автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.14, диссертация на тему:Селекция целей, совершающих возвратно-поступательное движение

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

005000822

Охотников Денис Александрович

На правахрукописи

ш

СЕЛЕКЦИЯ ЦЕЛЕЙ, СОВЕРШАЮЩИХ ВОЗВРАТНО-ПОСТУПАТЕЛЬНОЕ ДВИЖЕНИЕ

1 7 НОЯ 2011

Специальность 05.12.14- «Радиолокация и радионавигация»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2011

005000822

(

Работа выполнена на кафедре аналоговых и цифровых радиоэлектронных систем РадиоВТУЗа Московского авиационного института (национального исследовательского университета).

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Иммореев Игорь Яковлевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, главный научный сотрудник Куприянов Александр Ильич

кандидат технических наук Анищенко Леся Николаевна

Ведущая организация: ОАО «Всероссийский научно-

исследовательский институт радиотехники» (ВНИИРТ)

Защита диссертации состоится " MO<P¿jh, Л 2011г. вчасов на заседании диссертационного совета Д 212.125.03 в Московском авиационном институте (национальном исследовательском университете) по адресу: 125993, г. Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д. 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ.

Автореферат разослан " /3" /О _ 2011 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.125.03, К.Т.Н., доцент

М.И. Сычев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Развитие современной элементной базы создало благоприятные условия для появления такого направление радиотехники, как радиолокация биологических объектов. Это направление интенсивно развивается в настоящее время и находит применение в различных отраслях жизнедеятельности человека. Задача обнаружения движения человека за непрозрачными преградами стоит перед спецслужбами и армией. Обнаружение людей под обломками разрушенных зданий является одной из основных задач спасательных операций после терактов и разрушений, вызванных землетрясениями.

К подобным вопросам относится определение биометрических параметров человека на предприятиях, связанных с повышенной опасностью, в частности, контроль над психофизиологическим состоянием машиниста электропоезда или пилота самолета. Бесконтактное слежение за частотой пульса и дыхания человека находит большое применение в медицине, а построение траектории движения грудной клетки, вызванное сердечной и дыхательной деятельностью, может дать новые материалы для исследований в кардиологии. В последние годы это направление получило название «Биорадиолокация».

Для решения поставленных задач в биорадиолокации наиболее широко применяются методы частотной модуляции и фазового детектирования. Использование широкополосных (ШП) и сверхширокополосных (СШП) сигналов позволяет осуществлять пространственную селекцию, что увеличивает точность и чувствительность используемых методов. Исследования в этой области ведутся и в России и за рубежом и направлены на создание новой аппаратуры и новых теоретических моделей.

Основным отличием биорадиолокации от традиционной радиолокации является особенность движения «цели» - грудной клетки и сердца человека или животного -возвратно-поступательное движение. Однако практически все авторы отмечают, что использование классических методов СДЦ в случаях селекции цели, совершающей возвратно-поступательное движение на фоне неподвижных местных предметов, приводит к энергетическим потерям, величина которых зависит от амплитуды движения объекта. При энергетических потерях сигнала невозможным становится и

восстановление траектории движения наблюдаемых объектов, особенно необходимого в медицинских приложениях. Причиной этих потерь является удаление выходными ФВЧ постоянных составляющих сигнала, появляющихся в квадратурных каналах приемника при наблюдении объекта, совершающего движение, спектр которого частично совпадает со спектром сигнала (рис. 1), отраженного от неподвижных местных предметов. Эта же проблема приводит к искажению траектории при восстановлении ее по неполным данным.

Разработка методов подавления сигналов от местных предметов (МП) при возвратно-поступательном движении цели, свободных от энергетических потерь, позволит

синтезировать более эффективные схемы селекции движущейся цели, а также алгоритмы восстановления траектории движения.

Таким образом, задача разработки алгоритмов селекции целей, движущихся возвратно-поступательно, а также восстановления траектории движения таких целей, свободных от энергетических потерь, является актуальной.

Цель работы

Разработка метода селекции цели, совершающей возвратно-поступательное движение, с совместным использованием обеих квадратур фазового приемника для подавления сигналов, отраженных от МП, что позволит снизить энергетические потери, возникающие в схеме с частотным подавлением, а также даст возможность восстановления траектории движения такой цели.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи

1. Анализ существующих алгоритмов селекции целей применительно к целям, совершающим возвратно-поступательные движения, и алгоритмов восстановления траектории движения, применительно к траектории движения грудной клетки человека.

Спектр сигнала, отраженного от цели

О №

Спектр сигнала, отраженного от МП

Рис. 1. Пересечение спектров сигнала, отраженного от цели, совершающей возвратно-поступательное движение и сигнала отраженного от МП

2. Построение математических моделей наблюдения радиосигнала, отраженного от объекта, совершающего возвратно-поступательное движения, с целью анализа и выявления особенностей при наблюдении такой цели.

3. Синтез алгоритма селекции цели, движущейся возвратно-поступательно, а также метода построения траектории подвижного объекта по двум квадратурам фазового приемника.

4. Создание программной модели и математическое моделирование разработанных методов в условиях наличия шумов и сигналов, отраженных от МП, с целью проверки их работоспособности и сравнения с существующими методами.

5. Проведение экспериментов с использованием сверхширокополосных радиолокационных устройств для апробации предложенных алгоритмов в реальных условиях.

Предмет исследования

Предметом исследования является метод обработки сигналов радиолокаторов с фазовым приемником, обеспечивающий селекцию цели, движущейся возвратно-поступательно на фоне неподвижных местных предметов, и восстановление траектории движения грудной клетки и сердца человека.

Объект исследования

Объектом исследования являются алгоритмы селекции движущейся цели и восстановления траектории движения грудной клетки и сердца человека, по двум квадратурам фазового приемника.

Методы исследования

Решение поставленных задач осуществляется с использованием методов статистической радиотехники и математического анализа, аналитического и имитационного стохастического моделирования, экспериментальных исследований.

Научная новизна

Радиолокационные методы наблюдения за живыми объектами являются дистанционными и бесконтактными, что обуславливает их неоспоримые преимущества перед традиционными методами (электрокардиограмма, эхокардиограмма). Дистанционный бесконтактный контроль сердечной и

дыхательной деятельности человека открывает новые возможности и ставит новые задачи. К ним относятся задачи обработки сигналов, где из-за возвратно-поступательного движения цели неприменимы методы обычной обработки.

Разработаны новые алгоритмы селекции цели, движущейся возвратно-поступательно, и алгоритмы построения траектории подвижного объекта по двум квадратурам фазового приемника.

Создана программа, реализующая предложенные алгоритмы, сочетающая в себе возможности обработки данных, полученных как от реального радиолокатора, так и сгенерированных при помощи программы.

Получены качественные и количественные результаты, подтверждающие работоспособность предложенных алгоритмов и эффективность их использования.

Приведены новые экспериментальные результаты, полученные с использованием предложенных алгоритмов.

Практическая ценность и значимость

Предложены алгоритмы, позволяющие эффективно решить задачу обнаружения живых объектов, бесконтактной фиксации частоты дыхания и сердцебиения, а также восстановления траектории движения грудной клетки.

Исследование предложенных алгоритмов с помощью математического и имитационного моделирования позволяет сравнить их эффективность в различных ситуациях. Получены оценки эффективности применения предложенного алгоритма и алгоритма с частотным подавлением сигналов от МП применительно к селекции цели, совершающей возвратно-поступательные движения, для различных значений параметров сигнала и цели (длины волны сигнала, амплитуды движения цели и др.).

Реализованные в программе моделирования алгоритмы обработки сигнала позволяют оценить вычислительные затраты на обработку сигнала. Это имеет большое значение при выборе алгоритма с учетом вычислительных ресурсов системы и при реализации потокового (в реальном времени) процесса обработки сигнала.

Достоверность

Обоснованность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается использованием апробированных методов статистического анализа и высокой степенью совпадения результатов

математического и имитационного моделирования, а также проверкой предложенных алгоритмов на реальных данных в ходе проведенных экспериментов.

Использование результатов работы

Предложенные методы и результаты математического и имитационного моделирования использовались в следующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, выполненных в Московском авиационном институте:

1. СЧ ОКР «Создание аппаратно-программного комплекса, реализующего импульсное электромагнитное воздействие на технические средства и измерение характеристик отраженных от них сигналов», шифр «Воланд-М», контракт № 40460-14440/018/Ю-2010 от «10» июня 2010 года-заказчикЗАО «ГруппаЗащиты-ЮТТА».

2. СЧ НИР «Исследование возможности определения местоположения персонала, работающего на объекте с повышенной опасностью» Государственный контракт от 01 февраля 2008 года № 1649-03/35580-14440 СЧ НИР «Мокасин», шифр «Мокасин-МАИ», заказчик - Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт «Квант»,

3. Грант Российского фонда фундаментальных исследований «Обнаружение и измерение параметров живых малоподвижных и неподвижных объектов с использованием сверхширокополосных радиолокационных систем малой дальности». Шифр «09-02-13581-офи_ц».

4. Грант Российского фонда фундаментальных исследований «Исследование особенностей работы и методов построения сверхширокополосных радиосистем с большими антеннами с учетом деформации структуры сигналов и диаграмм направленности, возникающей в процессе излучения и приема». Шифр «11-07-00732-а».

Апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1. 3-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации». Россия, Суздаль, 22-24 сентября, 2009.

2. III Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь». Россия, Москва, 26-30 октября 2009.

3. 3-я Всероссийская научная конференция «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Муром 29 июня 2010.

4. Международная конференция «Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals». Ukraine, Sevastopol, 6-10 September, 2010.

5. 4-я Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь». Россия, Москва, 23 ноября - 3 декабря 2010.

6. Конкурс научно-технических работ и проектов «Молодежь и будущее авиации и космонавтики-2010» 2010.

Публикации

По основным результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано девять печатных работ, из них три научные статьи в журналах находящихся в перечне ВАК и шесть тезисов докладов.

Положения, выносимые на защиту

1. Синтезированный метод селекции позволяет полностью устранить или снизить энергетические потери, возникающие в результате использования частотных методов подавления сигналов, отраженных от МП, при селекции целей, совершающих возвратно-поступательное движение. Реализуется возможность полного восстановления траектории движения объекта при устранении энергетических потерь предложенным методом.

2. Разработанные математическая и имитационная модели систем обработки сигналов, принятых от квадратурного приемника, позволяют провести сравнительный анализ предложенных и известных алгоритмов при различных параметрах сигнала.

3. Экспериментально показана эффективность использования сверхширокополосных систем для решения задач селекции цели, движущейся возвратно-поступательно, точного измерения частоты и восстановления траектории движения грудной клетки и сердца живых объектов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 70 источников. Основная часть работы изложена на 172 страницах машинописного текста. Работа содержит 144 рисунка, 9 таблиц и 125 формул.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

В первой главе проведен обзор известных приборов, предназначенных для обнаружения и наблюдения за живыми объектами, алгоритмов обработки данных и анализ их применения. Выделены три основных направления развития подобных приборов и приведены наиболее известные экземпляры отечественных и зарубежных организаций.

Все радиолокационные приборы, предназначенные для наблюдения за людьми, можно разделить на три основные группы:

1. Обнаружение людей за стенами;

2. Обнаружение людей под завалами;

3. Медицинское обследование людей.

Рассмотрены основные методы построения радиолокаторов, предназначенных для обнаружения людей на фоне отражений от МП. Выполнен обзор литературы по радиолокационному наблюдению живых объектов.

Большинство современных радиолокационных методов селекции движущейся цели на фоне пассивных, неподвижных или малоподвижных МП основан на различии скоростей цели и МП, которое позволяет разделить принятые эхосигналы по различию доплеровского сдвига несущей частоты.

Выделение доплеровских частот сигналов, принятых от движущихся целей, производится в схеме обнаружителя, пример которой приведен на рис. 2. Так как начальная фаза эхосигнала случайна, возможно отсутствие сигнала на выходе коррелятора, при наличии его на входе, поэтому в приемнике используются два квадратурных канала. Опорные сигналы квадратурных каналов сдвинуты друг относительно друга на ж/2. На выходе корреляторов фильтры высоких частот выделяют сигнал доплеровской частоты. Далее происходит объединение квадратурных компонент.

________ФД____________|

Рис.2. Структура селектора движущейся цели с квадратурными каналами.

ФД - фазовый детектор, ФВЧ - фильтр высоких частот, ПУ - пороговое устройство

ФД

Коррелятор позволяет выделить перемещение наблюдаемого объекта на расстояния, равные десятым долям длины волны излучаемого сигнала. ФВЧ предназначен для подавления составляющих принятого сигнала, вызванных отражениями от МП. Система СДЦ, схема которой показана на рис. 2, эффективно обнаруживает движущиеся цели, имеющие радиальную составляющую скорости относительно РЛС на фоне неподвижных местных предметов и не изменяющие за период наблюдения своих динамических характеристик, что позволяет накопить хотя бы несколько периодов доплеровской частоты в выходных фильтрах высоких частот.

При селекции цели, совершающей не простое поступательное движение, а, например, возвратно-поступательное, частотные методы СДЦ подавляют часть полезного сигнала, совпадающего в частотной области с сигналом, отраженным от МП, что приводит к энергетическим потерям системы и снижению ее эффективности. Основным выводом первой главы является то, что в существующих схемах селекции движущихся целей наблюдаются энергетические потери в условиях селекции подвижного объекта, совершающего возвратно-поступательные движения с амплитудой, значительно меньшей длины волны излучаемого сигнала.

Во второй главе произведен синтез СДЦ, эффективно работающей в условиях селекции точечной цели, совершающей возвратно-поступательные движения, а также метод восстановления траектории движения такой цели.

Оценена эффективность схемы СДЦ (рис.2) для селекции объекта, совершающего возвратно-поступательное движение (например, грудной клетки человека на фоне местных предметов).

Сигналы на выходах ФД определяются следующим выражением:

где:

Ей - амплитуда излученного сигнала;

Е\ - амплитуда принятого сигнала;

Т— время интегрирования интегратора;

(Во - несущая частота излучаемого сигнала;

Я(\)—траектория движения цели;

Дф - разность фаз опорного и принятого сигналов;

Рь Рд - постоянные напряжения вызванные отражением от МП.

Расстояние от радиолокатора до грудной клетки дышащего человека медленно

меняется по квазипериодическому закону, имеющему участки с нулевыми

скоростями. В качестве модели такого движения используем гармонический закон,

(2)

который также обладает участками с нулевыми скоростями и вызовет пересечение

спектров полезного сигнала и сигнала, отраженного от МП:

Й(Г)=Д, (3)

где АЯ - амплитуда движения объекта;

круговая частота движения объекта, F- частота движения объекта; 0 - начальная фаза движения объекта.

Подставив траекторию движения объекта (3) в (1) и (2), получаем выражения

выходов квадратурных каналов:

+ Р„ (4)

+ Р0. (5)

Выражения могут быть разложены в ряд Фурье, амплитуды гармонических функций ряда выражены функциями Бесселя 1-го рода «-го порядка •/„(">) (6) и (7):

=+++- 1ХП.. (7)

На примере первой квадратуры рассмотрим составляющие сигнала.

1) ^-'сЛ ^ I - «полезная» постоянная составляющая сигнала.

2) 24>>2;л„[^Со5(2«(п/+е))-4,2|;л„_|^5щ((2«-1Хс2/+е))-переменная

составляющая сигнала.

3) Р/- постоянная составляющая, вызванная отражением от неподвижных предметов.

Произвести разделение постоянных составляющих, принадлежащих полезному сигналу и сигналам от МП, не представляется возможным методами частотной фильтрации.

Зависимость относительных потерь энергии от отношения амплитуды колебания объекта к длине волны излучаемого сигнала представлена на рисунке 3.

Рис. 3. Зависимость потерь АЛ

энергии от

Система СДЦ (рис. 2) выделяет движущуюся цель без потери энергии сигнала, когда цель совершает движение, не вызывающее частичного совпадения спектров сигналов, отраженных от цели и от МП. Селекция же целей, совершающих, например, возвратно-поступательное движение, приводит к энергетическим потерям и снижению эффективности метода селекции. Одновременное присутствие в квадратурных каналах приемника постоянной составляющей полезного сигнала и постоянных составляющих сигналов, отраженных от неподвижных предметов, приводит к потерям при использовании фильтрации как метода подавления сигналов от МП.

Пояснен процесс формирования полезной постоянной составляющей в квадратурных компонентах при селекции сигнала, отраженного от движущегося объекта. Рассмотрена зависимость сигналов на выходах фазовых детекторов квадратурных каналов от отношения амплитуды движения объекта АК к длине волны излучаемого сигнала А« и от расстояния до объекта Я при его возвратно-поступательном движении (рис. 4).

Векторное или комплексное представление сигнала, фаза которого меняется по гармоническому закону, при его отражении от объекта, совершающего возвратно-поступательное движение, представлено на рисунке 5.

С помощью векторного представления сигнала на плоскости, рассмотрены примеры формирования квадратур сигнала на отрезке времени наблюдения, при его отражении от объекта, движущегося с различной амплитудой АЯ и начальной фазой Д(р

(рис. 6 а, б, в). Рис. 5. Трехмерное представление сигнала с

гармонически изменяющейся фазой при его отражении от объекта, совершающего возвратно-поступательное движение

Ртах . 1

1" Ртт

й)

О о о

I_

гттжШШШмШШМШШШШШШ

Рис. 4. Схема перемещения объекта, совершающего возвратно-поступательное движение

ВШ«р|Ш пжщкосгь

ЩВ . (Ш

! j Qs

Ii Щ^ъ

I «q

Рис. 6 б. Векторная плоскость Рис. 6 в. Векторная плоскость при ЛЯ = VI 8, Лф = 2т + я/2 при АR = Хо/4, Дф = 2пп

Движение наблюдаемого объекта вызывает изменение фазы эхосигнала, обратно пропорциональное длине волны излучаемого сигнала. Это изменение фазы приводит к изменению угла наклона вектора, описывающего сигнал. Но так как амплитуда сигнала при этом остается неизменной, то все точки на плоскости, соответствующие положению конца этого вектора, равно удалены от его начала, т.е. лежат на окружности.

При наличии больших отражений от неподвижных предметов в квадратурных каналах появляется постоянная составляющая, вызванная этими отражениями. В этом случае результирующий вектор принятого сигнала г представляет собой сумму векторов, один из которых является суммарным вектором сигналов, отраженных от всех неподвижных предметов р, а другой - вектором сигнала, отраженного от подвижного объекта s (рис. 7).

Амплитуда и фаза суммарного вектора сигнала, отраженного от неподвижных МП, случайны для каждой конкретной ситуации и переносят центр окружности, по которой вращается конец вектора сигнала, отраженного от движущейся цели, в случайную точку на векторной плоскости (рис, 7).

В тех случаях, когда при любом движении цели -поступательном или возвратно-поступательном -амплитуда этого движения АR превышает четверть длины волны излучаемого сигнала V конец вектора сигнала, отраженного от движущейся цели, пробегает все точки окружности (рис. бв). В этом случае полезные постоянные составляющие в квадратурных каналах приемника близки к нулю. Конец суммарного вектора сигналов, отраженных от неподвижных предметов, совпадает с центром окружности.

Рис. 6 а. Векторная плоскость при AR = VI8, Дф = 2яп + п3Л

а образованные им постоянные составляющие в каждом квадратурном канале удаляются ФВЧ. После удаления этих постоянных составляющих центр окружности вектора сигнала, отраженного от движущейся цели, перемещается в центр координат векторной плоскости.

В тех случаях, когда амплитуда движения цели становится меньше четверти длины волны излучаемого сигнала, конец вектора сигнала, отраженного от движущейся цели, перемещается только в пределах сектора окружности (рис. 6а и 66). Центр тяжести этого сектора не совпадает с геометрическим центром окружности, и, в результате, образуются постоянные составляющие сигнала, отраженного от движущейся цели, которые ФВЧ удаляет, что приводит к энергетическим потерям этого сигнала.

Проблема в ряде частных случаев решается увеличением несущей частоты зондирующего сигнала, однако в случаях наблюдения подвижных объектов за оптически непрозрачными препятствиями увеличение частоты сигнала приводит к снижению его проникающей способности.

Для селекции движущихся целей при любой траектории их движения необходим метод, позволяющий обеспечить подавление постоянной составляющей в квадратурных каналах, вызванной отражением сигнала от неподвижных предметов, и сохранить постоянную составляющую сигнала, вызванную его отражением от движущейся цели.

Для реализации такого метода можно использовать то обстоятельство, что вектор сигнала, принятого от точечной движущейся цели, описывает на векторной плоскости за время наблюдения окружность или ее часть (рис. 5 - 6а-6в), а вектор сигнала, отраженного от неподвижных предметов, соединяет центр этой окружности с началом координат (рис. 7). Если по данным измерений удастся определить параметры этой окружности, найти ее центр и перенести его в начало координат, то тем самым будет удалена постоянная составляющая сигнала, вызванная отражением сигнала от неподвижных предметов и сохранены все данные о сигнале, отраженном от движущейся цели. Таким образом, при условии наблюдении одной точечной цели, решение задачи сводится к нахождению центра окружности, описываемой вектором этого сигнала

Найти центр окружности можно по трем известным точкам окружности, решив систему трех уравнений. Для повышения точности определения координат центра

> .......... u-'rfi) U(t> —» ПУ

Urft)

dO

Рис. 8. Структура СДЦ с предложенным методом подавления сигнала от МП

необходимо использовать возможно большее число измеренных данных, что позволит применить известные методы аппроксимации полученных данных.

В качестве метода аппроксимации в работе рассмотрен известный метод наименьших квадратов (МНК).

Получены функции определения координат центра окружности по обеим осям: а ='Рх(Х,У),Ь = Ру(Х,}1

где Хи У- векторы координат аппроксимируемых точек.

Предлагаемая схема подавления сигнала, отраженного от МП, состоит из двух блоков: блок ОЦ (определитель центра), который

выполняет операцию определения центра

сигнальной окружности на векторной плоскости, и блок вычитания БВ, реализующий перенос центра окружности в начало координат (рис. 8). Так как центр окружности на векторной плоскости представляет собой конец вектора сигнала, отраженного от МП, то вычитание его из первоначальных значений сигнала в квадратурных каналах осуществляет подавление сигнала, вызванного отражением от МП.

Математическое представление сигналов квадратурных каналов предложенной схемы:

1/1=1/1- Рх(и10.. иш, ив0.. Ще,), 1/в=ив- рУ(и10.. им, иао..ивы),

где и10..ит и иоо..иды - векторы дискретных значений первой и второй квадратуры.

Таким образом, энергетические потери, присущие рассмотренной системе СДЦ, могут быть уменьшены в случае, когда подавление сигналов от МП происходит алгоритмом, использующим обе квадратуры. Синтезированный метод реализует и подтверждает это.

В третьей главе представлено математическое и имитационное моделирование процессов системы СДЦ.

Имитационная модель включает в себя блоки: модель входных воздействий (источник сигнала), блок обработки сигналов, блок анализа результатов обработки.

Модель входных воздействий (блок источника сигнала) позволяет:

- моделировать сигналы с заданными параметрами движения объекта, сигналов, отраженных от МП, и параметрами шума;

- считывать данные по СОМ порту с радиолокатора и передавать на обработку;

- записывать в файл и сохранять полученные данные от радиолокатора для последующего считывания;

- считывать записанные данные для передачи на дальнейшую обработку.

Для считывания данных по СОМ порту был разработан протокол общения с радиолокатором. Протокол позволяет передавать оцифрованные значения напряжения обеих квадратур, запускать и останавливать процесс измерения, устанавливать значения линии задержки, устанавливать режимы сканирования, передавать запросы контроля состояния радиолокации.

Разработан формат хранения данных, в соответствии с которым помимо самих данных, принятых от радиолокатора, хранятся технические параметры, а также описание условий, при которых происходит запись данных.

Блок обработки сигнала представлен реальным алгоритмом подавления сигналов, отраженных от МП, причем благодаря модульной структуре имитационной модели возможно подключение как существующих, так и предложенных методов.

В модели реализованы возможности:

- обработка полученных сигналов с помощью частотной системы СДЦ;

- обработка сигналов с помощью предложенной схемы.

В блоке анализа результатов обработки реализованы следующие возможности:

- формирование текстовых файлов с результатами обработки для последующего анализа в математических пакетах МаШСас!, МаЛаЬ, 81а1Азз5з1;

- самостоятельная обработка результатов и отображение в текстовом и графическом виде.

При сохранении результатов моделирования есть возможность выбора, на каком шаге обработки произвести выборку данных, представления графического отображения состояния сигнала на каждом шаге и возможность выбора временного интервала для сохранения в файл различных форматов: Ш, хс1, сбу.

Имитационная модель реализована в программе, пользовательский интерфейс

которой приведен на рис. 9.

*>... ......

Рис. 9. Экранная форма программы моделирования

Проведено сравнение энергетических потерь, возникающих при селекции движущейся возвратно-поступательно цели, в серии экспериментов для двух методов СДЦ в зависимости от амплитуды движения цели. Рассмотрены случаи СДЦ с частотным методом подавления сигналов, отраженных от МП, и предложенным методом (рис.10). Произведена оценка зависимости энергетических потерь от количества аппроксимируемых точек для разных значений сигнал/шум (рис. 11).

I м

I «■

Рис. 11. Зависимость потерь от числа точек.

ДО/Хо = 0.1; сигнал/шум 6,10,20 дБ. Сплошная линия — 20дБ, пунктирная линия — ЮдБ, точечная линия — 6дБ.

Рис. 10. Зависимость потерь энергии от амплитуды движения объекта по 64 точкам,

сигнал/шум ЮдБ. Сплошная линия — предложенный метод, пунктирная линия — частотный метод подавления сигналов от МП.

Для анализа работы предложенной схемы в отсутствии сигнала рассмотрен коэффициент подавления помехи ш (рис.12) в зависимости от числа точек аппроксимации N и СКО шума о на входе фильтра, нормированного к величине пассивной помехи Ш:

>е = 201og

'+Рп

где Р/ вых и Рд_вых значения сигналов в квадратурных каналах на выходе блоков вычитания,

В выводах по главе отмечено, что использование предложенного метода подавления сигналов от МП, основанного на аппроксимации окружностью, в схемах СДЦ, снижает энергетические потери по сравнению с ФВЧ при наблюдении цели, совершающей возвратно-поступательное движение. В других же случаях предложенная схема работает не хуже эквивалентной схемы с частотной фильтрацией.

Четвертая глава посвящена описанию экспериментов с использованием радиолокатора для обнаружения людей за стенами Данник-5м (рис. 13).

Характеристики радиолокатора:

- центральная частота спектра 3.5 ГГц;

- ширина полосы частот 500 МГц;

- длительность импульса 2 не;

- частота повторения импульсов 5 МГц;

- импульсная излучаемая мощность 0,5 Вт;

- средняя излучаемая мощность 5 мВт;

- динамический диапазон приемника 70 дБ;

- ширина луча антенны 60° х 30°.

Проведены эксперименты по исследованию работы предложенных алгоритмов селекции движущейся цели и восстановления траектории движения, в том числе при наблюдении имитатора грудной клетки человека, наблюдении грудной клетки дышащего человека, наблюдении идущего человека.

Снижение энергетических потерь алгоритма с использованием предложенного метода подавления сигналов от МП было показано во всех экспериментах по отношению к частотным методам подавления сигналов от МП, а алгоритм восстановления траектории движения объекта показал результаты, соответствующие заданным на имитаторе параметрам.

Рис. 12. Зависимость коэффициента подавления помехи \н от числа точек аппроксимации N и относительного шума а

Рис. 13. Внешний вид радиолокатора для обнаружения людей за стенами Данник 5м

В ряде экспериментов с человеком оценивалась траектория движения грудной клетки, вызванная сердечно-дыхательной активностью организма. Одновременно с радиолокационными измерениями проходили замеры частоты пульса и дыхания человека, которые составили 79 и 14 раз в минуту соответственно. Измерения частоты пульса верифицировались с помощью электрокардиографа, частоту дыхания подсчитывал испытуемый.

На рисунках 14а и 146 представлены графики зависимостей напряжений в квадратурных каналах от времени, представлены также отображение их на векторной плоскости (рис.15), сигнал на выходе обработки (рис.16) траектория движения грудной клетки, восстановленная предложенным методом (рис. 17) и спектр полученного сигнала (рис. 18). По восстановленному сигналу и спектру видно, что оценки амплитуды и частоты движения соответствуют параметрам реального движения грудной клетки.

Рис. 14а. Зависимость напряжения от времени Рис. 146. Зависимость напряжения от времени на выходе первой квадратуры на выходе второй квадратуры

Рис. 15. Векторная плоскость по данным двух квадратур

.

I 50

I <®

30 20 10

уШ

01 2345670 9 1011121314151617101920

Рис. 16. Сигналы после подавления сигналов от МП Сплошная линия — сигнал на выходе системы обработки с предложенным методом подавления сигналов от МП. Пунктирная линия — подавление сигналов от МП с помощью частотной фильтрации

О 2 4 6 8 10 12 14 16 18 £,С °'5 1 2 2'5

Рис. 17. Траектория движения грудной Рис. 18. Спектр траектории движения грудной клетки человека. клетки человека. 1 - частота дыхания, 2 -

частота сердцебиения. В результате экспериментов по наблюдению дышащего человека отмечено, что

основная гармоника в спектре восстановленной траектории движения цели

соответствует частоте дыхания, а в случае, если раскрыв антенны направлен

непосредственно на грудную клетку человека, то восстановленная траектория

движения отображает и удары сердца.

Рис. 19. Сигналы на выходе обработки при селекции идущего человека. Сплошная линия — сигнал на выходе системы обработки с предложенным методом подавления сигналов от МП. Пунктирная линия — подавление сигналов от МП с помощью частотной фильтрации

Для сравнения работы

предложенного алгоритма селекции движущейся целей был проведен ряд опытов по обнаружению человека, идущего радиально к радиолокатору. Сигналы на выходе системы обработки показаны на рис. 19.

В заключении приведены основные выводы по работе.

К основным научным и практическим результатам, полученным в ходе теоретических и экспериментальных исследований, относятся:

1. Проведен анализ существующих методов СДЦ применительно к селекции целей, совершающих возвратно-поступательное движение, выявлены параметры движения цели, при которых существующие методы малоэффективны.

2. Разработан метод селекции цели, совершающей возвратно-поступательное движение, использующий обе квадратуры фазового приемника для подавления сигналов, отраженных от МП. Это позволяет снизить энергетические потери,

возникающие в схеме с частотным подавлением, а также дает возможность восстановления траектории движения такой цели.

3. Созданная программа математического моделирования позволяет провести сравнительное исследование эффективности различных алгоритмов восстановления истинной траектории объекта, движущегося возвратно-поступательно.

4. Проведен ряд экспериментов, подтверждающих эффективность предложенных методов по снижению энергетических потерь при селекции цели, совершающей возвратно-поступательное движение, в том числе при наблюдении грудной клетки человека.

Публикации по теме диссертации

1. Охотников Д.А. Восстановление траектории движения живых объектов при радиолокационном наблюдении II Сборник докладов Зй международной конференции «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации». Россия, Суздаль, 22-24 сентября, 2009. Материалы конференции. -Москва: «Международный центр научной и технической информации». Стр. 122 -126.

2. Охотников Д.А. Восстановление траектории движения при радиолокационном наблюдении за живыми объектами П Сборник докладов Зй Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь». Россия, Москва, 26-30 октября 2009. Материалы конференции. - Москва: Стр. 250 - 254.

3. Охотников Д.А. Особенности радиолокационного обнаружения целей, совершающих возвратно-поступательное движение // Сборник докладов Зй Всероссийская научная конференция «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Муром 29 июня 2010. Материалы конференции. - Муром: ВлГУ. Стр. 209-214.

4. Охотников Д.А. Особенности радиолокационного обнаружения целей, совершающих возвратно-поступательное движение // Сборник докладов 5й Международной конференции «Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals». Ukraine, Sevastopol, 6-10 September, 2010. Материалы конференции. - Москва: Стр. 154 - 157.

5. Охотников Д.А. Особенности построения СШП радиолокаторов для определения параметров движения человека II Сборник докладов 4й Всероссийской

конференции «Радиолокация и радиосвязь». Россия, Москва, 23 ноября - 3 декабря 2010 г. Материалы конференции. - Москва: Стр. 250 — 254.

6. Охотников Д.А., Степанов Р.Ю. Создание комплекса сверхширокополосных радиолокаторов для авиации и космонавтики. Конкурс научно-технических работ и проектов «Молодежь и будущее авиации и космонавтики-2010». Москва Аннотации работ. - СПб.: Мастерская печати, 2010. -162 с.

7. Охотников Д. А. «Бесконтактный радиолокационный контроль состояния пилота при работе на тренажере» Вестник Московского Авиационного Института 2010, том 17, №3. Стр. 184-192.

8. Охотников Д. А., Корнев Я. И., Иммореев И. Я., Степанов Р. Ю. «Радиолокаторы для наблюдения и контроля помещений и территорий аэропортов и аэровокзалов» Труды МАИ 2011, том 2, №43.

9. Охотников Д.А. «Селекция движущихся целей, совершающих возвратно-поступательное движение». Успехи современной радиоэлектроники, №10,2011.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБЗОР ИЗВЕСТНЫХ ПРИБОРОВ, ПРЕДНАЗНАЧЕННЫХ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И НАБЛЮДЕНИЯ ЗА ЖИВЫМИ ОБЪЕКТАМИ, МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И АНАЛИЗ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ.

1.1 Обзор известных приборов, предназначенных для обнаружения и наблюдения живых объектов.

1.2 Обзор методов радиолокационного наблюдения живых объектов.

1.2.1 Биомеханика дыхания и сердцебиения человека.

1.2.2 Взаимодействие электромагнитных волн и биологических тканей. Диэлектрические свойства тканей человека.

1.2.3 Радиолокационное наблюдение целей, совершающих возвратно-поступательное движение.

Выводы по первой главе.

2. МЕТОД СЕЛЕКЦИИ ЦЕЛИ, СОВЕРШАЮЩЕЙ ВОЗВРАТНО-ПОСТУПАТЕЛЬНОЕ ДВИЖЕНИЕ.

2.1 Особенности селекции цели, совершающей возвратно-поступательное движение.

2.2 Селекция поступательного движения.

2.3 Селекция цели, совершающей возвратно-поступательное движение.

2.4 Формирование постоянных составляющих квадратурных компонент при наблюдении цели, движущейся возвратно-поступательно.

2. 5 Метод селекции.

2.5.1 Определение центра окружности.

2.5.1.1 Постановка задачи поиска центра окружности.

2.5.1.2 Построение окружности по трем точкам.

2.5.1.3 Построение окружности по усредненным трем точкам.

2.5.1.4 Аппроксимация данных окружностью методом наименьших квадратов (МНК).

2.5.1.5 Численное решение системы уравнений.

2.5.1.6 Упрощение системы уравнений для последующего поиска аналитического решения.

2.5.2 Использование метода определения центра окружности для СДЦ.

2.5.3 Восстановление траектории движения объекта.

Выводы по второй главе.

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ НА ВЫХОДЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ.

3.1 Модель системы СДЦ.

3.1.1 Используемые методы моделирования.

3.2 Модель шума.

3.3 Модель сигналов, отраженных от МП.

3.4 Модель сигнала.

3.5 Показатели функционирования. Условия их расчета.

3.6 Расчет показателей энергетических потерь.

3.6.1 Селекция цели; совершающей возвратно-поступательное движение.

3.7 Описание программы моделирования.

3.8;Результаты моделирования.

3.8:1 Зависимость энергетических потерь от амплитуды движения объекта.

3.8.2 Зависимость энергетических потерь от количества*аппроксимируемых точек.

3.8.3 Потери в зависимости от отношения сигнал/шум.

3.8.4 Зависимость коэффициента подавления помехи от количества точек аппроксимации.

3.9 Восстановление траектории движения объекта, совершающего возвратно-поступательное движение.

Выводы по третьей главе.

4. ОПИСАНИЕ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ И-АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ.

4.1 Описание радиолокатора.

4.1.1 Структурная, схема радиолокатора.

4.1.2. Принципы функционирования радиолокатора.

4.1.2.1 Система синхронизации.

4.1.2.2 Передатчик.

4.1.2.3 Приемник.

4.1.2.4. Система обработки и индикации.

4.1.2.5. Система питания.

4.2 Анализ шума в цепях системы СДЦ.

4.2.1 Анализ шума на выходах квадратурных каналов.

4.2.2 Анализ шума на выходе системы обработки.

4.2.2.1 Система СДЦ с частотным методом подавления сигналов от МП.

4.2.2.2 Система СДЦ с предложенным методом подавления сигналов от МП

4.3 Эксперименты по наблюдению и селекции имитатора дыхания на фоне местных предметов.

4.3.1 Общее описание экспериментов.

4.3.2 Описание экспериментов по наблюдению имитатора грудной клетки человека.

4.3.3 Описание экспериментов по наблюдению дышащего человека.

4.5 Селекция идущего человека.

Выводы по четвертой главе.

Актуальность работы

Развитие современной элементной базы создало благоприятные условия для появления такого направления радиотехники, как радиолокация биологических объектов. Это направление интенсивно развивается в настоящее время и находит применение в различных отраслях жизнедеятельности человека. Задача обнаружения движения человека за непрозрачными преградами стоит перед спецслужбами и армией. Обнаружение людей под обломками разрушенных зданий является одной из основных задач спасательных операций после терактов и разрушений, вызванных землетрясениями. Эту проблематику активно развивают за рубежом, примером такого радара может служить радиолокатор Данник 5м (Россия), предназначенный для обзора на открытой местности и обнаружения передвигающихся на ней людей, для целей антитеррористической борьбы, включая обнаружения людей внутри закрытых помещений. Данный СШП радиолокатор представляет собой допплеровский обнаружитель. Результат измерения отображается на светодиодном табло. Для аналогичных целей служат Радиолокатор Xave израильской фирмы Camero, радиолокатор, предназначенный для поиска живых людей под обломками Японской компании Tau Giken Corp и другие.

К подобным вопросам относится определение биометрических параметров человека, на предприятиях, связанных с повышенной опасностью, в частности, контроль над психофизиологическим состоянием машиниста электропоезда или пилота самолета, примером таких устройств является разработка американского института штата Джорджия (Georgia Tech Research Institute) Flashlight. Радар регистрирует сигналы, обусловленные сердцебиением и дыханием человека, находящегося на расстоянии 3 метров от радиолокатора в непосредственной видимости. Бесконтактное слежение за частотой пульса и дыхания человека находит большое применение в медицине, а построение траектории движения грудной клетки, вызванное г сердечной и дыхательной деятельностью, может дать новые материалы для исследований в кардиологии.

Методы радионаблюдения

Для решения поставленных задач наиболее широко применяются методы частотной модуляции и фазового детектирования. Использование широкополосных (ШП) и сверхширокополосных (СШП)1 импульсов позволяет осуществлять пространственную селекцию, что увеличивает точность и чувствительность используемых методов. Исследования в этой области ведутся и в России и за рубежом и направлены на создание новой аппаратуры и новых теоретических моделей. Рассмотрение процессов распространения электромагнитной волны дает возможность построения математических моделей радиоустройств. Создание таких моделей позволит разрабатывать, оптимальные алгоритмы обработки, даст возможность извлечения большей информации из сигналов, классифицировать и анализировать состояния целей, поможет сформулировать требования к аппаратным средствам радиолокаторов и определить наиболее перспективные направления развития рассматриваемой технологии.

Модели

Для лучшего понимания процессов обработки информации и более гибкого построения моделей были изучены и проанализированы параметры и характеристики принимаемого сигнала, были рассмотрены различные радиотехнические схемы принимающего аппарата, результаты этого анализа представлены в диссертации. Разработка моделей и методов обработки данных при радиолокационном наблюдении за живыми объектами необходима для решения важных прикладных задач биорадиолокации [1]. На первом этапе разумно использовать компьютерное моделирование. Такое моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели радиосистем проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить вычислительные эксперименты, так как реальные эксперименты затруднены из-за финансовых и временных факторов. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого сигнала и системы в целом, в частности, исследовать отклик моделируемой радиолокационной системы на изменения ее параметров и начальных условий.

Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явления радиоволны и состоит из двух этапов - сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Создание качественной модели состоит в определении математического аппарата, на базе которого возможно построение количественных моделей и проведение вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д. В качестве методов исследования в диссертации применялось и имитационное моделирование. Кроме того, были разработаны и изготовлены натурные макеты, при помощи которых были набраны необходимые данные для исследования. Проведение экспериментов позволило подтвердить правильность моделей и выполнить отработку предложенных методов обработки данных, что свидетельствует о достоверности и применимости разработанного аппарата. Полученные результаты экспериментов доказывают возможность обнаружения и детектирования биометрических параметров живых организмов с помощью радиолокационных средств с требуемыми характеристиками.

Цель работы

Разработка метода селекции цели, совершающей возвратно-поступающее движение, с совместным использованием обеих квадратур фазового приемника для подавления сигналов, отраженных от МП, что позволит снизить энергетические потери, возникающие в схеме с частотным подавлением, а также даст возможность восстановления траектории движения такой цели.

Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи.

1. Анализ существующих алгоритмов селекции-целей применительно к целям, совершающим возвратно-поступательные движения, и алгоритмов восстановления, траектории движения, применительно к траектории движения грудной клетки человека.

2. Построение математических моделей наблюдения радиосигнала, отраженного от объекта, совершающего возвратно-поступающие движения, с целью анализа и выявления особенностей при наблюдении такой цели.

3. Синтез алгоритма селекции цели, движущейся возвратно-поступательно, а также метода построения траектории подвижного объекта по двум квадратурам фазового приемника.

4. Создание программной модели и математическое моделирование разработанных методов в условиях наличия шумов и сигналов, отраженных от МП, с целью проверки их работоспособности и сравнения с существующими методами.

5. Проведение экспериментов с использованием сверхширокополосных радиолокационных устройств для апробации предложенных алгоритмов в реальных условиях.

Предмет исследования

Предметом исследования является метод обработка сигналов радиолокаторов с фазовым приемником, обеспечивающий селекцию цели, движущейся возвратно-поступательно на фоне неподвижных местных предметов, и восстановление траектории движения грудной клетки и сердца человека.

Объект исследования

Объектом исследования являются алгоритмы селекции движущейся цели и восстановления траектории движения грудной клетки и сердца человека, по двум квадратурам фазового приемника.

Методы исследования

Решение поставленных задач осуществляется с использованием методов статистической радиотехники и математического анализа, аналитического и имитационного стохастического моделирования, экспериментальными исследованиями.

Научная новизна

Радиолокационные методы наблюдения за живыми объектами являются дистанционными и бесконтактными, что обуславливает их неоспоримые преимущества перед традиционными методами (электрокардиограмма, эхокардиограмма). Дистанционный бесконтактный контроль сердечной и дыхательной деятельности человека открывает новые возможности и ставит новые задачи. К ним относятся задачи обработки сигналов, где из-за возвратно-поступательного движения цели неприменимы методы обычной обработки.

Разработаны новые алгоритмы селекции цели, движущейся возвратно-поступательно, и алгоритмы построения траектории подвижного объекта по двум квадратурам фазового приемника.

Создана программа, реализующая предложенные алгоритмы, сочетающая в себе возможности обработки данных, полученных как от реального радиолокатора, так и сгенерированных при помощи программы.

Получены качественные и количественные результаты, подтверждающие работоспособность предложенных алгоритмов и эффективность их использования.

Приведены новые экспериментальные результаты, полученные с использованием предложенных алгоритмов.

Практическая ценность и значимость

Предложены алгоритмы, позволяющие эффективно решить задачу обнаружения живых объектов, фиксации частоты дыхания и сердцебиения, а также восстановления траектории движения грудной клетки.

Исследование предложенных алгоритмов с помощью математического и имитационного моделирования позволяет сравнить их эффективность в различных ситуациях. Получены оценки эффективности применения предложенного алгоритма и алгоритма с частотным подавлением сигналов от МП применительно к селекции цели, совершающей возвратно-поступательные движения, для различных значений параметров сигнала и цели (длины волны сигнала, амплитуды движения цели и др.).

Реализованные в программе моделирования алгоритмы обработки сигнала позволяют оценить вычислительные затраты на обработку сигнала. Это имеет большое значение при выборе алгоритма с учетом вычислительных ресурсов системы и при реализации потокового (в реальном времени) процесса обработки сигнала.

Достоверность

Обоснованность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается использованием апробированных методов статистического анализа и высокой степенью совпадения результатов математического и имитационного моделирования, а также проверка предложенных алгоритмов на реальных данных в ходе проведенных экспериментов.

Использование результатов работы

Предложенные методы и результаты математического и имитационного моделирования использовались в следующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, выполненных в Московском авиационном институте:

1. СЧ ОКР «Создание аппаратно-программного комплекса, реализующего импульсное электромагнитное, воздействие на технические средства и измерение характеристик отраженных от них сигналов», шифр «Воланд-М», контракт № 40460-14440/018/Ю-2010 от «10» июня 2010 года -заказчик ЗАО «Группа Защиты-ЮТТА».

2. СЧ НИР «Исследование возможности определения местоположения персонала, . работающего на объекте с повышенной опасностью» Государственный контракт от 01 февраля 2008 года № 1649-03/35580-14440 СЧ НИР «Мокасин», шифр «Мокасин-МАИ», заказчик - Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт «Квант».

3. Грант Российского фонда фундаментальных исследований «Обнаружение и измерение параметров живых малоподвижных и неподвижных объектов с использованием сверхширокополосных радиолокационных систем малой дальности». Шифр «09-02-13581-офиц».

4. Грант Российского фонда фундаментальных исследований «Исследование особенностей работы и методов построения сверхширокополосных радиосистем с большими антеннами с учетом деформации структуры сигналов и диаграмм направленности, возникающей в процессе излучения и приема». Шифр «11-07-00732-а».

Апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1. 3-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации». Россия, Суздаль, 22-24 сентября, 2009.

2. III Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь». Россия, Москва, 26-30 октября 2009.

3. 3-я Всероссийская научная конференция «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике». Россия, Муром 29 июня 2010.

4. Международная конференция «Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals». Ukraine, Sevastopol, 6-10 September, 2010.

5. 4-я Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь». Россия, Москва, 23 ноября - 3 декабря 2010.

6. Конкурс научно-технических работ и проектов «Молодежь и будущее авиации и космонавтики-2010» 2010.

Публикации

По основным результатам выполненных в диссертации исследований опубликовано девять печатных работ, из них три научные статьи в журналах находящихся в перечне ВАК и шесть тезисов докладов.

Положения, выносимые на защиту

1. Синтезированный метод селекции позволяет полностью устранить или снизить энергетические потери, возникающие в результате использования частотных методов подавления сигналов, отраженных от МП, при селекции целей, совершающих возвратно-поступательное движение. Реализована возможность полного восстановления траектории движения объекта при устранении энергетических потерь предложенным методом.

2. Разработанные математическая и- имитационная модели систем обработки сигналов, принятых от квадратурного приемника, позволяют провести сравнительный анализ предложенных и известных алгоритмов при различных параметрах сигнала.

3. Экспериментально показана эффективность использования сверхширокополосных систем для решения задач селекции цели, движущейся возвратно-поступательно, точного измерения частоты и восстановления траектории движения грудной клетки и сердца живых объектов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 70 источников. Основная часть работы изложена на 172 страницах машинописного текста. Работа содержит 144 рисунка, 9 таблиц и 125 формул.

Заключение

Известно, что существующие схемы СДЦ обладают энергетическими потерями, если спектр сигналов от движущейся цели и спектр сигнала, отраженного от МП, частично перекрываются. Для устранения этого недостатка при наблюдении одиночной точечной цели предложен алгоритм обработки без частотной фильтрации составляющих полезного сигнала и сигнала от МП. В предложенной схеме для выделения сигнала движущейся цели на фоне сигналов, отраженных от неподвижных местных предметов, используется информация одновременно из обоих квадратурных каналов. Показано, что предложенный метод обеспечивает более эффективную селекцию одной точечной цели по сравнению с известными методами.

Как было показано во введении, задача обработки сигналов полученных при радиолокационном наблюдении за живыми объектами, исследована недостаточно подробно и на сегодняшний момент, в виду повышенного интереса к СШП технологиям, является достаточно актуальной.

К основным научным и практическим результатам, полученным в ходе теоретических и экспериментальных исследований, относятся:

1. Проведен анализ существующих методов СДЦ применительно к селекции целей, совершающих возвратно-поступательное движение, выявлены параметры движения цели, при которых существующие методы малоэффективны.

2. Разработан метод селекции цели, совершающей возвратно-поступающее движение, с совместным использованием обеих квадратур фазового приемника для подавления сигналов, отраженных от местных предметов, что позволит снизить энергетические потери, возникающие в схеме с частотным подавлением, а также даст возможность восстановления траектории движения такой цели.

3. Созданная программа математического моделирования позволила провести сравнительное исследование эффективности различных алгоритмов восстановления истинной траектории объекта, движущегося возвратно-поступательно.

4. Проведен ряд экспериментов, подтверждающих эффективность предложенных методов по снижению энергетических потерь при селекции цели совершающих возвратно-поступательное движение, в том числе при наблюдении грудной клетки человека.

1. Staderini Е.М.: UWB radars in medicine. Procs. 1999 1.ternational Ultra Wideband Conference, Washington D.C. USA, September 28-30 1999.

2. Kenneth R. Foster. Dielectric Properties of Tissues //J.D. Bronzino. Handbook of the Biomedical Engineering. CRC Press, Springer, IEEE Press, 2000. V. 1. P.89.1-89.4.

3. Foster K.R, Schwan H.P. Dielectric properties of tissues and biological materials: A critical review //Crit. Rev. Biomed. Eng. 1989. V.17, No.l. P.25-104.

4. Финкелыптейн M. И. Основы радиолокации: Учебник для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1983. — 536 с. Ил.

5. Обнаружение и дистанционная диагностика людей за препятствиями с помощью РЛС./ Бугаёв А.С., Васильев И.А., Ивашов С.И. и др. // Радиотехника. 2003. - №7. - С. 42-47.

6. Радиолокатор Portaguard. Intruders Detector Portaguard //Jane's International Defense Review, 1998. No 6. P. 43

7. Радиолокатор Xaver800. http://www.camero-tech.com/xaver800.shtml, Xaver™ 800 Through-Wall Vision.

8. Радиолокатор Radar Scope. http://www.defense.gov/news/newsarticle.aspx?id:=14711.

9. Описание радиолокатора LifeGuard http://www.dklabs.com.

10. Method for Discovering the location of a Living Object and Microwave Location Device for Realizing the Same: i.e. 6208286 US /V.R. Osipov, G.S. Ikramov filed 05.11.99; pub. 27.03.01.

11. Способ обнаружения местоположения живого объекта и микроволновый локатор для осуществления этого способа:а.с. 2159942 РФ /В.Р. Осипов, Г.С. Икрамов заявл. 06.05.97;опубл. 27.11.00.

12. Staderini Е.М., UWB Radars in Medicine, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, January 2002, pp. 13-18

13. Романов А.И. Медицина сна. M.: Фирма «Слово», 1998. - 368 с

14. Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации: Учеб. Пособие для вузов. — М.: Радио и связь, 1992/ 304 е.: ил.

15. Радиоэлектронные системы: Основы построения и теория. Справочник. Изд. 2-е, перераб. И доп. /Под ред. Я. Д. Ширмана. М.: Радиотехника, 2007. — 512 с.:ил.

16. B.C. Черняк. Обнаружение неподвижных людей под завалами строительных конструкций с помощью СШП радиолокатора. В книге «Биорадиолокация», (под редакцией А.С. Бугаева, С.И. Ивашова, И.Я. Иммореева). Издательство МГТУ имени Н. Э. Баумана. 2010 г.

17. Теоретические основы радиолокации / Отв. Ред. Я.Д. Шираман. М.:Сов. Радио, 1970.

18. I. Immoreev, "Radar Observation of Objects, which Fulfill Back-and-Forth Motion". В книге «Ultra-Wideband, Short Pulse Electromagnetics 9». Springer, New York, Dordrecht, Heidelberg, London, 2010

19. B.C. Черняк «Оптимизация обнаружения неподвижных людей под завалами строительных конструкций с помощью СШП-радиолокатора» Успехи современной радиоэлектроники, № 1-2, 2009 г.

20. Физиология человека /Под ред. Р. Шмидта, Г. Тевса. М.: Мир, 1996. Т.2. 313 с.

21. Дадашев Р.С., Парашин В.Б., Семенов Г.В. Биомедицинские измерения //Обзор из серии «Метрология и измерительная техника в СССР», 1972. 76 е.;

22. Анищенко JI.H. Разработка технологии и программно-аппаратного комплекса биорадиолокационного мониторинга двигательной активности, дыхания и пульса: дис. .канд.техн.наук. Москва. 2009. 188 с.

23. Петровский Б.В. Большая медицинская энциклопедия. М.: Сов.энциклопедия, 1986. 544 с.

24. Olga Boric-Lubecke "Arctangent Demodulation With DC Offset Compensation in Quadrature Doppler Radar Receiver Systems", IEEE TRANSACTIONS ON MICROWAVE THEORY AND TECHNIQUES, VOL. 55, NO. 5, MAY 2007.

25. Immoreev I.J., Samkov S.V., Ultra Wideband (UWB) Radar for the Remote Measuring of Main Parameters of Patient's Vital Activity, Radio Physics and Radio Astronomy (Ukraine), 2002, v.7, No. 4, pp. 404-407.

26. Immoreev I.J., Fedotov D.V., Detection of ultra wideband radar signals scattered from complex targets, Radio Physics and Radio Astronomy (Ukraine), 2002, v.7, No. 4, pp. 408-412.

27. П. А. Бакулев. Радиолокационные системы. Учебник для вузов. — М.: Радиотехника, 2004, 320 с, ил.

28. Радиолокационные системы: Основы построения и теория. Справочник. Изд. 2-е, перераб. И дом. / Под ред. Я.Д. Ширмана. М.: Радиотехника, 2007.-512 е.: ил.

29. Охотников Д. А., Корнев Я. И., Иммореев И. Я., Степанов Р. Ю. «Радиолокаторы для наблюдения и контроля помещений и территорий аэропортов и аэровокзалов» Труды МАИ 2011, том 2, №43.

30. Immoreev, S. Ivashov. Remote monitoring of human cardiorespiratory system parameters by radar and its applications, Ultrawideband and Ultrashort Impulse Signals, Sevastopol, Ukraine, 15-19 September, 2008

31. Immoreev I., Samkov S., Teh-Ho Tao. Short Distance Ultra-Wideband Radars. Theory and Designing, International Conference on Radar Systems (RADAR 2004). 18-23 October 2004.Toulouse, France

32. Immoreev I., Samkov S., Teh-Ho Tao. Short — Distance Ultrawideband Radars, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, v.20, № 6, 2005, pp 9-14

33. Immoreev I., Teh-Ho Tao. UWB Radar for Patient Monitoring, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, v.23, № 11, 2008, pp 11-18

34. Иммореев И. Я. Сверхширокополосные радары. Особенности и возможности, Радиотехника и электроника, 2009, том 54, №1, стр. 5-31

35. Igor Y.Immoreev. Practical Applications of UWB Technology, IEEE A&E SYSTEMS MAGAZINE, FEBRUARY 2010.

36. А. С. Бугаев, И. А. Васильев, С. И. Ивашов, В. В. Чапурский, Радиолокационные методы выделения сигналов дыхания и сердцебиения, Радиотехника и электроника, том 51 № 10 2006.

37. Д. А. Охотников. Восстановление траектории движения живых объектов при радиолокационном наблюдении. Вестник Московского Авиационного Института, № 3, 2010 г., т. 17.

38. Greneker E.F. Radar Sensing of Heartbeat and Respiration at a Distance with Application at the Technology. IEE Conference RADAR-97, 14-16 October 1997, Conf. Publication Number 449, P 150-154.

39. Microwave Life-Detection System for Searching Human Subjects Under Earthquake Rubble or Behind Barrier./Kun-Mu Chen, Yong Huang, Jianping Zhang, A. Norman. // IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 27, No 1, January 2000, pp 105-114.

40. L.N. Anishchenko, A.S. Bugaev, S.I. Ivashov, and I.A. Vasilyev, Application of Bioradiolocation for Estimation of the Laboratory Animals' Movement Activity, PIERS Online, Vol. 5, No. 6, 2009, pp: 551-554.

41. F. Sabsth, D.V. Giri, F. Rachidi, A. Kaelin, Ultra-Wideband,Short Pulse Electomagnetics 9. Springer Science+Business Media, LLC 2010.

42. B.C. Черняк «Оптимизация обнаружения неподвижных людей под завалами строительных конструкций с помощью СШП-радиолокатора» Успехи современной радиоэлектроники, № 1-2, 2009 г.

43. Вишин Г.М. Селекция движущихся целей — М.: Воениздат, 1966. 276 с. ил.

44. Бакулев П.А. Степин В.М.Методы и устройства селекции движущихся целей. 1986

45. Основы радиолокации: Учебник для вузов. 2-е Ф59 изд., перераб. И доп. - М.: Радио и связь, 1983. - 536 с. ил.

46. Е.С.Вентцель Теория вероятностей. М., Наука, 1964.

47. Обнаружение и дистанционная диагностика людей за препятствиями с помощью PJIC./ Бугаёв A.C., Васильев И.А., Ивашов С.И. и др. // Радиотехника. 2003. - №7. - С. 42-47.

48. Бакулев П. А., Степин В. М. Методы и устройства селекции движущихся целей. — М: Радио и связь, 1986. — 288 е., ил.

49. Гоноровский, И. С. Радиотехнические цепи и сигналы: учеб. Пособие для вузов. 5-у изд., испр. И доп. - М.: Дрофа, 2006. - 719, 1. е.: ил.

50. Теоретические основы радиолокации: Учебн. Пособие для вузов / А. А. Коростелев, Н. Ф. Клюев, Ю. А. Мельник и др.; Под ред. В. У. Дулевича. 2-е изд., перераб. И доп. - М., Сов. Радио, 1978. - 608 с.

51. Г.Б. Белоцерковский. Основы радиолокации и радиолокационные устройства. М.: «Советское радио» 1975 г.

52. Metropolis N., Ulam S., The Monte Carlo method, J. Amer, statistical assoc., 1949, 44, №247, 335-341.

53. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Советское радио, 1975. -391 с.

54. Шор. Я. Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.:Госэнергоиздат, 1962, с. 552, С. 92-98.

55. Васильев В. Н., Гуров И. П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам — СПб.: БХВ Санкт-Петербург, 1998. - 240 е., ил.

56. Marc Brysbaert "Algorithms for randomness in the behavioral sciences". Behavior Research Methods, Insruments, & Computers 1991, 23 (1) 45 60.

57. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М., Мир, 1978.

58. Охотников Д.А. Особенности радиолокационного обнаружения целей, совершающих возвратно-поступательное движение // Сборник докладов 5й Международной конференции «Ultrawideband and Ultrashort Impulse

59. Signals». Ukraine, Sevastopol, 6-10 September, 2010. Материалы конференции. — Москва: Стр. 154 — 157.

60. Конкурс научно-технических работ и проектов «Молодежь и будущее авиации и космонавтики-2010». Москва. Аннотации работ. — СПб.: Мастерская печати, 2010. 162 с.

61. Охотников Д.А. «Селекция движущихся целей, совершающих возвратно-поступательное движение». Успехи современной радиоэлектроники (в печати).

62. Шахтарин Б. И. Случайные процессы в радиотехнике. 3-е изд., перераб. Т. 1. Линейные преобразования. м.: Гелиос АРВ, 2006. — 464 е.: ил.