Диссертация (1091292), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Выводы1. Разработана общая структурная схема алгоритмов оценивания моментовспектров МПФ МО, создано соответствующее ПО и выбрана существующаяэлементная база на основе процессорной платы ADP201cP5 и одноплатнойЭВМ Kontron CP-6002. Такой аппаратно-программный комплекс внедрен впервый отечественный доплеровский метеорадиолокатор «ДМРЛ-С».2. В составе изделия АПК первичной обработки прошел полный комплексэкспериментальных исследований и натурных испытаний.
В ходе этихиспытанийпредложенныевработеалгоритмыподтвердилисвоюработоспособность, эффективность и реализуемость.3. В ходе экспериментальных исследований доказано, что предложенные вработе алгоритмы обеспечивают: оценку отражаемости МО с точностью не хуже 1дБ при объемеобучающей выборки К > 5;108 оценку СРС МО с СКО σv < 0.3 м/с с возможностью однозначныхизмерений скорости доV r m ax≥60 м/с при рекомендованном в работережиме вобуляции; корректнуюоценкуШДССгауссовойодномодовойформысиспользованием рекомендованной оценки КК методом Берга.4. Показано, что перспективным направлением модернизации системыпервичной обработки метеоинформации является переход к CUDAтехнологии, способной: повысить число обрабатываемых элементов разрешения; реализовать«сверхразрешающие»алгоритмыоценивания, в том числе многомодовых спектров; оценить моменты спектров более высокого порядка.спектрального109ЗаключениеВ диссертации предложены и исследованы различные методы оцениванияэнергетических и доплеровских характеристик МО.
Теоретически обоснованныеточностные характеристики предложенных в работе алгоритмов оцениванияпервыхтрехмоментовспектровМПФМОбылиподтвержденыэкспериментально, в том числе при проведение Государственных приемочныхиспытаний изделия «ДМРЛ-С».Подробные результаты проведенных исследований изложены в выводах поразделам. К числу основных следует отнести следующие результаты:1. В условиях ограниченного объема анализируемых данных полученыколичественные статистические характеристики случайных ошибок оцениванияпервых трех моментов спектров МПФ МО в широком диапазоне параметров:отношения сигнал/шум, коэффициента корреляции и объема обучающей выборки.2. Сравнительные исследования точностных характеристик оцениванияпроведены для известных и предложенных в работе алгоритмов с учетомвозможностей их практической реализации на существующей элементной базе.3.
Показано, что точность оценок отражаемости МО снижается по мерероста интенсивности МО, но улучшается с ростом КК и объема обучающейвыборки. Например, при размере пачки М=27, ρ=0 и ОСШ = 10дБ вероятностьпопадания ошибки оценивания в интервал ±1дБ для объема обучающей выборкиК=1 составляет 0.55, а для К=5 равна 0.91.4.
Основным источником помех, искажающим оценки интенсивности МО,являются отражения от «запредельных» МО. Для их компенсации в работепредложены и исследованы следующие методы: Применение сложных ортогональных сигналов в смежных интервалахзондирования, что позволяет снизить уровень помехового сигнала в базусигнала раз; Кодированиеначальныхфазимпульсовнакапливаемойпачки,обеспечивает компенсацию помехи, пропорциональную размеру пачки110 Показано, что в условиях отсутствия перекрытия отражений от«однозначных»и«запредельных»МОможноиспользоватьразработанные критерийные методы, позволяющие корректно определитьистинные координаты «запредельных» МО.5.
Показано, что для практически важных случаев малых значений КК иобъемов обучающей выборки предложенный в диссертации метод вычисленияСРС МО на основе среднего по пачке КК обеспечивает более высокую точностьоценивания по сравнению с известным методом накопления оценок скорости почастным КК. Например, при К=5 и ρ=0.7 90% доверительный интервалпредложенной оценки на 20% уже, чем известный.6.
Для расширения диапазона однозначности оценивания СРС предложенамодификацияизвестногоМПИ,основаннаянавобуляцииинтерваловзондирования. Показано, что с увеличением диапазона однозначности оцениванияСРС, увеличивается 90% доверительный интервал ошибок.7. Результаты статистического анализа модифицированного МПИ показал,что в сопоставимых условиях «череспериодная» вобуляция обеспечивает болееузкий доверительный интервал по сравнению с «попачечной» (при М=26 и ∆Vr одн= 37 м/с они различаются в 3 раза).8. Для оценивания ШДСС гауссовых спектров отражений МО посовокупностистатистическиххарактеристикиудобствуреализациирекомендован метод, основанный на оценке Берга по одному КК, позволяющийпри любой точности оценивания КК получить физически осмысленный результат.9.
Разработанные и исследованные в диссертации методы и алгоритмыоценивания моментов доплеровских спектров МО прошли экспериментальнуюпроверку в натурных условиях, в том числе при проведении государственныхиспытаний «ДМРЛ-С» и подтвердили теоретически обоснованные в работеточностные характеристики.111Список сокращенийАПК – Аппаратно-программный комплекс;АР – авторегрессия;АКФ – авто-корреляционная функция;ВКФ – взаимно-корреляционная функция;ДМРЛ – доплеровский метеорологический радио локатор;ДСС – доплеровский спектр скоростей;ДХ – доплеровские характеристики;ЗС – зондирующий сигнал;КК – коэффициент корреляции;КМ – корреляционная матрица;КФ – корреляционная функцияМО – метеообъект;МПИ – метод парных импульсов;МПК – междупериодная корреляция;МПФ – междупериодные флюктуации;ОСШ – отношение сигнал шум;СКО – среднеквадратическое отклонение;СОМО – сигналы отраженные от метеообъекта;СП – случайный процесс;СРС – средняя радиальная скорость;СФ – согласованный фильтр;СФМ – ступенчато фазоманипулированный;ФКМ – фазо-кодоманипулированный;ФП – функция правдоподобия;112ХФ – характеристическая функция;ЧПИ – частота повторения импульсов;ШДСС – ширина доплеровского спектра скоростей;ЭПР – эффективная площадь рассеяния.113Список литературы1.
Довиак Р.Дж., Зрнич Д.С. Доплеровские радиолокаторыметеорологические наблюдения. // Л.: Гидрометеоиздат, 1988г.и2. Базлова Т.А., Бочарников Н.В., Брылев Г.Б. и др.; отв. ред. Брылев Г.Б.Метеорологические автоматизированные радиолокационные сети. //СПб.: Гидрометеоиздат, 2002г.3. Бочарников Н.В., Брылев Г.Б., Кузнецова Л.И. и др.; отв.
ред. БочарниковН.В.,СолонинА.С.Автоматизированныеметеорологическиерадиолокационные комплексы "Метеоячейка". // СПб.: Гидрометеоиздат,2007г.4. Руководство по производству наблюдений и применению информации снеавтоматизированных радиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2, МРЛ-5. РД52.04.320-91. // Л.: Гидрометеоиздат, 1993г.5. ШирманЯ.Д.Справочник.М.: Радиотехника, 2007г.Радиоэлектронныесистемы.//6. Казаринов Ю.М.
Радиотехнические системы. // М: Высшая школа, 1990г.7. Doviak R.J., Zrnic D.S., Sirmans D.S. Doppler weather radar // IEEE Proc.,Vol. 67, № 11, 1979, р.1522 – 1553.8. Мельников В.М. Обработка информации в доплеровских МРЛ //М: Зарубежная радиоэлектроника, № 4, 1993г., с. 35 – 42.9.
Weber M.E. Advances in operational weather radar technology // LincolnLaboratory Journal, 2006, Vol. 16, № 1, рр. 9 – 30.10.Torres S.M., Dubel Y.F, Zrnic D.S. Design, implementation, anddemonstration of a staggered PRT algorithm for the WSR-88D // Journal ofAtmospheric and Oceanic Technology, 2004, vol. 21, № 9, pp. 1389-1399.11.Joe P., Crozier C., Scott J., Fralla M., Passarelli R.Jr., Siggia A. Signalprocessing and digital IF on the Canadian Doppler radar network.
// COST 73,1989, pp.17-3612.21st centery weather monitoring Meteor 500C Doppler weather radar. //Prospects, Gematronik GmbH, Germany, 1999.13.AMS-Gematronik Rainbow 5. Product Presentation // Gematronik GmbH,Germany, 200611414.Weather radar solutions for today and tomorrow. // A tech.-sys. companyEnterprise Electronics Corporation, USA, 199915.Edwards M.R.A., Lissaman V.A. Weather radar performance optimizationcarried out by the UK Met. Office // COST 75, 1999, pp.165-17816.Puhakka T., Snarikivi P., Harju A., Koistinen J. The Doppler weather radar atthe University of Helsinki // Хельсинки, 1985.17.Serafin R.J., Wilson J.W.
Operational weather radar in the USA: progress andopportunity. // COST 75, 1999, pp.35-6118.Вовшин Б.М., Леховицкий Д.И., Лаврукевич В.В., Жуга Г.А. Извлечениеметеоинформации на основе спектрального и корреляционного анализаотражений в импульсных доплеровских метеорологических РЛС. //Харьков: «Прикладная радиоэлектроника», Т.6, №4, 2007г., с.491-51019.V. Efremov, V. Laurukevich, I. Vylegzhanin, B. Vovshin, D. Lekhovytskiy.Results of theoretical and experimental investigations of meteorologicalformations power spectrum using superresolution methods.// Hamburg,Germany, Proc.
«IRS-2009», 2009, pp. 777–78420.I.S. Reed, J.D. Mallett and L.E. Brennan. Rapid Convergence Rate inAdaptive Arrays // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System.1974, Vol. AES–10, pp.853–863.21.Бартенев В.Г. Применение распределения Уишарта для анализаэффективности адаптивных систем селекции движущихся целей //Радиотехника и электроника, 1981, Т.26, № 2, с.356 – 360.22.Воеводин В.В. Матрицы и вычисления // М.: Наука, Главная ред. физикоматематической литературы, 1984.23.Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных сотрудников иинженеров.
// М.:Наука, 1974г.24.Беллман Р. Введение в теорию матриц. // М.: Наука, 197625.Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. // М.:Мир., 199026.Леховицкий Д.И., Кириллов И.Г. Моделирование пассивных помехимпульсным РЛС на основе процессов авторегрессии произвольногопорядка. // Системы обработки информации, 2008, № 3 (70), с. 90–10127.Хастингс Н.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
