Диссертация (1149467), страница 8
Текст из файла (страница 8)
На каждом шаге случайным образом выбираетсяобъект из выборки, раздувается вокруг него сфера радиуса R ; внутри этойсферы выбирается центр тяжести – новый центр сферы. То есть на каждомшаге сфера двигается в сторону локального сгущения объектов выборки –захватываетсямаксимальноечислообъектоввыборкисферой42фиксированного радиуса. После того, как центр сферы стабилизируется, всеобъекты внутри сферы с этим центром помечаются кластеризованными иизымаются из рассмотрения. Этот процесс повторяется до тех пор, пока всявыборка не будет кластеризована.
Алгоритм Пульсар [Айвазян, 1989]основан на алгоритме Форель, но радиус шара не фиксируется, а меняется(пульсирует) на заданную величину в ходе классификации. Для этого валгоритмвключеныуправляющиепараметры,позволяющиепоискокончательного радиуса реализовать в виде процедуры аппроксимации. Вработе[Кобзарев,Александров,Бакленеваидр.,1987]процедуракластеризации итеративная.
Она повторяется до тех пор, пока не будетдостигнута заданная величина коэффициента некомпактности, которыйопределяется как отношение числа локальных кластеров с единственнымвектором признаков к общему числу векторов. На первом шаге итерациинаходятся максимально удаленные разряды – они объявляются базиснымивекторами первых двух локальных кластеров. На втором шаге итерацииразряды распределяются по локальным кластерам по правилу ближайшегососеда. Для каждого анализируемого вектора признаков рассчитываетсярасстояния до базисных векторов локальных кластеров и находитсяминимальное. Анализируемый вектор признаков включается в локальныйкластер с ближайшим к нему базисным вектором. Из вычисленныхминимальных расстояний находится максимальное, и этот вектор признаковобъявляется базисным вектором нового локального кластера.
Послераспределения всей выборки по локальным кластерам рассчитываются ихбазисныевекторыирадиусы,атакжеопределяетсякоэффициентнекомпактности. Если он превышает заданное пороговое значение, процесскластеризации продолжается со второго шага. Далее кластер определяетсякак совокупность сфер локальных кластеров, удовлетворяющих условию, чторасстояния между соседними кластерами меньше суммы размеров кластеров,умноженных на коэффициент детальности описания структуры очага.Выводы к первой главеВ начале первой главы произведен обзор существующих моделеймолниевогоразряда.Показананеобходимостьвсозданиимодели,описывающей не только разряды облако-земля, но и внутриоблачные43разряды.
Далее описаны существующие подходы к решению задачоднопунктовогоместоопределениямолниевыхразрядов.Показанынекоторые недостатки существующих подходов и способы, с помощьюкоторых можно было бы повысить эффективность обнаружения и точностьоднопунктовых грозопеленгаторов-дальномеров. Затем приводится типичноеотображение грозовой активности и предлагается способ информативногоотображения, учитывающего пространственную группировку разрядов (ввиде отдельных конвективных ячеек, грозовых очагов, крупномасштабныхгрозовых комплексов).442. Экспериментальный анализ электромагнитного излучениямолниевых вспышекЭкспериментальной основой для анализа электромагнитного излучения(ЭМИ) молниевых вспышек являются данные регистрации атмосфериков,полученныевходесовместныхисследований,проведенныхНКТБ"Радиофизика" при ЛГУ и французской научно-производственной фирмой"Dimensions" в летние грозовые сезоны 1995 и 2001 годов.
Цельюисследований была оценка точностных и вероятностных характеристикдействующегомакетамодифицированнойгрозопеленгатора-дальномераповерочногоинструментаближнейверсиизоныиспользоваласьоднопунктового"Очаг-2П".ВкачествеинтерферометрическаяУКВсистема SAFIR (фирмы "Dimensions"), являющаяся до настоящего моментаодним из наиболее совершенных средств мониторинга грозовой активностипотакимважнейшимпараметрамкакэффективностьобнаружениямолниевых вспышек и точность местоопределения токовых УКВ источников,возбуждаемых в процессе их развития.На первом этапе работы (в 1995 году), после развертывания и настройкиаппаратуры, был испытан макет быстродействующего широкополосногопеленгатора, принцип действия и алгоритм функционирования которогоописан в [Довженко, Нарыков и др].
Высокое быстродействие пеленгатораобеспечивало не только разрешение СДВ сигналов, возбуждаемых сериейповторныхобратныхударов,ноиотсильноточныхкомпонентвнутриоблачных вспышек (К-импульсов), следующих с интервалами внесколькодесятковмикросекунд.Сцельюоценкивозможностииспользования СДВ устройств (цифрового регистратора и пеленгатора) длярегистрации ЭМИ вспышек всех типов было проведено несколько сеансовработы с пониженным порогом срабатывания (0,3 В/м) этих устройств.Результаты сопоставления синхронных срабатываний пеленгатора с даннымиУКВсистемыSAFIRпоказали,чтоколичествообнаруженныхизарегистрированных СДВ пеленгатором молниевых вспышек составило50…80% от количества молниевых вспышек, обнаруженных системой, чтоподтвердилоегодостаточновысокиеожидаемыевероятностныехарактеристики.
По результатам регистрации, полученным на этом этапе45работ, был разработан алгоритм пространственно-временной кластеризации,позволившийвыделятьотдельныегрозовыеочагииисследоватьхарактеристики связанного с ними излучения молниевых вспышек. БылиисследованыосновныепараметрыЭМИвспышекУКВдиапазона(интенсивность молниевых вспышек, их длительность, протяженность,количество сильноточных компонент).Основная регистрация атмосфериков осуществлялась в 2001 году.Аппаратура работала в автономном режиме, что позволило осуществлятьнепрерывную регистрацию.
За грозовой сезон этого года (май-август) былозарегистрировано 124 тысячи форм атмосфериков, из них 8300 принадлежаломолниевым вспышкам, зарегистрированным в пределах оперативной зоныобслуживания системы SAFIR (c радиусом 200 км) синхронным совспышками, выделенными системой и, тем самым, привязанными по месту ивремени к источникам излучения.На Рис. 2.1 - Рис. 2.2 приведены образцы зарегистрированных типичныхформ СДВ излучения.1000E z , отн.ед.500t , мкс0050001000015000200002500030000-500-1000-1500500E z , отн.ед.1000500300t , мкс100-10010000-300E z , отн.ед.10500-500t , мкс0-5001850011000-1000-1500Рис. 2.1.
Образец ОЗ типа.461900019500E , отн.ед.500 z4003002001000-100 05000-200-300-400-500300t , мкс1000015000E z , отн.ед.200002002002500030000E z , отн.ед.100100t , мкс0-10090001100013000t , мкс09800-10015000-200-300990010000 10100 10200-200Рис. 2.2. Образец ВО типа.На Рис. 2.3 приведены образцы амплитудных спектров сигналов.6000140004002001/06/28 10:56:25.981500120000Ez500010002001/06/28 10:45:28.735200Ez0-50010000-200-1000400010002000t(мксек)30004000-15000800020004000t(мксек)60008000EωEω-400030006000200040001000а)0020000.51011.5202f(Hz)2.53.544x 101000400900000.51011.5f(Hz)2022.53f, кГц3.54x 102001/05/23 15 16:08:41.473 2200Ez800Eωf, кГц б)30700-200600-400400600800t(мксек)10001200500400300200100в)000.51101.52f(Hz)202.53f, кГц г)3.544x 101020f, кГцРис.
2.3. Спектры типичных форм: а) предварительный пробой; б) обратныйудар; в) К-импульс; г) цуг К-импульсов.47Каквидноизприведенныхграфиков,максимумспектрапредварительного пробоя и К-импульсов сосредоточен в районе 10…20 кГц,что говорит о его внутриоблачном происхождении, тогда как у обратногоудара он сосредоточен в окрестности 5 кГц. У одиночный К-импульса (Рис.2.3в) максимум находится в области 10 кГц, форма гладкая.
Осцилляции наспектре предварительного пробоя (Рис. 2.3а) и цуга К-импульсов (Рис. 2.3г)связаны с квазипериодическим характером следования импульсов, на спектреобратного удара (Рис. 2.3б) обусловлены наличием ионосферных отражений.Одновременно осуществлялась синхронная регистрация удаленных (до2500 км) атмосфериков в пунктах Ле Миль (Франция) и Петергоф (Россия),разнесенных на 2450 км, местоположение источников которых определялосьпо показаниям широкополосных пеленгаторов, размещенных в этих пунктах.Данные регистрации этого года послужили экспериментальной основойисследований, проведенных в рамках настоящей работы.Перейдем к более детальному обсуждению разработанной методикипространственно-временной кластеризации грозовой активности и анализухарактеристик ЭМИ вспышек, связанного с выделенными очагами.2.1.
Кластерный анализ грозовой активностиКластеризация предполагает разделение анализируемого множестваобъектов (в нашем случае молниевых вспышек) на некоторое числооднородныхгрупп(кластеров),характеризуемыхопределеннымисвойствами, важнейшими из которых являются компактность, форма,размеры, отделимость [Кононов, Юсупов, 2004]. Кластерный анализвключает несколько основных шагов:– выбор исходного множества объектов для кластеризации;– определение (задание) характеристик объектов;– определение меры близости между объектами и различия междуклассами;– оценка качества кластеризации.48В качестве мер близости объектов обычно используется метрическоерасстояние того или иного вида (Евклидово, Махаланобиса и др.).
В качествемер различия между классами наиболее часто используются расстояния,вычисляемые по правилу "ближайшего соседа" или "центров тяжести". Приэтом применение первой меры приводит к формированию вытянутыхкластеров, а второй – к кластерам сферической формы. В используемом намиалгоритме кластеризации включены идеи нескольких известных алгоритмов.Объектом рассмотрения является первый разряд каждой молниевойвспышки, характеризуемый двумя декартовыми координатами и временемприхода.
При этом чтобы избежать проблем, связанных с конверсиейвременных координат в пространственные, время появления молниевыхвспышек анализируется отдельно от их пространственных координат, приэтомблизкие(порасстоянию)молниевыевспышкисчитаютсяпринадлежащим различным кластерам, если временной интервал междуними превышает некоторое заданное значение δ t . Кластер рассматриваетсякак окружность радиуса r .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
