Основные модули обобщенной компьютерной модели оптико-электронных систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Основные модули обобщенной компьютерной модели оптико-электронных систем

1. Структура обобщенной компьютерной модели оптико-электронных систем

Структура обобщенной КМ ОЭС может быть представлена в виде совокупности нескольких модулей и отображать не только структуру собственно ОЭС, но и процесс формирования исходных данных на моделирование ОЭС, фоноцелевую обстановку (ФЦО), называемую также сценарием работы ОЭС, т.е. условия функционирования системы, а также результаты работы КМ ОЭС и общую базу данных (БД), которые представлены на рис. 1 [ 83].

Рис. 1. Структура обобщенной КМ ОЭС

В модуле «Исходные данные» формируются и вводятся требования к моделируемой ОЭС, среди которых, как правило, содержатся показатели эффективности её работы, а также входные параметры и характеристики для осуществления моделирования.

В модуле «ФЦО» описываются источники излучения - субъекты ФЦО, сигналы от которых попадают на входной зрачок ОЭС, а также среду распространения излучения. Излучателями могут быть объекты наблюдения (цели), фоны и помехи, которыми, например, могут являться распространенные естественные излучатели - подстилающая поверхность (ландшафт), небо, облачность, Солнце, среда работы ОЭС и другие источники. Описание должно учитывать их взаимное расположение, а также их взаимодействие.

Модуль «Структура ОЭС» отображает структуру системы как совокупность отдельных узлов и элементов - составных частей (СЧ), представляемых через их параметры и характеристики, а также описывает процесс преобразования сигналов, идущих от входного зрачка системы до выходного блока ОЭС.

Структура обобщенной КМ ОЭС должна также иметь базу данных, объединяющую разделы, относящиеся к отдельным модулям КМ ОЭС, алгоритмам функционирования ОЭС и её СЧ и математическому аппарату, используемому при моделировании.

Надо отметить, что разнообразие структур ОЭС огромно и их удобно учесть в разделах модуля «База данных КМ ОЭС».

Результат решения задач синтеза и анализа системы, процесса оптимизации (как всей системы, так и локальной оптимизации отдельных её СЧ) оценивается с помощью определяемых в результате моделирования показателей эффективности работы системы или отдельных её элементов, которые должны сравниваться с заданными или выбранными априорно критериями, обычно с их числовыми значениями, содержащимися в исходных данных на проектирование ОЭС и её моделирование. Поэтому в структуру КМ ОЭС введен отдельный модуль «Показатели эффективности», в котором производится выбор (или задание) и расчет требуемых показателей (критериев качества) ОЭС и её СЧ.

Процедуры оптимизации структуры ОЭС и КМ ОЭС, окончательный расчет показателей эффективности ОЭС, формирование имитационной модели для испытаний и оценки её адекватности, задание вида и формы представления результатов как промежуточных вычислений, так и окончательных расчетов в КМ ОЭС формируются в модуле «Результат работы КМ ОЭС». Там же размещается блок «Коррекция обобщенной компьютерной модели ОЭС», с помощью субмоделей и операторов которого возможно осуществлять моделирование многодиапазонной (многоспектральной) ОЭС.

Модель ОЭС не может состоять целиком из полностью детерминированных процедур (алгоритмов). В ней должны предусматриваться эвристические процедуры, то есть КМ ОЭС должна, прежде всего, позволить вычленять эти процедуры. Эту возможность работы с моделью обеспечивает интерактивный, диалоговый режим работы пользователя системы с программой модели. Программа КПМ, построенная по такому принципу, позволяет манипулировать в «ручном» режиме рабочими алгоритмами и, при необходимости, выбирать соответствующую структуру ОЭС.

Интерфейс компьютерной программы для моделирования (КПМ), определяет взаимодействие как между модулями КМ ОЭС, так и между пользователем и модулями КМ ОЭС.

Рассмотрим методологию формирования приведенных на рис. 1 модулей КМ ОЭС.

В соответствии с принципом блочно-иерархического подхода к моделированию ОЭС, приведенные на рис. 1 модули могут состоять из субмоделей более низких иерархических уровней.

2. Модуль «Исходные данные»

Модуль «Исходные данные» содержит перечень сведений, которые необходимы пользователю КПМ для моделирования ОЭС. Перечень исходных данных формируется на основе ТЗ на разработку ОЭС, где указывается назначение и область применения ОЭС, а также излагаются технические требования к системе. Исходные данные могут быть входными, запрашиваемыми КПМ, и могут быть использованы для расчета и получения требуемых входных данных.

Модуль «Исходные данные» может, в частности, содержать следующую информацию:

- назначение ОЭС (обнаружение целей, слежения и т.д.);

- способ работы ОЭС;

- условия работы ОЭС (спектральные диапазоны работы, время года, время суток, состояние атмосферы, климатические и погодные условия, географические данные, системы координат и др.);

- характер помех, задаваемый, например, конкретным указанием их энергетических, спектральных, пространственных характеристик или общим описанием, например, вид ландшафта, звездное небо и т.д.;

- показатели эффективности работы ОЭС, которым должна отвечать моделируемая система;

- формулировку цели разработки модели ОЭС;

- перечень задач, которые должны решаться в процессе моделирования;

- форма представления результатов моделирования;

- требуемое значение критерия оценки качества модели (критерия адекватности);

- информация о возможности проведения натурных испытаний модели или об использовании в испытаниях апробированных моделей аналогичных систем, разработанных ранее;

- степень универсальности модели.

Например, исходными данными для решения таких задач, как снижение обнаруживаемости объектов, противодействие техническим средствам разведки противника, являются [94]:

спектроэнергетические изображения целей, объектов военной техники, промышленной инфраструктуры;

конструктивные характеристики этих целей и объектов;

оптические, спектральные, геометрические, поляризационные и др. характеристики целей, объектов и природных образований;

- цифровые модели рельефа, типовой растительности, антропогенных образований, элементов ландшафта в различных географических и климатических районах;

- оптико-физические характеристики тропосферы (облаков, туманов, дымок, пограничного слоя земли - атмосферы) для различных климатических зон и сезонов;

- спектроэнергетические (спектрозональные) и пространственные характеристики оптических помех (средств маскировки, пыледымовых образований, пожаров, помех пилотирования и др.)

Перечень исходных данных должен быть необходимым и достаточным (исчерпывающим) для осуществления моделирования, и при этом не содержать избыточных сведений. Он может быть окончательно определен только после формирования других модулей КМ ОЭС, когда в процессе их разработки появляется необходимость знания тех или иных данных.

При разработке модуля «Исходные данные» иногда следует различать понятия «исходные данные для моделирования ОЭС» и «входные данные отдельной субмодели КМ ОЭС». Перечень этих входных данных непостоянен и зависит от запрашивающей их субмодели, в то время как перечень исходных данных остается постоянным на всем процессе моделирования ОЭС.

Ввод исходных данных в КПМ должен запускать автоматическую работу алгоритмов, определяющих путь моделирования, перечень субмоделей, используемых в дальнейшем в других модулях КМ ОЭС, перечни элементов структурной схемы ОЭС и субъектов ФЦО, присутствующих в угловом поле системы и мн. др.

Модуль «Исходные данные» имеет прямую связь со всеми модулями КМ ОЭС, а также прямую и обратную связь с модулями «Результат работы КМ ОЭС» и «База данных КМ ОЭС». Наличие связи с БД позволяет пользователю готовой КМ ОЭС выбирать требуемые исходные данные в нужной форме представления из соответствующих разделов БД КМ ОЭС.

Обратная связь с модулем «Результат работы КМ ОЭС» установлена для оптимизации структуры ОЭС, в случае, когда все возможные методы оптимизации исчерпали свои возможности и требуется произвести корректировку исходных данных.

Таким образом, разработку модуля «Исходные данные» можно свести к решению трех основных задач:

1. определение перечня исходных данных и формы их представления;

2. анализ влияния задаваемых исходных данных на результат работы КМ ОЭС и значения показателей эффективности работы ОЭС;

3. использование результатов проведенного анализа для корректировки перечня и формы представления исходных данных (см. обратные связи на рис. 1).

3. Модуль «Показатели эффективности»

Одной из важнейших задач при моделировании ОЭС является обеспечение требуемых (заданных) показателей эффективности (критериев качества) ее работы. При моделировании необходимо убедиться в том, что система обеспечивает требуемое качество, которое в общем случае определяется совокупностью свойств (точностью, надежностью, технологичностью и др.), обуславливающих её пригодность для решения поставленных перед ней задач.

Существует много групп отдельных критериев качества [57, 69 и мн. др.]. Как правило, моделирование ОЭС имеет цель отобразить далеко не все эти критерии. Очень часто при проектировании ОЭС качество будущей системы оценивается прежде всего по показателям (критериям) назначения, стоимости, надежности и технологичности, и для их определения используются заметно отличные друг от друга модели.

Показатели назначения иногда подразделяются на две подгруппы: показатели функционирования и конструктивные показатели (масса, габариты, энергопотребление и др.). Для количественной оценки степени приспособленности ОЭС к выполнению поставленных перед ней задач используются показатели функционирования, которые в настоящей книге названы показателями эффективности работы ОЭС, поскольку они характеризуют качество выполнения основных задач, решаемых системой. Для многих практических случаев именно эти показатели должны быть введены в КМ ОЭС в первую очередь.

Обозначим массивы показателей эффективности как К_i

где , …, - массивы частных критериев качества для i-ого показателя, i=1,2…n.

Например, К₁₁ - массив показателей назначения, содержащий энергетические критерии качества ОЭС, который может объединять следующие частные критерии - чувствительность, отношение сигнал/шум, минимальную разрешаемую разность температур (МРРТ) и т.д. Массив показателей назначения К₁₂ может содержать геометрооптические критерии качества - разрешающую способность, функцию передачи модуляции и др. В массиве К₁₃ могут находиться критерии качества спектрального разрешения, а информационные критерии могут составлять массив К₁₄, и т.д.

Отдельные критерии качества могут входить в несколько массивов. Таким критерием является, например, отношение сигнал/шум на выходе системы, поскольку от его величины зависят «вторичные» по отношению к нему критерии качества, такие как погрешность измерения или слежения, вероятности обнаружения, распознавания и идентификации и др.

При моделировании ОЭС иногда полезно сформировать обобщенный критерий качества К_об

,

который характеризует отдельную группу однотипных систем, например, тепловизионные или следящие ОЭС, и позволяет сравнивать системы одной группы между собой. Знание обобщенного критерия качества может быть полезным при формировании структуры, выборе конструкции и сравнении систем, работающих в различных условиях, например, в различных спектральных диапазонах. Кроме того, создание или наличие в модели такого критерия позволяет значительно проще проводить подбор готовой системы из БД.

Системы с более высокими значениями основных технических параметров не обязательно обладают лучшим обобщенным критерием качества, так как его составляющие (частные критерии) могут зависеть, например, не только от самой системы, но и от фоноцелевой обстановки, в которой она работает, в частности, от пропускания атмосферы в рабочем спектральном диапазоне.

При оптимизации по обобщенному критерию качества К_об в соответствии с техническим заданием на систему целесообразно установить приоритеты частных критериев из которых он формируется. При этом статус главного получает критерий, значения которого являются определяющими, и в дальнейшем, при оптимизации ОЭС, находят экстремумы именно его (главного критерия), для остальных частных критериев качества ОЭС назначаются только их предельные ограничения, например [65].

Такими определяющими критериями ОЭС на системотехническом этапе проектирования могут быть, например, отношение сигнал/шум для ОЭС обнаружения, обнаруживаемая или минимальная разрешаемая разность температур для тепловизионных систем и т.д. Определяющими частными критериями могут быть и показатели эффективности, характеризующие успешность решения поставленной задачи, и показатели стоимости ОЭС, и конструктивные показатели (масса, габариты, надежность системы и пр.). Если КМ ОЭС разрабатывается для системотехнического уровня проектирования, то можно ограничиться рассмотрением частных критериев назначения системы. Остальные частные критерии должны вводиться или учитываться по мере «наращивания» и развития КМ ОЭС при переходе к следующим уровням проектирования системы.

Специфическими показателями двух- и многодиапазонных ОЭС являются спектральный контраст, спектральное отношение, разность оптических сигналов, логарифмические спектральные отношения. Эти показатели используются, например, когда два или более спектральных канала ОЭС работают одновременно. Если же эти каналы работают автономно или поочередно, то для каждого из них сохраняется система показателей эффективности, описывающая однодиапазонные ОЭС.

Так как ОЭС весьма разнообразны по своему назначению, структуре, элементной базе, условиям работы и ряду других факторов, показатели эффективности их работы также разнообразны. Их можно сгруппировать в отдельный раздел БД обобщенной КМ ОЭС, разбив его на подразделы, например, в соответствии с назначением ОЭС. Зависимости критериев качества ОЭС, принадлежащих к отдельным группам, от параметров и характеристик этих систем, а в ряде случаев и от параметров и характеристик ФЦО, неоднократно приводились в литературе [57, 78, 79, 100 и др.].

Схема алгоритма работы с модулем «Показатели эффективности» представлена на рис. 2.

Рис. 2. Схема алгоритма работы с модулем «Показатели эффективности»

4. Модуль «Фоноцелевая обстановка»

Сигналы, поступающие на вход ОЭС от отдельных составляющих (субъектов) фоноцелевой обстановки (ФЦО) - наблюдаемых объектов (целей), фонов, помех, среды распространения излучения, могут создаваться как за счет их собственного, так и отраженного и рассеянного ими излучения.

Субъекты ФЦО могут быть описаны спектральными, энергетическими, геометрическими, динамическими и другими параметрами и характеристиками.

Субмодель излучателя должна отражать его характерные признаки, среди которых для моделирования наиболее важными являются следующие, классифицированные:

- по принадлежности (прямые, свойственные самому объекту, и косвенные, возникновение которых определяется наличием или деятельностью объекта, но которые ему не принадлежат, например, следы, оставленные объектом);

- по оптическим параметрам и характеристикам (температурный или тепловой контраст, теплофизические свойства объектов, яркость и температура объекта, его отражательная и излучательная способность;

- по геометрооптическим параметрам и характеристикам (форма, размеры, структура, взаимное расположение компонентов);

- по методу получения (первичные, измеряемые, соответствующими средствами, и вторичные, получаемые в результате обработки измеренных демаскирующих признаков).

Эти признаки особенно часто используются как при проектировании ОЭС, так и при их моделировании, поскольку они позволяют выбрать наиболее эффективные для адекватного моделирования свойства объектов моделирования - целей, фонов и помех. В модуле «ФЦО» должны, в первую очередь, отображаться именно эти наиболее информативные признаки. Количественно информативность признаков может быть оценена по степени их влияния на показатель эффективности работы той или иной СПОИ ОЭС. Так, в ОЭС обнаружения такими признаками могут быть: геометрическая структура объекта; амплитуда сигнала, создаваемого объектом; спектральный состав излучения объекта; контраст, создаваемый объектом на наблюдаемом фоне; поляризационные характеристики излучения объекта и др., которые наибольшим образом влияют на вероятности правильного обнаружения и ложных тревог, отношение сигнал/шум и другие показатели эффективности функционирования этих систем.

Для моделирования ОЭС воспроизведения (измерения, наведения, слежения) наиболее информативными признаками объектов могут являться те из них, которые определяют погрешности воспроизведения входных сигналов (отношение сигнал/шум, величину линейной зоны статической характеристики, спектр случайной составляющей входного сигнала и др.).

Для ОЭС визуализации, в частности, тепловизионных систем, такими признаками могут быть геометрическая структура объекта, т.е. его форма и размеры; контраст по отношению к фону; распределение яркости по площади объекта; ориентация объекта и др.[91, 97, 128,174]

К косвенным признакам, которые также могут учитываться при моделировании, относятся:

- взаимное расположение, упорядоченность, повторяемость объектов в составе группы;

- время пребывания объекта в данном месте, в данном положении, его маневренность. Данный признак накладывает требования к быстродействию ОЭС, т.е. необходимо в модель вводить алгоритм, учитывающий быстродействие системы. Необходимо также описать в модели методы и средства передачи и отображения данных в реальном масштабе времени, а иногда - устройства автоматизированного и автоматического дешифрирования изображений и систему сбора и обработки информации, ориентированную на интеграцию различных видов средств наблюдения [57];

- характер и последовательность форм проявления деятельности объекта в процессе его функционирования, например, следы на местности, оставшиеся после нахождения объекта в данной местности, или его перемещении (тепловые тени, шлейфы, наличие вспомогательного оборудования); вспышки выстрелов, прожекторы, факелы, дым и пр.;

- размеры района расположения объекта, удаленность объекта, наличие инженерных сооружений;

- степень укрытия и маскировки объекта.

Косвенные признаки во многих, особенно нестандартных ситуациях, могут быть единственными признаками, позволяющими успешно решать задачу, стоящую перед ОЭС. Сравнительную информативность некоторых косвенных признаков можно найти в [57].

При формировании КМ ОЭС и модуля «ФЦО», в частности, целесообразно определить вначале геометрооптические соотношения, которые связывают воедино основные геометрические параметры и ориентацию источников излучения с параметрами и ориентацией ОЭС, в частности, с угловым полем оптической системы ОЭС. Знание этих геометрооптических соотношений уже на первых этапах моделирования помогает оценить вклад отдельных составляющих оптического сигнала, приходящего на вход ОЭС от различных излучателей.

4.1 Моделирование геометрооптических признаков субъектов фоноцелевой обстановки

На начальных этапах расчета, когда динамика процессов обнаружения цели, слежения за ней и т.п. может не рассматриваться (как в нашем случае), а излучения целей, фонов, помех принимаются аддитивными и статическими, удобна так называемая объектная система координат - трехмерная система координат, сформированная таким образом, чтобы объект наблюдения находился в начале координат, а оси системы координат совпадали бы с осями объекта.

Субъекты ФЦО описываются геометрическими размерами. Их расположение в этой системе задается зенитными и азимутальными углами, а также расстояниями между ними. При использовании объектной системы координат требуется сравнительно небольшое число исходных данных, алгоритмы расчета на следующих этапах проектирования ОЭС достаточно просты, а для моделирования подходят простые БД. Это объясняется тем, что области работы системы во времени и по территориально-климатическому расположению для большинства практических применений модели в достаточной степени конкретизированы и сужены.

Наряду с объектной системой координат в КМ ОЭС полезно иметь и другие системы, например, систему географических координат (рис. 3). В таких системах удобнее описывать динамику ФЦО, например, когда анализ работы ОЭС необходимо проводить в различных территориально-климатических зонах при наблюдении движущегося объекта.

Рис. 3. Система географических координат: Р и Р`- Северный и Южный полюсы Земли

Математическое описание и моделирование геометрических и оптических признаков реальных излучателей часто достаточно сложно, однако существует ряд приемов, позволяющих значительно упростить данную процедуру.

Один из приемов заключается в следующем:

- многие излучатели, в том числе и наблюдаемые объекты (цели), с той или иной степенью приближения могут быть представлены в виде ограниченного числа упрощенных геометрических структур правильной геометрической формы (фасет) - прямоугольников, треугольников, кругов, многогранников и т.д. [98, 155, 159];

- определяются границы зон фасетированного объекта, имеющих по площади зоны практически постоянные значения оптических характеристик;

- создаются математические модели излучения выделенных зон, учитывающие оптические характеристики объекта и фона, на котором он наблюдается.

Оптические свойства элементарных площадок или объектов (фасет), являющихся частями тел сложной формы, определяются среди прочих такими фотометрическими характеристиками как коэффициент яркости и коэффициент отражения. При изменении условий освещения яркость или светимость элементов тел также изменяются, хотя сами упомянутые коэффициенты могут оставаться неизменными.

Например, для описания ФЦО при зондировании водной поверхности с помощью бортовой ОЭС предложена модель Hy MOM (Hybrine Marine Optical Model) [164], в которой пространство объектов разбивается на элементарные объемы (кубы или призмы размером менее 1м³), а затем с помощью метода Монте-Карло для задаваемых дальностей и любых направлений визирования производится вычисление проходящих и выходящих потоков из этих элементов.

Более сложно описывать (моделировать в виде математических зависимостей) объемные образования сложной формы. Элементы таких объектов по-разному ориентированы в пространстве, поэтому яркости их наблюдаемых проекций различны, даже если освещенность в плоскости их расположения однородна. В [98] приводится система габаритных фотометрических характеристик, описывающих оптические свойства объемных объектов.

Для ряда объектов, например, высокоскоростных самолетов, имеющих обтекаемые формы, указанные аппроксимации не обеспечивают приемлемой точности расчета сигналов при бликующих и зеркальных покрытиях. Более точное описание таких поверхностей достигается с помощью сплайн-интерполяции, однако здесь возникают существенные трудности в связи с необходимостью иметь весьма подробные чертежи форм объектов.

Метод описания поверхностей объектов сложной формы, приводимый в [59] более точен, чем фасетирование, и более прост в реализации, чем некоторые другие, например, сплайн-интерполяции. Суть метода заключается в описании поверхности составной части объекта (для самолета - его крыльев, фюзеляжа, киля, колпака и т.д.), поверхностью гибкого контура S_rk, образованной наиболее приемлемым для данной поверхности базовым контуром k_o, заданным в плоскости xz прямоугольной системы координат, и перемещением k_o вдоль оси у и одновременной его деформации (сжатием, растяжением, смещением) по осям х и у в соответствии с контурами проекций моделируемой поверхности на плоскости ху и zy.

Уравнение поверхности гибкого контура может быть записано в следующем параметрическом виде:

где х_о(р) и z_о(р) - уравнение базового контура k_o в параметрическом виде, р - параметр; х_в(у) и х_н(у) - верхняя и нижняя границы контуров проекций S_rk на плоскость ху; z(у) и z(у) - соответственные границы контуров на плоскость zy; - минимальные и максимальные значения координат точек базового контура по осям х и у соответственно.

При этом методе поверхность объекта в целом образуется из составляющих его поверхностей путем соответствующих поворотов и перемещений частных систем координат, в которой они заданы в единую (опорную) систему координат объекта.

В [64] описываются процедуры построения моделей земного ландшафта со сложным рельефом и объектов сложной формы, которые могут использоваться при моделировании лазерного локационного сигнала.

Попытки формализации процесса визуального распознавания формы объектов в ОЭСВ представлены в [44]. Конечной целью этих работ является прогнозирование теоретических моделей визуального дешифровщика.

Для ОЭС, осуществляющих дешифрирование изображений, существует ряд полуэмпирических моделей, позволяющих с достаточной для практики точностью прогнозировать распознающую способность системы «иконическая аппаратура+оператор». К ним относятся модели, основой которых является концепция эквивалентных мир. Такая подмена проблемы «вскрытия» (обнаружения, распознавания, идентификации) объекта задачей разрешения миры, строго говоря, некорректна и не имеет достаточного теоретического обоснования, однако, мировой опыт ее применения показал ее практическую состоятельность [79].

Рассмотрев достаточно общие особенности моделирования различных излучателей, отметим, что математические зависимости для описания их признаков и массивы числовых данных целесообразно размещать в модуле БД КМ ОЭС. В п. 7 будет дан более подробный перечень таких разделов БД и будут приведены сведения об их наличии в открытой литературе.

4.2 Энергетическая модель фоноцелевой обстановки

Для одного из часто встречающихся на практике случаев работы ОЭС на рисунке 8 представлена структура оптического сигнала, поступающего на её вход. Отдельные составляющие яркости на входе ОЭС обусловлены следующими факторами:

L₁ - собственным излучением наблюдаемого объекта;

L₂ - отраженным (рассеянным) от объекта излучением, созданным помехой;

L₃ - отраженным (рассеянным) от объекта излучением, созданным излучением фона;

L₄ - излучением объекта, созданным переотраженным (рассеянным) от фона излучением помехи;

L₅ - собственным и рассеянным излучением среды, возникающим за счет поглощением ею излучения помехи, объекта и фона;

L₆ - собственным излучением помехи;

L₇ - отражённым (рассеянным) от объекта излучением среды;

L₈ - отраженным (рассеянным) от фона излучением среды;

L₉ - отраженным от фона излучением, созданным помехой;

L₁₀ - собственным излучением фона;

L₁₁ - отраженным от фона (рассеянным) излучением, созданным объектом;

L₁₂ - излучением объекта, созданным переотраженным и рассеянным от поверхности фона излучением среды;

L₁₃ - отраженным от помехи (рассеянным) излучением среды;

L₁₄ - отраженным от помехи (рассеянным) излучением, созданным фоном;

L₁₅ - излучением помехи, созданным переотраженным и рассеянным от поверхности фона излучением среды.

В отдельных случаях следует учитывать и некоторые другие составляющие, например, возникающие из-за переотражения «среда-объект-помеха-ОЭС», «объект-фон-помеха-ОЭС», «объект-помеха-ОЭС» и т.д.

В общем случае число отдельных составляющих таких сигналов может быть более двух десятков [69, 79, 83, 89].

Практически все модели яркости поверхности или элемента поверхности субъектов ФЦО представляются в виде суммы двух составляющих - яркостей собственного и отраженного излучений. На рис. 4 рассматривается простейший объект в виде плоского элемента. На практике, как отмечалось выше, объект может состоять из большого числа элементов - фасет, различным образом ориентированным в пространстве. Эти составляющие могут описываться достаточно общим уравнением вида [140]:

Рис 4. Структура оптического сигнала, поступающего на вход ОЭС

, (1)

где L_s - спектральная плотность яркости элемента поверхности s (рис. 9); - зенитный угол направления излучения, отраженного от s к ОЭС; - азимутальный угол того же направления; - длина волны излучения; _s - спектральный коэффициент направленного излучения поверхности s; М(Т_s,) - функция Планка для черного тела с температурой Т_s поверхности s; - спектральный коэффициент направленного отражения поверхности s; - спектральная плотность яркости падающего на элемент s излучения по направлению i; _i - телесный угол с вершиной на элементе s и основанием - видимой по направлению i площадью излучателя, облучающего поверхность s. На рис. 9 углы и - зенитный и азимутальный углы направления i от центра элемента s к источнику «постороннего» облучения.

Рис. 5. Обобщенная схема взаимного расположения «постороннего» источника излучения, субъекта ФЦО и ОЭС

Здесь и далее при обозначениях яркости L и плотности излучения М для упрощения написания индекс «е» - «энергетический» опущен.

Отраженная составляющая - второе слагаемое в правой части (1) представляет собой интеграл по всем направлениям i углов падения «постороннего» излучения. В общем случае коэффициент отражения по двум угловым координатам является функцией пяти параметров, описывающих оптические свойства непрозрачной поверхности, часто называемой спектральной функцией распределения двунаправленного отражения [117], т.е.

,

где - спектральная плотность яркости поверхности s в направлении , создаваемая падающим извне на s потоком; - спектральная плотность облученности, создаваемой «посторонним» источником на поверхности s.

Например, для идеально рассеивающей по всем направлениям поверхности (ламбертовской) с постоянным по углу коэффициентом отражения (изотропная поверхность, без учета состояния поляризации излучения)

.

В этом случае (ламбертовское приближение) вместо (1) часто принимают

.(2)

Интеграл во втором слагаемом (2) для равнояркого по всем направлениям i излучателя является облученностью E_s , создаваемой на поверхности s, т.е.

.

Теплообмен с окружающей средой является существенным в ИК-диапазонах 3…5 мкм и 8…14 мкм. Теплообмен играет важную роль, когда ОЭС работает по тепловому контрасту объектов.

Наиболее характерными тепловыми состояниями объектов является пассивное и активное. Пассивное определяется состоянием окружающей среды, а активное обусловлено внутренними источниками тепла. Тепловое поле пассивного объекта может обладать малой тепловой инерцией, например, у зоны с относительно небольшой толщиной, и большой тепловой инерцией, например, у зон, охватывающих массивные фасеты.

Модели расчета значений температур наружной поверхности пассивных объектов можно найти в [14, 56, 57], которые для тонких плоских фасет с пренебрежимо малой инерционностью принимают достаточно простой вид и удобны в использовании.

Для активных объектов, имеющих внутренние источники тепла, теоретический расчет тепловых полей значительно усложняется и не дает в ряде случаев достаточно достоверных результатов. Для этой ситуации в [57] предложен подход, сочетающий расчетный и экспериментальный методы.

При формировании математической модели теплообмена между фасетой объекта и окружающей средой могут приниматься следующие общие допущения:

- рассматриваются одномерные температурные поля фасеты, а толщина ее принимается постоянной;

- теплофизические параметры фасеты постоянны и равны средним значениям в рабочем температурном интервале;

- внутренние источники тепла отсутствуют;

- в начальный момент времени температура фасеты по всей ее толщине одинакова.

Температуры фасет могут быть рассчитаны на основе уравнений теплообмена и моделей теплопереноса.

Для оценки температуры объектов при различных окружающих условиях можно использовать уравнения теплопереноса [76, 113, 114, 124, 134, 170, 175].

Изменение температуры поверхности объекта может происходить вследствие конвекции с окружающей средой и ее обдувания. Теплообмен вследствие конвекции зависит от скорости ветра, формы и искажений поверхности объекта [17, 116, 118, 131, 142 ].

Вклад различных субъектов ФЦО в общий сигнал на входе ОЭС не равнозначен. Поэтому целесообразно определить отдельные составляющие, которые вносят наибольший вклад в сигнал на входе ОЭС и, напротив, определить, какими составляющими можно пренебречь при моделировании ОЭС, то есть провести ранжирование составляющих входного сигнала. Эта процедура позволяет не только упростить расчет входных сигналов и решение задач моделирования ОЭС, но и сократить перечень входных данных, используемых в КМ ОЭС, а также исключить из дальнейшего моделирования субъекты ФЦО, вклад которых в общий сигнал мал. Основным показателем целесообразности проведения ранжирования является выполнение заданных показателей эффективности (критериев качества) работы ОЭС.

Алгоритм ранжирования составляющих сигнала на входе ОЭС приводится на рис. 6 и заключается в следующем [40]. Сначала рассчитывается допуск на ранжирование, т.е. величина изменения входного сигнала, при которой обеспечивается допустимое изменение заданного показателя эффективности работы ОЭС. Затем определяются составляющие сигнала, сумма значений которых обеспечивает этот допуск. Для этого в алгоритме ранжирования все составляющие сигнала, приходящего на входной зрачок ОЭС, сортируются по убывающей. Начиная с некоторого минимального значения, производится суммирование составляющих до того момента, когда получаемая сумма будет удовлетворять допуску на ранжирование. После этого процедура ранжирования останавливается, и выдается перечень составляющих сигнала, исключение которых из дальнейших расчетов не повлечет за собой недопустимых изменений заданного показателя эффективности работы ОЭС.

Рис. 6. Алгоритм «Ранжирование составляющих яркости на входе ОЭС»: L_min(N) - минимальное значение яркости; ДL_У - допуск на суммарную яркость; УL - суммарная яркость излучения от всех субъектов ФЦО на входном зрачок ОЭС; L_ранж - яркость после ранжирования, не учитывающая малые составляющие; N - порядковый номер составляющей яркости в ряду, упорядоченному по убывающей; S, K - промежуточные переменные.

Следом за этими данными выдаются оставшиеся составляющие входного сигнала, пересчитанные в процентном отношении относительно результирующего полезного сигнала (сигнала от цели), что дает возможность пользователю при дальнейшем выборе структуры ОЭС обосновать необходимость выбора ряда конструктивных элементов системы.

Важно заметить, что на всем продолжении разработки модуля собираются используемые в нем данные, информация, алгоритмы и т.п., которые в дальнейшем будут систематизированы и размещены в БДКМ ОЭС.

4.3 Моделирование фонов

Оптическое излучение естественных фонов - важный источник информации о физических процессах, протекающих в атмосфере, океане, водоемах, на поверхности суши и т.д. Однако для многих ОЭС, служащих для обнаружения целей, наблюдения и слежения за ними, неоднородный фон является помехой. Особенно большое влияние на качество работы ОЭС оказывают пространственные и временные флуктуации фонового излучения.

Естественные фоны многообразны - небосвод, ландшафты, города, поселки, озера, моря и т.п. Яркость большинства естественных фонов обладает пространственной неоднородностью и временной нестационарностью, зависит от большого числа переменных: координат излучающих точек, времени наблюдения, длины волны излучения, типа фона и условий наблюдения. Накопленные данные о фонах позволяют говорить лишь о типовых ансамблях фонов, характеризующихся однородностью, стационарностью, пространственно-временной или пространственной эргодичностью.

В многочисленной литературе [72, 141, 150 и др.] имеются данные о статистических характеристиках пространственных флуктуаций излучения некоторых типов фонов: ясного и облачного небосвода, границы водной поверхности и небосвода, леса и городского ландшафта при наблюдении с поверхности Земли, а также облачности и разнообразных ландшафтов при наблюдении сверху.

Некоторые данные о флуктуациях яркости излучения, отраженного взволнованной поверхностью, и о яркостном контрасте линии видимого морского горизонта в можно найти в [34, 45, 46, 76].

При определении статистических характеристик фонов в большинстве случаев были использованы методы, пригодные для описания случайных процессов. Например, в большинстве приведенных данных информация о статистических характеристиках мелкоструктурных флуктуаций, часто необходимая для расчетов ОЭС, «замаскирована» мощными крупномасштабными составляющими. Кроме того, до сих пор достаточно полно не установлена степень влияния ряда факторов (солнечного излучения, метеоусловий, прозрачности атмосферы, времени года, суток наблюдения, места наблюдения и т.п.) на характер и пределы изменения статистических характеристик фона. Все это заметно усложняет задачу описания излучения фонов в КМ ОЭС.

В настоящее время имеются два направления моделирования фоновых образований: формирование тепловых карт реальных подстилающих поверхностей и использование статистического эквивалента характеристик фона в виде двумерных случайных полей радиационных температур (или яркостей). Первое направление точное, но при его использовании усложняется оценка по вероятностным критериям по сравнению со вторым.

В общем случае фон может быть описан набором моделей статистически однородных случайных полей на основе полученных экспериментальных исследований.

Наличие тепловых теней от построенных предметов и неровностей земной поверхности, приводит к необходимости включения в распределение случайного поля корреляционных зависимостей. При этом очевидно, корреляция должна быть такова, чтобы на случайном фоне присутствовали некоторые образования, моделирующие тепловые тени от посторонних объектов и складок рельефа местности, причем размеры этих образований были соизмеримы с размерами объектов, что соответствует наихудшим условиям дешифрирования изображений [57]. Статистические свойства фонов могут быть представлены двумерным нормальным коррелированным процессом [141].

Описания фонов характеризуются случайными функциями многих переменных, что создает трудности при их моделировании. Поэтому, как правило, обычно делают ряд допущений, существенно упрощающих процесс моделирования фонов, а именно:

1. Пренебрегая возможной зависимостью распределения яркости в реализациях фона от времени, многие фоновые образования рассматриваются как ламбертовские, т.е. имеющие одинаковую яркость по всем направлениям распространения излучения. При таком допущении яркость фона является функцией трех переменных L_ф(х,у,), где х, у - координаты отдельных точек фона, - длина волны. В некоторых частных случаях, эту функцию можно представить как функцию с разделяющимися переменными. Представление флуктуаций яркости фона в таком виде существенно упрощает процедуру его моделирования, но как отмечается в [57], такое допущение не всегда оправдано.

2. Фоновые образования можно разделить на ряд типовых случайных полей, которые с некоторой степенью приближения обладают свойствами таких наиболее изученных случайных процессов, как гауссовские и марковские. Удобство такого описания заключается в том, что многомерные плотности вероятности для этих случайных процессов выражаются через двумерные плотности вероятности.

Фоновые образования являются однородными в широком смысле случайными полями, т.е. их математические ожидания не зависят от координат, а ковариационная функция зависит только от разности аргументов. Это допущение позволяет рассматривать случайные фоновые образования в виде флуктуаций яркости излучения фона относительно значения математического ожидания. При этом можно строить математические модели фона в рамках корреляционной теории, когда полное описание случайных полей задается их математическим ожиданием и ковариационной функцией.

4.4 Описание среды распространения излучения в компьютерной модели оптико-электронных систем

Важным фактором, влияющим на формирование сигналов в ОЭС, является среда распространения излучения, которой чаще всего является атмосфера. В КМ ОЭС необходимо предусматривать возможности моделирования следующих основных факторов:

- ослабления средой излучения, создаваемого всеми субъектами ФЦО;

- собственного излучения среды;

- теплообмен между отдельными субъектами ФЦО и средой.

В ряде случаев, например при моделировании систем визуализации или обработки оптического изображения наблюдаемого поля (сцены), необходимо моделировать и случайные изменения оптических свойств среды, к которым, в первую очередь, относятся флуктуации амплитуды и фазы излучения,например, вследствие флуктуаций показателя преломления атмосферы. Их влияние проявляется в мерцании, дрожании и размытии изображения.

Необходимость моделирования этих и других свойств среды (атмосферы) зависит от исходных данных на моделирование ОЭС, определяется условиями функционирования конкретной моделируемой ОЭС. Уже на первых этапах моделирования, зная, например, спектральный диапазон работы ОЭС, имеется возможность ограничивать число моделируемых свойств атмосферы в модуле ФЦО.

У нас в стране и за рубежом разработаны модели, позволяющие описывать свойства атмосферы [35, 42, 57, 63, 74, 92, 93, 94, 140, 151 и мн.др.]. Эти модели могут быть включены в раздел базы данных КМ ОЭС «Среда распространения оптического излучения (атмосфера)».

Ниже приводятся некоторые зависимости, которые могут быть положены в основу моделирования свойств атмосферы в модуле ФЦО.

Моделирование общего ослабления излучения атмосферой. Общее ослабление излучения в атмосфере обусловлено двумя основными процессами: поглощением газовыми компонентами, в результате которого происходит преобразование энергии излучения в другие ее виды, и молекулярным и аэрозольным ослаблением, или рассеянием, состоящим в изменении направленности излучения.

Поглощение вызвано наличием в атмосфере ряда веществ (воды, углекислого газа, озона и др.), имеющих спектральные полосы поглощения в оптической области. Поглощение излучения имеет ярко выраженный селективный характер и проявляется в виде полос поглощения или их совокупности, разделенных окнами пропускания атмосферы с незначительным поглощением. Внутри окон пропускания атмосферы основное ослабление излучения происходит в результате рассеяния.

В первом приближении с учетом ряда допущений [76] общее ослабление излучения с длиной волны в оптически однородной среде описывается экспоненциальным законом Бугера:

,

где I_ll - сила излучения, прошедшего путь l; I_0l - сила излучения в начале трассы; a_l - показатель ослабления; t_с1l = exp (-a_l) - коэффициент прозрачности среды, или прозрачность, для l = 1 км; t_cl = t^l_c1l - коэффициент пропускания среды на трассе длиной l км.

С учетом двух основных факторов ослабления - поглощения и рассеяния - выражение для t_cl можно представить как

t_cl = t() = t_п()t_a(),

где t_п(l) = exp[-k_п(l)l]; t_a(l) = exp[-a_a(l)l]; k_п(l) - спектральный монохроматический коэффициент поглощения; a_a(l) - спектральный монохроматический коэффициент аэрозольного ослабления (рассеяния).

Таким образом, для определения общего пропускания атмосферы достаточно найти значения коэффициентов k_п и a_a при рассматриваемых метеоусловиях.

В литературе [34, 35, 76, 140 и др.] приводятся таблицы распределения основных поглощающих и рассеивающих компонентов атмосферы, а также температуры и давления в зависимости от высоты над уровнем моря для различных климатических поясов (тропики, средние широты летом, высокие широты зимой и т.д.), образующие модель атмосферы, используемую для расчета ее оптических свойств.

Достаточно распространенными методами расчета коэффициента пропускания t_п(l), обусловленного поглощением, является метод учета отдельных составляющих поглощения с последующим их объединением. Сведения о методах расчета спектрального молекулярного пропускания можно найти в [76, 57 ].

Наиболее известными моделями, учитвающими как поглощение, так и рассеяние в атмосфере являются разработанные в США модели LOWTRAN, MODTRAN, HITRAN, FASCODE [140, 151, 79], а также модель, разработанная у нас в стране в Государственном институте прикладной оптики (ГИПО) [35].

Используемая во многих зарубежных КМ ОЭС модель пропускания атмосферы LOWTRAN [76] построена на основе аналитических аппроксимаций экспериментальных данных в виде функции параметров, зависящих от длины волны, количества поглощающего вещества, величины давления и эквивалентного количества поглощающего вещества. Она обладает сравнительно небольшим спектральным разрешением (порядка 20 см^-1), что не позволяет учитывать тонкие линии поглощения, которые могут влиять на распространение узкополосного лазерного излучения. В [76] приводятся графики и таблицы аппроксимированных значений экспериментальных данных, там же изложен метод работы с моделью. Данная модель прошла несколько стадий разработки.

Модель FASCODE обладает высоким спектральным разрешением и учитывает тонкие молекулярные линии поглощения. Более простая экспоненциальная модель MODTRAN [133] является в отношении разрешения по спектру промежуточной между LOWTRAN и FASCODE.

В таблице 1 показаны входные данные модели MODTRAN при моделировании атмосферы [165] .

Таблица 1. Входные данные модели MODTRAN

Модель атмосферы	Метеорогические данные
Тип направления через атмосферу	По горизонтали
Режим выполнения	Определение прозрачности
Использованная модель аэрозолей	Прибрежная видимость =25 км
Высота местности над уровнем моря	0,015 км
Дальность видимости	10 км
Давление	762 Торр
Температура	16С
Относительная влажность	40 %
Диапазон дальности	0-1 км ступенями по 0,01 и 0,1 км
Частотный (спектральный) диапазон	2000-3333 см-1 (3-5мкм)
Шаг по частоте	1см-1

Последние варианты этих моделей позволяют рассчитать не только значения коэффициентов поглощения, но и коэффициенты рассеяния излучения в атмосфере, а также яркость собственного излучения атмосферы - яркость среды (путевую яркость) [79]. Известны и другие модели, которые позволяет рассчитать пропускание при наличии в атмосфере пыли, песка, дыма и ряда других рассеивающих компонентов [35].

Рассеяние излучения в земной атмосфере происходит на молекулах воздуха, частицах аэрозоля, каплях дождя, кристаллах льда и сопровождается поглощением излучения веществом, из которого эта частица состоит [34].

Модели оптического состояния аэрозоля, разработанные на основе измерений в приземном слое воздуха, приводятся в [35, 50]. В [76] представлены данные для некоторых широко распростаненных атмосферных аэрозолей. Там же представлена усредненная модель атмосферных аэрозолей, которую можно использовать для расчета переноса излучения.

Количественные характеристики аэрозольного и молекулярного рассеяния при распространении излучения по горизонтальному пути отличаются от характеристик ослабления и рассеяния, наблюдаемых при распространении излучения по наклонным трассам. Так, яркость атмосферы за счет рассеянного излучения Солнца зависит от угла между линией визирования и направлением на Солнце. Поскольку меньшему углу соответствует больший объем атмосферы на трассе наблюдения, количество рассеянного излучения уменьшается по мере увеличения этого угла. Результаты экспериментальных исследований и приближенные способы учета наклонного хода излучения можно найти в [34, 35, 140].

На работу ОЭС помимо дымки, тумана, дождя, и снега могут оказывать заметное влияние и другие аэрозоли, например, пыледымовые образования и мутность среды. Некоторые данные по их оценке, которые могут быть полезными при моделировании ОЭС можно найти в [50,140].

В ближней ИК области в облаках обнаруживается сильное прямое рассеяние и относительное положение Солнца, ОЭС и облачного покрова становится особенно важным для моделирования ФЦО.

Для описания различных состояний атмосферы разработаны модели «оптической погоды» [35, 93, 94]. Под термином «оптическая погода» понимается стохастически обеспеченная система спектральных оптических характеристик состояния атмосферы Земли, связанная с текущими и прогнозируемыми стандартными параметрами погодных условий, регистрируемых сетью метеорологических станций. Для описания динамики «оптической погоды» и ее прогнозирования используются также данные о динамике метеорологических полей в атмосфере, т.е. сведения о синоптических процессах и циркуляции воздушных масс. Результаты этих исследований легли в основу созданных моделей «оптического климата».

Так, в модели «оптической погоды» - «Тропосфера-2005» установлена взаимосвязь между текущей метеорологической ситуацией, т.е. погодными условиями, и оптическими характеристиками атмосферных компонентов и явлений. Данная модель может быть применена в диапазоне от 0,3 до 15 мкм в пределах высот до 30 км [92, 57].

Модели, используемые для трасс, проходящих на высотах от 50 до 300 км, можно найти в [57, 169, 101, 158].

Показатели ослабления атмосферы могут моделироваться с помощью статистических моделей. В полуэмпирической модели WETTA, определяется вероятность различных значений показателей ослабления приземной атмосферы (для высот до 100 м) в среднеевропейских регионах при ясном небе при наличии дымок и туманов различной интенсивности [79].

Для спектрального диапазона 8…14 мкм усредненное значение показателя ослабления подчиняется лог-нормальному распределению вероятностей [138].

Другой эмпирической моделью подобного рода является NSWCDD, используемая Военно-морским флотом США для оценки усредненного пропускания атмосферы в трех регионах Мирового океана [103].

Иногда предлагается рассчитывать коэффициент пропускания атмосферы для нормальных климатических метеоусловий на трассе, протяженностью l (км) по следующей формуле [137]

.

При этом считается, что значение _(l=1км)=0,85 гарантировано в 50% случаев.

С учетом того, что пропускание среды распространения (обычно, атмосферы) неоднородно по трассе, среду можно разбить на отдельные зоны (слои), находящиеся в термодинамическом равновесии (рис. 7). Внутри каждого n-го слоя его температура Т_сn, спектральный коэффициент излучения _сn() и спектральный коэффициент пропускания _сn() принят постоянными.

...