Другие журналы
|
Инженерный синтез системы нелинейной пространственной селекции с элементами искусственного интеллекта для подавления критичных помех фона в оптико-электронных приборах авиационного и космического базирования
# 08, август 2015
DOI: 10.7463/0815.0789709
авторы: Левшин В. Л.1,2, Муратов К. В.1
УДК 004.9
| 1 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана 2 ОАО «НПП «Геофизика-Космос» |
В предыдущих работах авторов было показано, что система квазиоптимальной линейной пространственной фильтрации в силу узости этого класса фильтров, связанных принципом суперпозиции, имеет крайне ограниченные возможности по подавлению наиболее критичных помех пространственно-неоднородного фона. Подобное частичное подавление не отвечает экстремальному подходу, требующему обеспечения высоких вероятностных характеристик обнаружения малоразмерных целей в самых сложных фоновых условиях. В связи с этим был сделан вывод о необходимости поиска иного подхода, при котором результат работы системы по сложному фону не зависит от уровня фоновых помех на входе. В данной статье производится инженерный синтез системы с элементами искусственного зрительного интеллекта, осуществляющей распознавание класса малоразмерных излучающих объектов с подавлением наиболее критичных помех путём использования нелинейной топологической селекции. Рассмотрение данной проблематики начинается с формирования апертуры фильтра-дискриминатора, на котором и построена указанная теория, «перекликающаяся» с теорией оптимальной нелинейной фильтрации пространственных пуассоновских процессов. При этом формирование структуры оптимизированного нелинейного фильтра основывается на структуре оптимального линейного фильтра (фильтра Винера). В результате получаются три варианта апертур фильтра (4-х, 8-ми и 16-ти связные), с помощью одной из которых в дальнейшем и осуществляются операции дискриминации формы объекта. Основной упор в статье делается на 8-ми связную апертуру, как на средний по балансу эффективности и сложности вариант. Значительное внимание уделено выработке признаков и алгоритмов селекции объектов по размеру и форме. Показано, что селекция на однородном фоне возможна по максимальному значению первой производной, а для разделения самого критичного вида неоднородностей Марковского поля яркости фона в виде фрагментов границ компонент макроструктуры фона – кромок («ступеней») и целей необходимо использовать коэффициенты анизотропии первого и второго порядка. Результатом использования системы наиболее эффективно разделяющих признаков стало формирование так называемых «областей селекции». На математических моделях цели и помехи при параметрически-стохастическом подходе, а также при моделировании на полунатурном тестовом, с достаточно сложным фоновым «сюжетом», кадре доказана принципиальная способность синтезируемой схемы к радикальному подавлению источников помеховых сигналов, в десятки и даже сотни раз превышающих сигналы от целей на входе. При этом отмечается, что таким путём нелинейными «блокираторами» предварительно распознанную топологическими дискриминаторами помеху можно подавить полностью, в отличие от метода, основанного на оптимальной линейной фильтрации. На контрольной выборке точек полунатурного кадра произведена оценка условных вероятностей правильного решения задачи обнаружения цели. Оценка показала, что полученные вероятности пропуска цели и ложной тревоги имеют вполне приемлемые значения, составляющие несколько процентов. Полученные результаты говорят о несравненных преимуществах в условиях сложной фоновой ситуации представленного нелинейного метода перед традиционными линейными его аналогами. Список литературы- Федосеев В.И. Приём пространственно-временных сигналов в оптико-электронных системах (Пуассоновская модель). М . : Университетская книга, 2011. 232 с.
- Климова А.В., Крыжановский В.В., Лёвшин В.Л., Муратов К.В. О предельных возможностях линейной пространственной фильтрации при подавлении помех пространственно-неоднородного фона в теплопеленгаторах различных классов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. № 11. С . 159-174. DOI: 10.7463/1113.0656657
- Ким Д.П. Теория автоматического управления. В 2 т . Т . 2. Многомерные , нелинейные , оптимальные и адаптивные системы : учеб . пособие . М .: ФИЗМАТЛИТ , 2004. 464 с .
- Silverman J., Mooney J.M., Caefer C.E. Tracking point targets in cloud clutter // Proc. of SPIE. 1997. Vol. 3061. P. 496-507. DOI: http://dx.doi.org/10.1117/12.280369
- Stern M., Driscoll W. New algorithm for detection and classification of targets // Proc. of SPIE. 1981. Vol. 0292. P. 249-255. DOI:http :// dx . doi . org /10.1117/12.932838
- Волосюк В.К., Кравченко В.Ф., Пономарёв В.И. Математические методы моделирования физических процессов в задачах дистанционного зондирования Земли // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 2000. № 12. С. 3-74.
- Гришин Ю.П., Ипатов В.П., Казаринов Ю.М., Коломенский Ю.А., Ульяницкий Ю.Д. Радиотехнические системы: учеб. для вузов по спец. «Радиотехника» / под ред. Ю.М. Казаринова. М.: Высшая школа, 1990. 496 с.
- Крыжановский В.В., Климова А.В., Лёвшин В.Л., Муратов К.В. Способ поиска и обнаружения малоразмерных слабоизлучающих подвижных источников излучения на пространственно-неоднородном фоне оптико-электронными приборами: пат. 2536082 Российская Федерация. 2014. Бюл. № 35. 20 с.
- Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Высшая школа, 2007. 208 с.
- Мерков А.Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. М.: Едиториал УРСС, 2011. 256 с.
- Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов. 9-е изд., стер. М.: Высшая школа, 2003. 479 с.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е изд., перераб. и доп. М . : Радио и связь, 1989. 656 с.
- Гайденков А.В., Крыжановский В.В. Алгоритмы обнаружения движущихся малоразмерных целей в сложной фоновой обстановке // Радиотехника. 2012. № 10. С . 137-146.
Публикации с ключевыми словами:
оптико-электронный прибор, критичные помехи фона, нелинейная пространственная селекция, искусственный зрительный интеллект, фильтр-дискриминатор, топологические признаки, параметрически-стохастический подход, вероятностные характеристики распознавания
Публикации со словами:
оптико-электронный прибор, критичные помехи фона, нелинейная пространственная селекция, искусственный зрительный интеллект, фильтр-дискриминатор, топологические признаки, параметрически-стохастический подход, вероятностные характеристики распознавания
Смотри также:
|
|