Справочник по радиолокации (ред. Сколник М. И.) т. 1 - 1976 г. (1151800), страница 57
Текст из файла (страница 57)
34. Структурнвн схема топочного трвкгв лл» коррелвцнонного рвспознввнннн углах до " ' к куРсу самолета от лопа- (клнсснфнквцнн]. ток компрессора, но не от лопаток турВссоные коэффициенты 11 устзнзвлнвкютсв бины. Ои утверждает, однако, что мое соответствнн с образом цели 1. дуляция турбиной наблюдалась в Х-ди- апазоне (от 6000 до 12500 МГц) другими исследователями. Допплеровские спектры, вызванные креном, тангажом, рысканием и вибрацией, также наблюдались на сигналах, отраженных от фюзеляжа.
Типичные результаты наблюдений показаны на рис. 36. ОО 4йб Й 24 с 0,2 ООО (ООО ОООО ОООО 4УПО Долляераупяая чапа!рта, гй Рнс. Зб. Депплеравскна спектр прнблнмвющегосн одномоторного турбореактивного самолета 1ба1. Кибблер [62) описал систему классификации целей на основе их характеристикк ускорений. Систему СА тГОЙТ (когерентного измерения ускорения и скорости в реальном времени)*гон характеризует как устройство обработки зхо-сигналов от целей, обладающих значительным радиальным ускорением.
*> Сойегеп1 Ассе!егаНоп апб 'тге!ог!(у ОЬаегчоа1!оп (п )сеа! Типе. 212 В.В, Классификация целей Принцип работы системы САтгО)(Т иллюстрирует рис. Зб. Принятые импульсы пропускаются через линию задержки на ПЧ с общим числом отводов ту. Зтн отводы соединены с двумя рядами смесителей. Верхний ряд смесителей производит частотные сдвиги /и, 2 /„, ..., (У вЂ” !) /о, как показано на рисунке. Получающиеся сдвиги в любой момент времени согласованы с некоторой заданной скоростью цели. Подстройка этого согласования под цели, испытывающие ускоренное движение, достигается дальнейшим сдвигом, обеспечиваемым вторым рядом смесителей.
Зтот нелинейный набор частот /о 3 /а б /и 10 /а " ° , А) (/Н + 1) /о/2 и любой момент времени согласован по фазе с сигналом для некоторого значения радиального ускорения. Когда /е р /о, производится поиск по скорости и ускорению, так что характеристика скорости и ускорения цели практически ссгласо- лей Ж Рис. ЗЕ. Структуриаа схема системы САНОДТ дли класснрнкации целей ио их радиальным ускоренном (кутом «огереитиого иемерени» ускорена» н скорости а реальном масштабе ире- менн) [е21. вана в некоторый момент времени на интервале длительностью 1// . Суммарный выходной сигнал с шины может обрабатывать видеодетектор и пороговое устройство для автоматического обнаружения и классификации целей по скорости и ускорению. Оптичеснвя классификация целей. Оптическая обработка данных посредством пространственной фильтрации обеспечивает метод для различных форм обработки радиолокационных сигналов, включая обнаружение и илассификацию целей (63).
При пространственной фильтрации, рассматриваемой здесь, используется соотношение преобразования Фурье между распределениями амплитуд (комплексными) в двух фокальных плоскостях линзы. Эта связь иллюстрируется рис. 37 и формулой преобразования Фурье Р(р, д)ьи ) ) /(х, у)е))р"+о")йхйу, где Р (Р, д) и / (х, у) — пары преобразований, относящиеся к плоскостям Р, и Р, соответственно. Величины х и у выражаются в единицах расстояния, тогда как величины р и д — в радианах на единицу расстояния. Единицы расстояния К н т) в плоскости Р„параллельные к и у соответственно, связаны с Р и д выражениями $ = Я/2п) Р: т) = ()т//2я)Ф где и — длина волны источника света, а / — фокальное Расстоание линзы йт. 213 Согласованный фильтр можно реализовать, ввода оптический ефяльтрт з финальную плоскость Рн (рис.
37). Оптимальный линейный согласованный фильтр. определяется формулой Н (р, д) = йЯ* (р, Ч))И (р, О) где 3» (р г)) — комплексно-сопряженное преобразование Фурье сигнала, под. лежащего классифнкацив; й( (р, О) — энергетический спектр тума; й — настоян. ная, обеспечивающая нормировку !и (р, о)1 < 1. )(алли л бхорния иастатнпя плоскость . 'лнаснпст~ь г" (н, у! н(д у) Рнс. 37. сгщтемк но«ирен«ней оптической ебрабетки (ез). Вьыоунпя плоскость г(н,у) Для принятия решения применяется пороговое устройство в выходной плоскости Р,.
Если величина 3» (р, О) — комплексная, что является обычной сигуа. пней, требуютсн некоторые специальные методы, поснольку обычный оптический «фнльтрт, используемый з плоскости Р, ограничивается фильтрацией по ннтенс(аллилииионная линза Раииолитлль лучи Тпчечнагй стнт енин моналламитичосносо понти ь лучи Рг 33 Рб Рг Й Рис. ЗЗ, Система когерснтиой оптнчссной обработки ирн помощи модифнииронаиного интер бирон»три маке — цсндера (бз1. сизности без фильтрации по фазе.
На рис. 38 иллюстрируется применение модифицированного интерферометра Маха — Цендерз для обработки сигнала в этом общем случае [63). В принципе, можно обрабатывать любые двумерные радиолокационные сигналы, например, сигналы дальности — азимута, дальности — давплеровсиого сдвига и т. д. В тех случаях, когда может происходить поворот изображения, как при радиолокационном картографировании, необходимо использовать поиск поворотом фильтра в плоскости Р,. Более углубленное рассмотрение вопросов 2!4 То чсчньш" источник .~ монокро- мптпчосносо пусти Гж б. Теория инталагичнскана обнаружении 5 Р. Распознавание образов птической обработки изложено в т. 2 ($8.4) и в т.
3 6 8.8), а также в работах 64 — 67). Можно также использовать оптические корреляционные методы. Диамантидес [68! рассмотрел этот метод. когда используется «поднятие (подчеркиванис) контуров». По этому методу сначала квантованием радиолокационная карта преобразуется в двухуровневую карту — в черно-белом изображении без полутонов. Работающий на этой операции оператор «поднятия контуров» дает тольно обводы участков карты.
При операции совмещения карт используется взаимная корреляция между текущими входными данными в данными, запечатленными в радиолокационной карте в виде обводов. Если местоположение а ориентация опорного изображения неизвестны, то ири корреляционной обработке необходим трехмерный (объемный) процесс поиска. Для сравнения укажем, что нрн использовании двумерных оптических согдасованных фильтров необходим только поиск поворотом. $.9. Риспознввание обрезов К процессам обнаружения и классификации сигналов применимы методы распознавании образов, так как радиолокационные сигналы можно рассматривать как своего рода образы данных. В этих ситуациях применимы методы теории решений и т. д.
Фактически во многих методах распознавания образов используются критерии отношения правдоподобия, когда статистики известны априорно, и поэтому опознавание или классификация образов сводится, в сущности, и методу испытания гипотез в его многоальтернативном варианте. Тем не менее, некоторые интересные методы, разрзботанные в других областях и представленные под названиямн распознаваянеобрезов[69! обучающиеся машины [22, 70), искусственный интеллект [71! и т.
д., применимы к задаче клзссификации радиолокационных целей и поэтому должны находиться в поле зрения разработчика радиолокационных систем. Обзор состоянии теории и техники распознавания образов дан в работе [72!. Ограничимся лишь кратким рассмотрением обуча«ощихся систем распознавания образов. Обучающиеся системы можно разделить на два класса: имеющие «учителя», и не имеющие «учителя».
Обучающаяся система с учителем обеспечивается входной последовательностью для обучения и правильными откликами иа каждый входной сигнал. Уидроу [73! рассмотрел систему этого типа. На рис. 39 дан адаптивный пороговый элемент или адаптивный линейный нейрон (ада«он) [73!. Соответствие между 2" возможными комбинациями входных сигналов и выходными откликами определяется коэффициентами передачи а,, ..., а„и переменным (регулируемыи) порогом а». На этапе обучения на адалин (от учителя) подается последовательность образов и желательных откликов.
Каждый раз, чтобы уменьшить различие между фактическим откликом и желательным, регулируются коэффициенты передачи а, , а„. Согласно Уидроу было продемонстрировано, что этот элемент «можно обучить избирательно реагировать на широкое многообразие двоичных входных сигналоз и что его можно научить производить некоторые обобщения, т. е. выдавать с высокой надежностью реакции желательного типа на входные воздействия, которым он конкретно не обучался». Возможности подобного элемента можно расширить, используя параллельные цепи. Для более детального ознакомления с обучающимися системами отсылаем читателя к работе [74!. Другим примером обучающейся системы может служить так называечый персептрон [75!.
Фралик [76, 77! рассмотрел процесс обучения без учителя в задаче распознавания образов, в которой каждый образ является статистическим определенным (заданным), за исключением конечного множества неизвестных пвраиетров. Он дал описание машины фиксированной сложности (размера) — ее сложность не воз,растает экспоненциально с длиной входной последовательности — которая вычисляет вероятности Рь (Ха+В ), где «'= 1, 2, ..., л(, причем подстрочный + и ° индекс обозначает вероятность, обусловленную последними й нзмеренинми; нз- 215 Гя б. Теории автоматического обяаруисеная и дгедльп гигнилеб +1,-1 дыглдн тильки д )лечении обучения) Рис. зо.
струнтуриаи схема самопрнспосабаивающегоси ганаптнрующегосв) порогоаого аиемента !перепечатано на синги «Самоорганизующиес» системы» под реа. Ионина и нр.)') Рнс. 40. Струнтурнав схема вычнеантели веронтиости !771. " )'оч!1а М. С., е1 а!., (еда! Вс!1-огбап!а!п2 Буа!сапа, Враг!ап Воо)га, !и!., 1)гаа)г!п6)оп, !). С., 1962. 216 б.!О, Использование аьщодного сигнала обнаружигглл мереиия Хт, ..., Ха+1 являютси векторами; а шп ..., ш„— возможные ооразы или классы. Фралик вывел рекурсивные уравнения Рд(хд+, ) ш!)=~р(хд+! ! ш!, 0г) рд (О!) бо', р (Хд) ш!, 0!) р(ш!)+ лг рд (Ха~ ы!) р(ш ) Рд(0 )=Рд х(0') ~ рд х (Хд ~ ыт) р (ш!) где 0! — многомерный параметр, соответствующий образу шп а р (ш;) — вероятность образа ш!. На рис.
40 показана структурная схема системы, вычисляющей одну из М условных вероятностей; для вычисления всех необходимых вероятностей требуется еще М вЂ” 1 подобных систем. 5.10. Использование выходного сигнала обнаружителя Устройство обработки сигналов. Автоматический обнаружитель может ' использоваться просто в качестве другой ступени обработки сигналов, в которой выходной сигнал, соответствующий решению, подвергается дальнейшей обработ.
ке прежде, чем будет выработано окончательное решение. Примером является использование выходного сигнала автоматического обнаружителя в индикаторе кругового обзора. В этом случае оператор наблюдает экран и принимает окончательные решения об отсутствии илн наличии целей. В другом варианте применения для выработки окончательного решения можно использовать допол.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
