовского сигнала. Дисперсия ошибок увеличивается более чем в десять раз при увеличении мощности помехи при всех значениях у. Рассмотрены различные алгоритмы фильтрации сигнала, реализующие методы, приведенные в первой главе, позволяющие повысить точность обработки. На рисунке 6 приведены графики зависимостей а: от у для алгоритмов фильтрации: оптимального ФК для двухкомпонентного процесса сигнала и помехи (кривая 1); алгоритма фильтрации на основе обеляющего фильтра (кривая 4); компенсатора на основе ОБФ с дополнительной обратной связью по сигналу (кривая 2) и компенсатора с перекрестными связями (кривая 5).

Предложены алгоритмы фильтрации, позволяющие повысить точность обработки сигналов, построение которых основано на учете статистических свойств процессов на входах фильтров. Кривой 3 представлена характеристика алгоритма фильтрации на основе ОБФ с скорректированным коэффициентом усиления ОФСо, а кривой 6 - характеристика компенсатора помехи с перекрестными связями с скорректированными коэффициентами усиления ОФСо и ОФПо.

Из рисунка 6 видно, что алгоритмы компенсации помех позволяют повысить точность обработки гауссовского сигнала. Наилучшими характеристиками обладает структура обработки сигнала на основе компенсатора помехи с перекрестными связями. Дисперсия ошибок фильтрации такого алгоритма на 2 - 10% больше чем с2 оптимального алгоритма. Точность фильтрации алгоритма компенсации на основе ОБФ с дополнительной обратной связью по сигнал\ на 10 - 15%, а ОБФ на 2025% меньше чем у компенсатора с перекрестными связями. Учет статистически^ свойств процессов на выходах фильтров обработки и корректировка Цозффицнентов усиления ОФСо и ОФПо позволил на 5 -&

-И -

улучшить характеристики по сравненшр с базовыми структурами обработки - ОБФ и компенсатора с перекрестными связями.

Рассчитана в аналитическом виде; дисперсия ошибок фильтрации алгоритмов обработки: ОБФ и компенсатора помех с перекрестными связями. Расчет показал, что точность метода статистического моделирования Монте-Карло меньше чем у аналитического (ст2 всех рассмотренных алгоритмов обработки на 3 - 5% меньше).

Представлен расчет характеристик' обнаружения гауссовского сигнала, наблюдаемого на фоне гауссовскон помехи и шума с независимыми значениями при = ¡0 и 20 дБ. При воздействии гауссовскон помехи на ОФСо пороговое отношение сигнал/шум уменьшается на 5,8 дБ при = 10 дБ и на 9,8 дБ при ц„л., - 20 дБ. Компенсаторы помех позволяют повысить качество обнаружения сигнала. Потери алгоритмов обнаружения на основе компенсаторов по сравнению с оптимальным алгоритмом по уровню О - 0,5 сведены в таблицу при д„^= !0 дБ и апМ = 20 дБ.

1 аблниа. Потери в пороговой мощности сигнала. дБ__

Отношений I

Алгоритм оРчаолгжеякк на основе

сигк ал/шум

ОБФ ОБФ с но- компенсатора компзнсат компенсатора с

вым коэф- с дополни- opa с пе- перекрестны:-,:и

фициентом тельно*! 00- рекрестны связями с новы-

усиления ратной связь® МП связя- ми коэффициен-

фильтра по сигналу ми тами усиления

сигнала фильтров

<Ь,„ = 10 дБ 4.6 4,2 2.7 0,9 0,-

с,.*. = 20 лБ 6.1 5.2 3.2 ¡.8 ; 1

Для случая обработки сигналов с частотной и амплитудной модуляцией на фоне помех такого же типа и белого шума рассчитаны характеристики фильтрации. Закон изменения информационных параметров сигнала и помехи являлся нелинейным. Представлен анализ различных алгоритмов обработки сигналов в случае фильтрации ЧМ сигнала на фоне ЧМ помех)! V; АМ сигнала на фойе АМ помехи и белого шума. Результаты анализа показали, что точность алгоритмов обработки, построенных без учета помехи во входной смеси (незащищенного приемника) значительно падает. Алгоритмы компенсации на основе ОБФ, компенсатора с дополнительней обратной связь по сигналу и компенсатора помех с перекрестными связями позволяют улучшить качество фильтрации сигналов. Лучшими характеристиками обладает структура, обработки информационных параметров сигналов на основе компенсатора помех с перекрестными связями. Точность фильтрации сигналов при помощи ОБФ к компенсатора помех с дополнительной обратной связью по сигналу меньше, чем у компенсатора помехи с перекрестными связями (с: на 20 - 30% больше у первого алгоритма и на 10 - 20% - второго).

ПроведеИ анализ эффективности компенсации комплекса помех (рассмотренс два случая воздействия двух ЧМ и АМ помех на ЧМ и АМ сигнал соответственно) при помощи предложенных алгоритмов обработки: два последовательно соединенных ОБФ, настроенных на разные помеки, и компенсатор помех с перекрестными связями. Эффективная компенсация помех при помощи предложенных схем возможна лишь до значений помеха/шум 30 дБ при отношении сигнал/шум 20 дБ.

Третья ^лава посвящена разработке и анализу методов обнаружения сигналов на фоне негауссовских помех. Рассмотрены случаи обработки сигналов на фоне помех с распределениями Лапласа, помех с е-загрязненным распределением, в котором в качестве основного и за-.1 грязкяющего рас-

<1\

У/с

ФП

. ФП

V -4 ПУ

предеяении использовались распределения Гаусса с1и и Лапласа и помех с распределениями из q-тoчeчнoro се-ФП - устройство функционального преобразования с характсри- меЙСТВа Структу-стшсой, зависящей от функции правдоподобия: & - известий пвпяРють-н

сигнал; ПУ -пороговое устройство; А - порог. '

Рисунок 7 изображенная на

рисунке 7, определяет обнаружитель сигнала при произвольной плотности распределения негауссовской помехи.

Структура оптимального алгоритма обнаружения существенно зависит от вида распределения помехи и является, как правило, сложной. В работе рассмотрены методы упрощения технической реализации алгоритмов обнаружения. Получены характеристики обнаружения алгоритма обработки, структурная схема которого показана на рисунке 8. Структура обработки сигнала, показанная на рисунке 8, значительно проще структуры обработки, изображенной на рисунке 7. Нелинейная

характеристика,

Ук БНП X II, £ ПУ

А"

реализуемая в БНП, зависит от плотности распределения помехи. В работе рассмотрены более простые ха-

БНП - блок нелинейно! о бсзииершганного преобразования Рисунок 8

рактеристики БНП, реализующие эвристически устойчивые процедуры обработки .сигналов. Это жесткий и мягкий ограничители, ограничитель со сбросом и ограничитель с треугольной характеристикой.

При помощи разработанной программы рассчитаны характеристики обнаружения различных алгоритмов, реализующих структуры обра-

ботки сигналов, показанных на рисунках 7 и 8. Анализ различных алгоритмов обработки в условиях помех с е-загрязненным распределением показал, что пороговое отношение сигнал/шум увеличивается на 3-6 дБ в случаях, если плотность распределения помехи отличается от гауссов-ской. Эвристически устойчивые алгоритмы (на основе жесткого и мягкого ограничителей, ограничителя со сбросом и ограничителя с треугольной характеристикой) позволяют повысить качество обнаружения сигналов, пороговое отношение сигнал/шум уменьшается на 2-5 дБ. При моделировании алгоритмов выявился эффект неустойчивой работы ограничителя со сбросом и ограничителя с треугольной характеристикой, заключающаяся в том, что при больших значениях отношения сигнал/шум (около 30 дБ) качество обнаружения уменьшается.

Предложена методика синтеза робастных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне помех с е-загрязненпым распределением и q-тoчeчнoгo семейства на основе минимаксного подхода. Найдены наиболее неблагоприятные распределения из неравенства

Здесь и »^"(дг) - основное и наиболее неблагоприятное распреде-

ление. Получены аналитические выражения, описывающие наименее благоприятные распределения для двух типов помех и проведен синтез робастных алгоритмов обнаружения. Анализ характеристик обнаружения показал, что наихудшие характеристики обнаружения получаются в случаях, если помехи определяются наименее благоприятными распределениями. При других рассмотренных плотностях распределения выигрыш, предложенных алгоритмов в пороговом отношении сигнал/шум составил 1- 2 дБ.

В четвертой главе представлен синтез робастных процедур обработай измерительной информации для задачи сопровождения нескольких движущихся и маневрирующих объектов. Показано, что оценивание скорости и ускорения объектов при помощи ФК происходит с большими ошибками, если они маневрируют. Предложено рассматривать маневр как случайный выброс в процессе сообщения, моделирующее динамику ускорения целей и использовать при синтезе алгоритмов фильтрации и интерполяции подход на основе функций влияния. Роба-стный алгоритм фильтрации получается из решения следующего уравнения

Р^-ЦР,;"?^,«-, - V;))- Н,(Л -НЛ)ЛГ' =0, (2)

где V,- - вектор сообщений, состоящий из скоростей и ускорений целей; \р{.) - функция влияния; \'1/м - вектор оценок экстраполяции на один

шаг и матрица ее ошибок Р,,,ч; у,- - скалярный наблюдаемый процесс: Н, известная[ матрица-строка; N -дисперсия шума наблюдений. В ситуациях, когда объект маневрирует, решением (2) яв.шется оценка

''^^(р^КНг' + х)^^-'. (3)

где матрица коэффициентов ограничения наблюдений К вычисляется из функции вдияния: Если объект не маневрирует оценки скорости и ускорения определяются на основе ФК. Индикатором маневра того или' иного объекта является проверка следующего неравенства ,

В системах обработки траекторных данных, если допустима за-' держка в выдаче информации, более высокую точность обеспечивают алгоритм^ обработки на основе интерполяционных оценок. Проведен синтез робастных алгоритмов, использующих такие оценки. В этом случае синтез алгоритма оценивания, основан на решении уравнения, аналогичного (2), но для оценок интерполяции. Индикатором маневра объекта является разность между оценками интерполяции и фильтрации скоростей и ускорений.

Методами статистического моделирования на ЭВМ проведены исследований робастных алгоритмов измерения скорости и ускорения двух маневрирующих целей на основе оценок фильтрации и интерполяции. Результаты анализа показали, что применение полученных алгоритмов позволяет снизить дисперсии оценивания скоростей н ускорений ', маневрирующих целей более чем на порядок. В этом случае структура обработки1 предложенных методов значительно проще тех, синтез которых основан на нелинейных моделях движения целей. Количество решаемых уравнений уменьшается до п вместо 2л, где п - количество маневрирующих объектов.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы:

1. Разработанный метод декорреляции помехи на основе уравнения невязки позволяет упростить структуру обработки информации по сравнению с оптимальным алгоритмом.

2. Проведен анализ алгоритмов фильтрации гауссовского сигнала на фоне гауссовской помехи, ЧМ сигнала на фоне ЧМ помехи, АМ сигнала на фоне АМ помехи и белого шума, позволяющий определить качественные показатели систем обработки информации, использующих такие алгоритмы и сигналы. Анализ показал, что узкополосные коррелированные помехи значительно влияют на качество обработки сигналов. Самые малые ошибки при обработке информации позволяет получить компенсатор помех с перекрестными связями. Наихудшие характеристики показал компенсатор помехи иа основе обеляющего фильтра. Характеристики компенсатора помехи на основе ОБФ с дополнительной обратной связью по сигналу несколько хуже харак теристик компен:(

сатора помех с перекрестными связями, нр лучше компенсатора помех на основе ОБФ. I

3. Проведенный анализ эффективности компенсации комплекса помех на основе предложенных алгоритмов показал, что фильтрация сигналов на фоне помех возможна лишь При мощности помехи сравнимой с мощностью сигнала. \

4. Анализ синтезированных алгоритмов обработки информационных сигналов в условиях помех с s-загрязненным распределением при помощи разработанного пакета программ показал, что обнаружение сигналов ухудшается в случаях, когда плотность распределения помехи отличается от гауссовской. Эвристические устойчивые алгоритмы (на основе жесткого и мягкого ограничителей, ограничителя со сбросом и ограничителя с треугольной характеристикой) позволяют повысить качество обнаружения.

5. Разработаны и проанализированы робастпые процедуры обработки сигналов, синтез которых 'проводился на основе минимаксного подхода. Наихудшие характеристики обнаружения сигналов в условиях помех с s-загрязненным распределением и q-точечного семейства получились в случаях помех с наименее благоприятными распределениями из всех рассмотренных плотностей.

6. Проведенный анализ робастных алгоритмов измерения скорости и ускорения нескольких маневрирующих объектов на основе оценок фильтрации и интерполяции показал, что при применении таких алгоритмов дисперсии ошибок фильтрации скорости и ускорения уменьшились более чем в десять раз по сравнению с применяемыми на практике алгоритмами.

Основное содержание диссертации отображено в следующих публикациях.

1.Костров В. В., Жиганов С. Н., Ракитин A.B. Обработка сигналов в коррелированных шумах// Новые информационные технологии. Информационное, програмное и аппаратное обеспечение: Тез. докл. Все-рос. науч. - техн. конф. студентов и аспирантов. - Таганрог, 1995. С. 198199.

2.Костров В. В., Жиганов С. Н. Исследование устойчивости фильтра Калмана-Бьюси при воздействии коррелированных помех// Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Сб. докл. междунар. науч. - техн. конф. - Пенза, 1996. С. 58 - 59.

3.Костров В.В., Жиганов С.Н. Исследование устойчивости фильтра Калмана-Быоси при воздействии коррелированных помех/ Измерительная техника. .Ча 8. 1997. С. 23-27.

4.Костров В. В., Жиганов С. Н. Исследование характеристик компенсатора помех с перекрестными связями// Актуальные проблемы ана-

л и за и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и сис-тем^Сб. докл. междунар. науч. - техн. конф. - Пенза. 1997. С. 43.

;5.Костров В. В., Жиганов С. Н. Характеристики устройств приема сигналов на фоне помех с использованием компенсаторов// XXIII Гага-ринские чтения: Тез. докл. Всерос. Молодежи, науч. конф. - М.: МГА-ТУ, 1997. С. 65-66.

6.Костров В. В., Жиганов С. Н. Исследование алгоритмов обработки сигналов на фоне коррелированных помех и белого шума// Системы, методы обработки и анализа данных/ Под. ред. С.С. Садыкова. -Ташкент: НПО "Кибернетика" АН РУз, 1997. С. 145-158.

7.Костров В. В., Жиганов С. Н. Компенсатор помехи с дополнительной обратной связью по сигналу// Системы, методы обработки и анализа данных/ Под. ред. С.С. Садыкова. - Ташкент: НПО "Кибернетика" АН РУз, 1997. С. 159-162.

8.Костров В.В., Жиганов С.Н. Характеристики устройств приема сигналов на фоне помех с использованием «обеляющих» фильтров// Научные достижения муромских ученых: Тр. Муром, ин-та/ Под ред. Н.В. Чайковской. - Владимир, 1997. С. 162-167.

9.Костров В.В., Жиганов С.Н. Исследование характеристик устройств фильтрации сигналов на основе компенсатора помех с перекрестными связями/ Измерительная техника. № i2, [998. С. 36-38.

10.Костров В.В., Жиганов С.Н. Характеристики компенсатора 4M помехи/ Радиотехника и электропика в' народном хозяйстве. Тезисы докладов науч. - техн. конф. студентов и аспирантов вузов России. - М.: Изд-во МЭЙ, 1998. Т. I. С. 98-99.

11.Костров В.В., Жиганов С.Н., Ракитин A.B. Эффективность компенсации комплекса модулированных помех/ Научные труды муромских ученых: Материалы 33-й науч. - техн. конф. преподавателей, сотрудников и аспирантов по итогам работы за 1997 год, Владимир. 1999. С. 114-117.

12.Костров В. В., Жиганов С. Н. Устойчивость фильтра Калмана-Бьюси при априорной неопределенносш относительно параметров сигнала// Теория цепей и сигналов: Тез. докл. III Всерос. науч. - техн. конф. с междунар. участием. Таганрог. 1996/ Ред. журп. Изв. вузов Электромеханика." Новочеркасск, 1996. С. 24-25.

13.Костров В. В., Жиганов С. Н. Фильтр Калмана. устойчивый к неточно известным параметрам сигнала/ Обработка сложных сигналов с применением цифровых устройств и функциональной электроники: Межвузовский сборник научных трудов, Рязань, 1996. С. 15-16.

14.Костров В. В., Жиганов С. Н. Алгоритм обработки траекторных данных, устойчивый к маневру объекта/ К.Э. Циолковский - 140 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика: Тез. дохл. Междунар. науч. - техн. конф., Рязань, 1997. РГРТА. С. 43 - 46.

15.Костров В.В. Жиганов С.Н. Робастный алгоритм слежения за маневрирующей целью// Перспективны^ технологии в средствах передачи информации: Материалы докладов 2-ой Международной науч. -техн. конф./ Под ред. А.Г. Самойлова, Владимир. Институт оценки земли. - 1997. С. 140-143 ;

16.Костров В.В.. Жиганов С.Н., Ракитин А.В. Робастный алгоритм цифровой обработки траекторных измерений маневрирующих целей/ Цифровая обработка сигналов и ее применение: Первая Международная конференция и Выставка. - M.: 1998. T. III. С. 37-41.

17.Viktor V. Kostrov, Sergey N. Zhiganov, Alexey V. Rakitin Robust algorithm of digital processing trajectory 'measurementsof the manoeuvring targets/ The 1-st International Conférence and Exhibition «Digital Signal Processing And Its Applications». 1998, Moscow, Russia, vol. III-E. p. 25-28.

18.Костров В.В., Жиганов С.H., Ракитин А.В. Робастный алгоритм интерполяции траекторий нескольких маневрирующих целей// Радиоэлектронные системы и устройства: Межвузовский сборник научных трудов, Рязань: РГР'ГА. 1999. С. 20-24.

19.Костров В. В., Ракитин А.В., Жиганов С. П. Библиотека классов для моделирования систем обработки сигналов// Новые информационные технологии. Информационное, программное и аппаратное обеспечение: Тез. докл. Всерос. науч. - техн. конф. студентов и аспирантов, Таганрог, 1995. С. 197.

20.Жиганов С.Н., Комаров В.А. Программа моделирования обнаружения сигналов в условиях гаусссвсхих и негауссовеких помех,' Радиотехника и электроника в народном хозяйстве. Тезисы докладов науч. - техн. конф. студентов и аспирантов вузов России. - М.: Изд-во МЭИ, 2000. Т. 1. С. - 103.

f? tyU'