Радиоэлектронные системы Основы построения и теория. Справочник . Под ред. Я.Д. Ширмана (2007) (1151789), страница 192
Текст из файла (страница 192)
Обширная информация содержится в сайтах сети Интернет, хотя она и может быть ненадежна. Кроме того, каждый тип воздушной цели может рассматриваться всего лишь как подтип с учетом вариаций подвесного вооружения — ракет, контейнеров РЭБ и т.д. Поэтому возрастает роль компьютерного моделирования вторичного излучения целей в комбинации с проведением натурных экспериментов с одной стороны, н комбинированного использования признаков распознавания- с другой. Противодействие радиолокационному распознаванию и зашита от имитации.
Ввиду большого интереса к распознаванию воздушных и других целей возникает интерес к предумышленному проведению противодействия такому распознаванию в комплексе мероприятий РЭБ. Поэтому с позиций радиоэлектронной защиты РЭБ существенно не ограничиваться каким-либо одним признаком распознавания, а изучать и использовать совокупности признаков распознавания. В свою очередь, имитирующие излучения, мешающие распознаванию, могут иногда содействовать обнаружению и классификации целей как «чужих». По-видимому, следует ожидать проведения ряда работ по моделированию РЭБ в области распознавания. 24.16. Использование данных оптической локации для классификации целей Обусловлены спецификой регистрации сигнальных признаков активной, пассивной н полуактивной локации: ° в фотометрических устройствах; ° в устройствах получения изображений (двумерных н трехмерных портретов) целей.
Сигнал на выходе фотометрического устройства пропорционален значению принимаемого светового по- тока. Он несет информацию об амплитудных сигнальных признаках цели, измеряемую обычно с высокой точностью, в ряде случаев в различных диапазонах длин волн. В зависимости от ширины диапазона различают: ° интегральные амазит>дные сигнальные признаки для широкого диапазона волн (например, для всего видимого излучения); ° спектральные аътлитудные сивнальные признаки для узкого диапазона волн (например, для волн красной части спектра).
При низком угловом разрешении признаки получают совместно для всех пространственных элементов цели, а при высоком раздельно для различных ее элементов. Изображение цели получают с помощью телевизионных или фотографических устройств или же при визуальном наблюдении цели через визир. Особенности получения оптических изображений рассматривались в разд. 2.3, 7.7, 13.8, 23.1! Использование сигнальных амплитудных прязнаков для классификации целей. Зарегистрированную временную реализацию выходного сигнала фото- метрического устройства, называемую часто кривой блеска, подвергают вторичной обработке в целях получения признаков цели, к которым относятся: среднее, максимальное и минимальное значения кривой (нормированной кривой) блеска, диапазон изменения н среднеквадратичное отклонение от среднего, период изменения, автокорреляционная функция и др.
Временные параметры кривой блеска позволяют судить о характере движения цели в пространстве и вокруг центра масс. В астрономии по этим признакам определяют наличие спутника небесных тел, форму астероидов и т.п. Сравнение амплитудньгх параметров кривых блеска при регистрации в различных участках спектра позволяет классифицировать цели по материалам поверхности. Использование оптических изображений для классификации целей.
Изображение несет большой объем информации о различных сигнальных признаках цели. В случае классификации цели без участия человека-оператора часп этой информации оказывается избыточной. Важной задачей является поэтому выделение инфориативнььт признаков изображений, т.е. их простейших отличительных характеристик или свойств.
Естественные признаки устанавливают путем визуального анализа изображений. К ним относят яркость, цвет, текстуру (полосатый, клеточный и т.п. характер областей изображения), форму контура цели и др. Искусстввннь7в нризнаки получают путем обработки результатов измерений (гистограмм распределения яркости, спектров пространственнь7х частот и др.).
Выделение информативных признаков осуществляют в процессе обработки исходных изображений (см. разд. 23.11; 23.12). Корреляция этих изображений с эталонными является ключевым признаком во всех оптических системах классификации изображений. Наряду с локальными целями могут классифицироваться участки земной поверхности (в оптических системах навигации и наведения управляемых объектов, например). Ряд вопросов алгоритмизации, рассмотренных в разд. 24.10-24,!5 для радиолокационной классификации, переносится на оптическую классификацию. 426 26.
АДАПТАЦИЯ 26.1. Общие сведения Адаптацией называют приспособление биологических объектов и технических систем к неизвестным заранее, изменяющимся условиям их функционирования. Адаптивные системы и устройства оценивают изменяющуюся обстановку и приспосабливаются к ней на этой основе. И то, и другое может проводиться последовательно и параллельно, но связано в обоих случаях с затратаии времени. Чувствительность глаза человека 4 5 возрастает при выключении света в 10 ...!О раз по прошествии часа.
Приемник с шумовой автоматической регулировкой усиления (ШАРУ) учитывает изменение уровня шума за меньшее, но конечное время. Мерцание фона затрудняет адаптацию. Оиенивание параметров, изменяющихся во времени и пространстве, прямое или косвенное, оказывается элементом адаптации. Так, в многоканальных приемных устройствах оценивают коэффициенты корреляции потех в каналах для их взаииной котпенсалии. Ряд адаптивных устройств включает цепи обратной связи. Режим иклучения РЭС локации, наряду с режимом приема, может также адаптироваться, перераспределяя по направлениям энергию (разд.
16) и формы (разд. 18) зондирующих сигналов. Повторение кодовых комбинаций (разд. 24) практикуют и в РЭС связи как режим адаптации излучения при обнаружении ошибок. Укоренились термины адаптивные к помехам антенны, адаптивные антенные решетки, характеризующие основные элементы приема ряда РЭС. Появился и термин интеллектуальные (зшагГ) антенные решетки, характеризующий адаптацию и на прием, и на излучение, а также к выходу из строя антенных элементов, наряду с приспособлением к комплексу помех. Открывается путь робототехническим РЭС (РЛС) с искусственным интеллектом (2.142, 2.170, 2.171).
Адаптация к мешающим факторам приближает показатели качества РЭС к достижимым в их отсутствие. Приобретается робастность к этим факторам. Ниже рассмотрены принципы адаптация: к интенсивности аддитивных помех при одноканальном приеме (см. разд. 25.2); к коррачяиии аддитивных паиех при многоканальном приеме (см. разд. 25.3 — 25.7); к параметрам.иультипликативных пачек, обусловленных особенностями распространения волн (см.
разд. 25.8-25.11). 26.2. Принципы адаптации к интенсивности аддитивных помех при одноканальном приеме Используются для ограничения числа ложных тревог при их обнаружении в условиях неодинаковой по пространству и времени интенсивности помех. Обеспечивают постоянные уровни условных вероятностей ложных тревог для всего наблюдаемого пространства или для отдельных его участков. Менее жесткие требования задаются для участков с худшими отношениями сигнал-помеха (разд.
! 6.1.2). 26.2.1. Оцениеание интенсивности гауссовской некоррелироеанной стационарной помехи МП оценки интенсивности. Мерой интенсивности помехи можно считать мощность, выделяемую ею на единичном сопротивлении в полосе частот П, равную )ЧоП=20, где Чо — спектральная плотность мощности помехи, 20 — интенсивность отсчетов огибающей шума, 0 — дисперсия мгновенных значений и квадратурных составляющихх.
Логарифм условной плотности вероятности мгновенных значений у, и-элементной выборки у помехи, см.(13.61), определяется выражением !лр„(у)0)=-у у/20- — 1пОч.соп»1. (25.1) 2 МП оценки параметра 0 находят, приравнивая нулю производную по 0 от (25.1): и Окзн =у урн=»lп, »=»(у)=я~~ у~. (25.2) Прн известной же выборке Ч комплексных амплитуд ),, 1 =1,2,...,н, где ч = п)2, значение Омп --Ч'тЧ)2ч=»12ч, »=»(Ч)=~ !У) . (253) 1 Байесовские оценки интенсивности.
Квадратичная стоимость ошибок приводит к оценке (20.9) лгаксииулга послеопытного математического ожиданию О у (у) = ) 0 р(0 ! у)а0 или 0 ч(») = ) О р(0 !»)сЮ, Здесь»= »(у)- достаточная статистика (25.2), а р(0 )»)- условная плотность вероятности О. Выражение р(0! )= р(0,») р(»/0)р(0) р(») ) р( ! О) р(0) Ю определяет связь случайных 0 и». Как функция» она несет информацию даже большую, чем числовая оценка ) 0 р(» ~ 0) р(0) Ю Оу(») = )р(»!0)р(0) 10 (25.5) Плотность вероятности р(»)0) (» г 0) связана с хиквадрат распределением р(»)0)АО = р(и)до= р(с)Щ: р(и) = — и"е "', р(г) = — Г" 'е ' (25.6) 2"Г(ч) Г(ч) Здесь Рв — вероятность отсутствия внешних помех; 04- дисперсия внутреннего шума приемника; А — верхняя граница дисперсии суммарной помехи; з) — параметр степенного распределения (1,57).
При Рв= 0: з)=0 соответствует равномерному распределению дисперсии О, и = — 1)2 соответствует равномерному распределению стандартного отклонения 0~', г) = -1 соответствует равномерному распределению логарифмов!пО,!пО~~~. Неполные гамма-функции. Это — интегралы К"е ' '~=7(а,р -1). о (25.8) 427 где и=»/0,~=»)20, ач=п)2(разд, 27.5). Семейство степенных доопытных распределений интенсивности помехи. Задается обобщенными распределениями Парето (1.166): Р(0) = )о 8(0 Оо) ч-(1 — Ро) 0 /~, Оч Ы О, (25,7) Их находят по таблицам или путем вычисления (25.8).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
