Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

ПРИЁМ И ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ОТ СЛОЖНЫХ ЦЕЛЕЙ

Доросинский Л. Г., Трухин М. П.,

4.5. Межобзорная идентификация РЛИ ПРЦ

Решение задачи классификации по одному наблюдению может оказаться недостаточно достоверным вследствие искажений РЛИ, вызванных его флуктуациями и рядом других причин особенно при большой мощности сигнала, отражённого от подстилающей поверхности. В таких случаях эффективность решения задачи может быть повышена за счет применения комплексного распознавания несколькими решающими автоматами (РА).

В связи с тем, что каждый РА содержит в своем банке наблюдаемых данных несколько РЛИ различных целей, возникает проблема их идентификации, иначе говоря, ответа на вопрос, какие конкретные фрагменты, содержащие отметки от целей в каждом из Р различных обзоров, принадлежат одному и тому ПРЦ.

Предположим, что каждое j-е РЛИ, полученное в р-м обзоре, представлено вектором 515.wmf размерность которого N выбрана таким образом чтобы РЛИ ПРЦ наибольшего размера полностью размещалось в пределах заданного фрагмента МП. Нумерация фрагментов, наблюдаемых на радиолокационной карте (содержащихся в банке данных) производится по заданному правилу (в примере, показанном на рис. 4.8 слева – направо, сверху – вниз). При этом общая совокупность РЛИ, подлежащих идентификации, имеет вид:

516.wmf (4.5.1)

где первый индекс р – номер обзора; второй индекс j – номер РЛИ в р-м обзоре; третий индекс i – номер отсчета j-ro РЛИ р-го обзора. Пусть j-e РЛИ определено вектором параметров 517.wmf где р – по-прежнему номер обзора, а 518.wmf – истинный порядковый номер ПРЦ, соответствующего j-му РЛИ в р-м обзоре. Компонентами вектора 519.wmf являются все доступные для анализа параметры объекта, в частности, статистические характеристики отсчетов РЛИ (математические ожидания, дисперсии и т. п.), траекторные параметры (координаты, скорости поступательного и вращательного движений и т. д.), оценки ЭПР, размеров и т. п.

Цель идентификации заключается в отыскании оптимальной в рамках выбранного критерия оценки совокупности векторов 520.wmf, у которых каждая компонента 521.wmf представляет собой оценку истинного номера j-й цели в р-м обзоре. На уже упоминавшемся примере (рис. 4.8) условно показаны карты анализируемой поверхности в трех последовательных обзорах. На каждой из этих карт расположены три РЛИ ПРЦ, которые условно изображены в виде треугольника, квадрата и круга. При простейшей идентификации целей (например, по минимуму изменения расстояния от отметки в предыдущем обзоре) второй и третий ПРЦ во втором обзоре будут перепутаны (они поменялись местами за счет перемещения по неизвестным для наблюдателя траекториям, изменения ракурса, траектории ИСЗ и т. п.). Правильное же решение должно иметь вид:

522.wmf 523.wmf 524.wmf

4_8.tif

Рис. 4.8. Карты поверхности с РЛИ трех разных ПРЦ

Общее число возможных гипотез об истинном расположении ПРЦ в пределах анализируемых карт акватории, полученных при Р обзорах, равно Р∙М!. Если для каждой из гипотез может быть записана ее апостериорная плотность вероятности, то решения следует принимать по ее максимуму:

525.wmf (4.5.2)

В тех случаях, когда векторы параметров 526.wmf априори неизвестны, их значения в должны быть заменены соответствующими оценками максимального правдоподобия, полученными в предположении о справедливости проверяемой гипотезы.

Проиллюстрируем решение названной задачи на примере флуктуационных РЛИ ПРЦ, причем при идентификации отсутствует какая-либо априорная информация за исключением того факта, что отсчеты РЛИ независимы и распределены по экспоненциальному закону, что соответствует выборочным отсчетам мощности. В этом случае параметры 527.wmf представляют собой дисперсии соответствующих отсчетов. Алгоритм принимает вид:

528.wmf (4.5.3)

Поскольку значения мощностей отдельных отсчетов априори неизвестны и при решении задачи идентификации отсутствует возможность их определения откуда-либо, кроме как из наблюдаемой совокупности РЛИ различных ПРЦ, воспользуемся максимально правдоподобными оценками неизвестных мощностей:

529.wmf (4.5.4)

После подстановки (4.5.4) в (4.5.3) и (4.5.2) и логарифмирования получаем алгоритм идентификации РЛИ ПРЦ при межобзорном наблюдении:

530.wmf (4.5.5)

Для анализа эффективности предлагаемого правила рассмотрен пример идентификации двух РЛИ ПРЦ (М = 2), которые моделировались в 4 (Р = 4) последовательных обзорах. РЛИ ПРЦ не отличались по величине удельной ЭПР, но отличались размерами (при общем размере радиолокационной карты 100×100 элементов разрешения площадь первого РЛИ – 5×5, а второго – 4×4 элементов разрешения). Положение центра РЛИ ПРЦ на карте в каждом обзоре моделировалось равновероятным при условии, что контуры РЛИ не пересекаются.

Таким образом, в каждом отдельном испытании были реализованы восемь конкурирующих гипотез о порядке последовательного размещения РЛИ на карте акватории.

4_9.tif

Рис. 4.9. Вероятность ошибки идентификации

Зависимости вероятностей ошибок от отношения сигнал/фон приведены на рис. 4.9, откуда, в частности, следует, что две цели с одинаковыми ЭПР (наихудший для практики случай) и отличающиеся по линейным размерам приблизительно на 25 % идентифицируются с вероятностью ошибки не более 0,1 при отношении сигнал/фон порядка 20 дБ.


Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674