Обчислювальні методи обробки даних для виявлення об’єктів із локально незмінними параметрами видимого руху

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 519.6:004.932

01.05.02 - математичне моделювання та обчислювальні методи

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Харківський національний університет радіоелектроніки

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ МЕТОДИ ОБРОБКИ ДАНИХ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ОБ'ЄКТІВ ІЗ ЛОКАЛЬНО НЕЗМІННИМИ ПАРАМЕТРАМИ ВИДИМОГО РУХУ

Брюховецький Олександр Борисович

Харків - 2012



Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України.

Науковий керівник доктор технічних наук, професор Саваневич Вадим Євгенович, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри електронних обчислювальних машин.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Пащенко Руслан Едуардович, Інститут радіофізики та електроніки ім. О.Я. Усикова НАН України, старший науковий співробітник відділу дистанційного зондування Землі;

доктор технічних наук, професор Леховицький Давід Ісаакович, Харківський національний університет радіоелектроніки, головний науковий співробітник науково-дослідної частини.

Захист відбудеться 2012 р. о годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.02 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: Україна, 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: Україна, 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий 2012 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради В.В. Безкоровайний

обчислювальний автоматизований рух витрата



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Існує досить велика сукупність об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху, які практично не змінюються за час спостереження або їх виявлення. До цього класу об'єктів належать, наприклад, штучні супутники Землі, малі тіла (астероїди і комети) Сонячної системи, літаки на етапі їх виявлення, елементарні частки, тощо.

Останнім часом значно зріс інтерес до спостережень об'єктів вказаного класу, виявлення яких засобами радіолокації практично неможливе. До таких об'єктів можна віднести малі тіла Сонячної системи. Результати таких спостережень мають міжнародне значення. Так, наприклад, астероїдно-кометна небезпека була визнана міжнародною проблемою Організацією Об'єднаних Націй.

Значна кількість відомих та невідомих малих тіл Сонячної системи визначає необхідність великих обсягів спостережень. Аналіз характеристик найбільш продуктивних обсерваторій зі спостереження малих тіл Сонячної системи показав, що високі результати цих обсерваторій забезпечуються використанням програмних комплексів автоматичного (автоматизованого) виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху на ПЗЗ-кадрах (кадрах приладу із зарядовим зв'язком). Але програмних комплексів, які б забезпечували показники якості виявлення об'єктів не гірші, ніж при візуальному виявленні за допомогою блинкування, у вільному продажу немає. На території СНД на початок досліджень подібні програмні комплекси були відсутні взагалі.

В основі автоматизованого виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху лежить міжкадрова обробка даних. Теорія міжкадрової (вторинної, траєкторної) обробки отримала свій розвиток у працях Кузьміна С.З., Левіна Б.Р., Бакута П.А., Іванчука Н.А., Бар-Шалома А. (Bar-Shalom Y.), Сосуліна Ю.Г., Саваневича В.Є. Однак, існуючі методи виявлення або не враховують особливостей виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху, або ж потребують додаткової адаптації, щоб використовуватися для автоматизованого виявлення об'єктів на серії ПЗЗ-кадрів, отриманих оптичними засобами спостереження. Тому актуальною є науково-технічна задача розробки ефективних обчислювальних методів обробки даних для автоматизованого виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота пов'язана із реалізацією таких міжнародних та національних програм: Російська федеральна цільова програма «Астероїдно-кометна безпека Росії»; програма «Космічна варта» (Spaceguard); програма спостережень астероїдів, які ведуться в рамках діяльності Центру малих планет (Minor Planet Center-MPC) Міжнародного Астрономічного Союзу та програма Європейського космічного агентства «Інформованість про ситуацію в космосі» (ESA Space Situational Awareness); третя і четверта національні космічні програми України та проекти, які виконуються згідно з космічною програмою України «Проведення наземно-космічних радіоастрономічних досліджень» (шифр «Інтерферометр», ДР 0108U008335) і «Забезпечення експлуатації і розвитку системи контролю та аналізу космічної обстановки (СКАКО)» (шифр «Спостереження», ДР 0103U006489) та програмою наукових досліджень «Створення об'єднаного архіву астрономічних спостережень і системи управління інформацією для реалізації завдань Української віртуальної обсерваторії» (№ 288Б-2011-2013, ДР 0120U007859). У рамках даної тематики здобувачем розроблені обчислювальні методи обробки даних для виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху.

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є підвищення показників якості виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху при прийнятних обчислювальних витратах за рахунок розробки ефективних обчислювальних методів обробки даних для автоматизованого виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху.

Для досягнення цієї мети необхідно вирішити такі задачі.

1. Розробка обчислювального методу обробки даних для оцінки видимого блиску сигналу від об'єкта, що забезпечує найкращу точність оцінки видимого блиску для малопомітних об'єктів (об'єктів зі слабким видимим блиском).

2. Розробка обчислювального методу обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, що враховує наявність помилок оцінки координат позначок, які відповідають виділеним сигналам на кадрах серії, а також наявність значної кількості позначок, сформованих сигналами від нерухомих об'єктів.

3. Розробка обчислювального методу обробки даних для виявлення й оцінки параметрів траєкторії об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху.

Об'єкт дослідження - процес обробки даних для виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху.

Предмет дослідження - обчислювальні методи обробки даних для виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху.

Методи дослідження. Основні результати роботи отримані на основі використання лінійного регресійного аналізу і методів теорії оптимізації, що дозволили розробити обчислювальний метод обробки даних для оцінки видимого блиску сигналу від об'єкта; статистичної теорії перевірки гіпотез і оцінки параметрів і методів цифрової обробки локаційної інформації, які дозволили розробити обчислювальні методи обробки даних для виявлення об'єктів і оцінки їх локально незмінних параметрів видимого руху; методів статистичного моделювання та обробки натурних даних, які дозволили підтвердити достовірність отриманих теоретичних результатів.

Наукова новизна одержаних результатів.

1. Удосконалено обчислювальний метод обробки даних для оцінки видимого блиску об'єкта, який дозволяє знизити значення середньоквадратичного відхилення оцінки видимого блиску малопомітних об'єктів порівняно із методами, які традиційно використовуються.

2. Вперше розроблено двоетапний ієрархічний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, який, за рахунок двоетапного накопичення даних вздовж усіх допустимих траєкторій об'єктів, дозволяє підвищити потенційні показники якості виявлення рухомих об'єктів до значення показників якості нерухомих.

3. Удосконалено амплітудно-координатний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта й оцінки параметрів траєкторії його видимого руху, що дозволяє скоротити кількість хибних виявлень об'єктів порівняно із методами, що використовувались раніше.

Практичне значення одержаних результатів. Практичне значення результатів, отриманих у дисертаційній роботі, полягає в можливості застосування розроблених обчислювальних методів обробки даних при розробці різних програмних комплексів автоматизованого виявлення об'єктів на етапі міжкадрової обробки для виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху та оцінки параметрів їх видимого руху. Розроблені обчислювальні методи використані при створенні програмного комплексу автоматизованого виявлення астероїдів CoLiTec (CLT), одним з розробників якого є автор. З травня 2010 року по 10 грудня 2011 року двома обсерваторіями, що використовують програму CoLiTec (CLT) (Андрушівська астрономічна обсерваторія і російська віддалено керована обсерваторія ISON-NM), було послано в МРС 202 314 вимірювань координат малих планет, при цьому відкрито 864 астероїди і дві комети: C/2010 X1 (Elenin) і P/2011 NO1. Завдяки використанню методів вперше на території СНД були відкриті в автоматизованому режимі астероїд у травні 2010 року (Андрушівська астрономічна обсерваторія) і комета у грудні 2010 року (обсерваторія ISON-NM). Станом на 10 грудня 2011 року обсерваторії, що використовують програму CoLiTec (CLT) посідають восьме (обсерваторія ISON-NM) і тринадцяте (Андрушівська астрономічна обсерваторія) місця в рейтингу найбільш продуктивних обсерваторій зі спостереження за астероїдами у 2011 році. Використання результатів дисертаційної роботи у програмному комплексі CoLiTec (CLT) підтверджено трьома актами впровадження. Розроблений програмний комплекс, який використовує запропоновані обчислювальні методи, може бути використаний і в інших астрономічних обсерваторіях Україні і світу, які теж займаються спостереженнями астероїдів.

Особистий внесок здобувача. Всі основні наукові та практичні результати, отримані в дисертаційній роботі, здобувач отримав самостійно. У роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачу належать такі результати: у [1] експериментальне порівняння розробленого методу із відомими методами оцінки місцезнаходження об'єкта на цифровому зображенні; у [2] експериментальне дослідження характеристик вторинних астрономічних даних (позначок); у [3] обчислювальний метод обробки даних для оцінки видимого блиску сигналу від об'єкта, заснований на МНК-оцінці коефіцієнтів запропонованої дводіапазонної кусково-лінійної моделі залежності значення видимого блиску об'єкта від амплітуди його сигналу на ПЗЗ-кадрі; у [4] експериментальне визначення констант розробленого обчислювального методу для Андрушівскої обсерваторії; у [5] експериментальне дослідженнях характеристик розробленого методу попередньої селекції сигналів від небесних об'єктів на ПЗЗ-кадрі; у [6] двоетапний ієрархічний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху; у [7] обчислювальний метод визначення координат точки перегину (критичного значення амплітуди) дводіапазонної кусково-лінійної моделі за критерієм мінімуму суми квадратів нев'язок між каталожними і оціненими значеннями видимого блиску зірок; у [8] вдосконалений амплітудно-координатний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху та оцінки параметрів траєкторії його видимого руху за сукупністю позначок, попередньо віднесених до одного об'єкта; у [9] експериментальне дослідження характеристик вторинних астрономічних даних для Андрушівської астрономічної обсерваторії.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертації обговорені на 16 науково-технічних конференціях: Міжнародна наукова конференція «Розширення співробітництва в наземних астрономічних дослідженнях держав Південно-Східної Європи. Вивчення об'єктів навколоземного простору та малих тіл Сонячної системи» (Миколаїв. 25-28 вересня 2006 р.), Memorial international scientific conference «Modern Problems of Astronomy» (Ukraine, Odessa. August 12-18 2007), 2-а Міжнародна конференція «Спостереження навколоземного космічного простору» (Росія, Звенигород. 22-24 січня 2008 р.), 3-й Міжнародний радіоелектронний форум" Прикладна радіоелектроніка. Стан та перспективи розвитку» МРФ-2008 (Харків. 22-24 жовтня 2008 р.), 38th COSPAR Scientific Assembly (Germany, Bremen. July 18-24 2010), International Conference “Asteroid-Comet Hazard” (Russia, St. Petersburg. September 21-25 2009), International Workshop “Methods and Instruments in Astronomy: from Galileo Telescopes to Space Projects” (Ukraine, Mykolaiv. May 17-20 2010), 15-й Ювілейний Міжнародний молодіжний форум «Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті» (Харків, 18-20 квітня 2011 р.), 42nd Lunar and Planetary Science Conference (USA, Texas, The Woodlands. March 7-11 2011), Astronomy and Space Physics in Kyiv University. International Conference in memory of P.R. Romanchuk. (Ukraine, Kyiv. May 24-27, 2011), Міжнародна наукова конференція «Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту» (Євпаторія, 16-20 травня 2011 р.), Міжнародна наукова конференція «Астрономічна школа молодих учених» (Чернігів, 12-14 травня 2011 р.), International Conference “Astronomical Research: from Near-Earth Space to The Galaxy.” (Ukraine, Mykolaiv. September 26-29 2011), 11-а Українська конференція з космічних досліджень (Євпаторія, 29 серпня - 2 вересня 2011 року), Всеукраїнська наукова конференція «Математичне моделювання і математична фізика» (Кременчук, 21 - 24 вересня 2011 р.), конференція «Інтегровані інформаційні радіоелектронні системи і технології» в рамках 4-го Міжнародного радіоелектронного форуму «Прикладна радіоелектроніка. Стан та перспективи розвитку» МРФ 2011 (Харків, 18-21 жовтня 2011 р.).

Публікації. Основні результати дисертаційної роботи опубліковані в 9 наукових статтях у профільних наукових журналах та збірниках наукових праць України, а також у працях і збірниках тез 17 науково-технічних конференцій і форумів, двох патентах на корисну модель.

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та двох додатків. Повний обсяг дисертації становить 192 сторінки; 37 рисунків займають 19 сторінок, з них 15 окремих сторінок займають 26 рисунків; 6 таблиць займають 2 сторінки; список використаних джерел, що включає 152 найменування, займає 17 сторінок; 2 додатки на 8 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі наведена загальна характеристика роботи: актуальність теми; зв'язок роботи з науковими програмами; об'єкт і предмет, мета і задачі дослідження; методи, що використовувалися при проведенні дослідження; отримані нові наукові результати, їх практичне значення; особистий внесок автора у спільних публікаціях, відомості щодо апробації результатів дисертаційних досліджень.

У першому розділі роботи введено клас об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху, проведено аналіз умов спостереження та відомих методів обробки даних, що використовуються для виявлення рухомих об'єктів, сформульовані мета і задачі дослідження.

Вхідні дані для виявлення рухомих об'єктів є результатом внутрішньокадрової обробки ПЗЗ-кадрів і надаються у вигляді сукупності позначок. Кожна позначка містить оцінки координат місцезнаходження об'єкта, а також оцінку амплітуди відповідного сигналу. Особливостями формування позначок є зміщення екваторіальних координат центрів кадрів один щодо одного через помилки наведення і управління засобом спостереження; різниця між оцінками місцезнаходження одного і того самого нерухомого об'єкта на різних кадрах; помилки оцінки місцезнаходження об'єктів на кадрах; можливість великої різниці амплітуд позначок одного і того самого об'єкта на одній серії кадрів; неповнота зоряних каталогів для зірок зі слабким блиском. Проведено аналіз роботи найбільш відомих обсерваторій з виявлення астероїдів, показано значне підвищення ефективності виявлення при використанні програм автоматизованого або автоматичного виявлення об'єктів. Наведено характеристики відомих методів обробки даних для виявлення рухомих об'єктів; показано, що вони потребують додаткової адаптації для їх використання при автоматизованому виявленні об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху (астероїдів) на серії цифрових зображень (ПЗЗ-кадрів).

На основі результатів розділу сформульована науково-технічна задача дослідження, а також сформульовані часткові завдання на дослідження.

У другому розділі розроблені метод оцінки видимого блиску об'єктів, двоетапний ієрархічний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, амплітудно-координатний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта і оцінки параметрів траєкторії його видимого руху.

Застосування амплітуди позначки від об'єкта, як енергетичної характеристики при його виявленні, недоцільно через значущість її змін між кадрами однієї серії за рахунок змін умов спостереження. Як енергетичну статистику, інваріантну до змін умов спостереження, для проведення міжкадрової обробки, у роботі було запропоновано використовувати оцінку видимого блиску об'єктів. При цьому більшість об'єктів, що підлягають виявленню, є малопомітними (мають слабкий блиск, малу амплітуду сигналу). Тому був розроблений обчислювальний метод обробки даних для оцінки видимого блиску об'єкта з найменшим СКВ оцінки видимого блиску малопомітних об'єктів.

Традиційно для оцінки видимого блиску застосовується лінійна однодіапазонна модель залежності значення видимого блиску об'єкта від логарифму амплітуди його позначки:

, (1)

де - оцінка видимого блиску -го об'єкта на t-му кадрі; - фотометричний нуль-пункт (видимий блиск зірки, оптичний сигнал від якої за даних умов спостереження відповідає позначці з одиничною амплітудою); - коефіцієнт перерахунку; - оцінка видимого блиску об'єкта за амплітудою сигналу; - амплітуда сигналу від -го об'єкта на ПЗЗ-кадрі.

Використання моделі (1) для великого діапазону значень амплітуд призводить до зниження точності оцінки видимого блиску в області малих амплітуд, відповідної малопомітним об'єктам. Застосування квадратичної однодіапазонної моделі зазначеної вище залежності не дозволяє підвищення точності оцінки через лінійну залежність між вхідним і вихідними сигналами в ПЗЗ-камері. Зазначені обставини призвели до введення в ході дисертаційних досліджень дводіапазонної кусково-лінійної моделі залежності значення видимого блиску об'єкта від логарифму амплітуди його позначки:

(2)

де - критичне значення амплітуди сигналу; ; - оцінка видимого блиску, що відповідає критичному значенню амплітуди; - коефіцієнт перерахунку для другого діапазону значень видимого блиску.

Визначення коефіцієнтів з моделей (1) та (2) проводиться МНК. Координати точки перегину дводіапазонної кусково-лінійної моделі визначаються вирішенням методом Фібоначчі оптимізаційної задачі за критерієм мінімуму суми квадратів нев'язок між каталожними і оціненими значеннями видимого блиску зірок.

Якби об'єкти, що виявляються, були нерухомі або їх параметри руху були відомі, то накопичення енергетичних статистик таких об'єктів і їх подальше виявлення не складали б особливих труднощів. Проте, виявлення потребують об'єкти із невідомими параметрами руху. Тому необхідно було розробити обчислювальний метод, який би дозволяв накопичити дані вздовж траєкторій, параметри яких невідомі. Для зазначеної розробки була використана властивість локальної незмінності параметрів руху об'єктів, які підлягають виявленню.

Суть розробленого методу зводиться до використання багатозначного перетворення координат можливих об'єктів. Перетворення, яке використовується, дозволяє провести накопичення енергетичних статистик рухомих об'єктів вздовж усіх можливих траєкторій руху. Слабкий видимий блиск більшості таких об'єктів потребує використання низьких порогів внутрішньокадрової обробки та формування великої кількості позначок. Задля стабілізації обчислювальних витрат на прийнятному рівні використовується багатоетапна реалізація запропонованого багатозначного перетворення координат рухомих об'єктів. При цьому на відміну від відомих методів виявлення рухомих об'єктів на етапі міжкадрової обробки наявна лінійна залежність обчислювальної складності від кількості позначок. При цьому ймовірність виявлення рухомих об'єктів підвищується практично до ймовірності виявлення нерухомих.

Фізично область спостереження розбивається, відповідно до прийнятої моделі руху, на пересічні просторово-часові строби так, щоб з одного з них об'єкт із локально незмінними параметрами видимого руху за час виявлення не вийшов. Кожному стробу призначається накопичувач. Статистики позначок від об'єктів накопичуються у всіх накопичувачах областей, яким вони належать. У роботі прийнята модель прямолінійного і рівномірного руху об'єкта на серії кадрів.

Рисунок 1 - Схема двоетапного методу попереднього виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху

На першому етапі окремі траєкторії об'єднуються в класи. До одного класу входять всі траєкторії, що відповідають одній прямій (накопичення статистик у просторі «траверсна відстань - траверсний кут»). При можливій наявності рухомих об'єктів на одній із прямих досліджуються відповідні просторово-часові строби (накопичення статистик у просторі «початкове положення - швидкість») (рис. 1).

Перед проведенням попереднього виявлення рухомих об'єктів проводиться відбраковування об'єктів, які є нерухомими на серії кадрів. Об'єкт вважається нерухомим на серії кадрів, якщо координати відповідних йому позначок відрізняються одна від одної не більше, ніж на наперед задане значення радіусу нерухомості (рис. 2).

Прийняття рішення щодо попереднього виявлення рухомого об'єкта за наявності його позначки на з кадрів здійснюється згідно із вирішальним правилом (ВП):

, (3)

де - амплітуда -ї позначки -го кадру; - середнє значення амплітуди позначки від об'єкта з параметрами ; - середнє значення амплітуди хибної позначки; - поріг виявлення об'єкта із детермінованими параметрами руху; - умовна ймовірність правильного виявлення (УЙПВ) сигналу від об'єкта на кадрі; - умовна ймовірність хибного формування позначки на кадрі (УЙХФП).

Як амплітуда позначок у ВП використовується оцінка видимого блиску.

Урахування факту наявності помилок оцінки координат об'єктів на етапі накопичення даних вздовж можливих траєкторій руху здійснюється за рахунок повного покриття простору параметрів траєкторії. Покриття вважається повним, якщо об'єкт на серії кадрів не вийде за межі хоча б одного просторово-часового стробу другого етапу. У роботі вважається, що найменші обчислювальні витрати на виявлення досягаються при повному покритті, що забезпечене мінімальною кількістю просторово-часових стробів (мінімальне повне покриття). Мінімальне повне покриття досягається при рівності розмірів стробів за траверсною відстанню і початковим положенням .



Рисунок 2 - Схема формування внутрішнього каталогу нерухомих об'єктів

Крок дискретизації за траверсним кутом при цьому становить:

, (4)

де - ціла частина числа ; ; - СКВ оцінки координат позначок; - розмір області спостереження по координаті .

Значення кроку за швидкістю визначається наступним чином:

,

де - час між двома послідовними кадрами.

При розробці мінімального повного покриття з урахуванням помилок оцінок координат, кількість стробів по траверсній відстані або початковому положенню збільшиться, тому що реальне зміщення між сусідніми стробами складе, на прикладі траверсної відстані:

, (5)

а індекс стробу, в який потрапляє позначка, визначається виразом:

, (6)

де - значення траверсної відстані даної позначки для поточного кроку по траверсному куту; - мінімальне з розглянутих значень траверсної відстані в цій серії кадрів.

При цьому можлива ситуація, коли позначка при одному значенні траверсного кута або швидкості може потрапити не в один, а в два або навіть три строби по траверсній відстані або початковому положенню через наявність взаємного перекриття сусідніх стробів (рис. 3).

При використанні двоетапної реалізації ієрархічного обчислювального методу для попереднього виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами руху, для зниження обчислювальних витрат визначення параметрів траєкторій об'єктів проводиться із порівняно невеликою точністю. Це призводить до необхідності уточнення параметрів руху попередньо виявлених об'єктів. Також, для підвищення показників якості виявлення, потребує уточнення попереднє рішення щодо виявлення об'єкта, яке визначило сукупність позначок (не більш, ніж по одній з кадру), які відповідають заданому об'єкту. Уточнення параметрів траєкторії виявленого об'єкта здійснюється за координатами позначок, що належать до цієї сукупності.

ВП виявлення об'єкта було синтезоване за критерієм Неймана-Пірсона, а ВП оцінки параметрів траєкторії об'єкта (координати початкового положення і швидкості за кожною координатою) - за методом найменших квадратів.

Згідно із постановкою задачі, об'єкт із локально незмінними параметрами руху рухається незалежно по кожній координаті. Для випадку ненульової ймовірності пропуску позначки від об'єкта на окремих кадрах серії ВП набуває такого вигляду:

, (10)

Рисунок 3 - Попадання значення траверсної відстані в два строби по траверсній відстані у випадку повного покриття при де ; ; ; і - дисперсії оцінки відповідних координат; ; - середнє значення амплітуд сигналів від об'єкта, які відповідають -й траєкторії - поріг виявлення об'єкта за умови формування позначок від об'єкта на з кадрів; - поріг виявлення об'єкта, за умови наявності позначки від нього на всіх кадрах, який визначається експериментально; - УЙПВ сигналу від об'єкта з параметрами , що рухається за -ю траєкторією на -му кадрі; - УЙХФП сигналу на -му кадрі.

Вагові коефіцієнти , , залежать від положення об'єкта на кадрі та відношення «сигнал/шум» та в загальному випадку не відомі. Як вагові коефіцієнти пропонується використовувати відповідні оцінки. Такі оцінки для кожного кадру отримуються як поліноміальні залежності від координат і амплітуди сигналів. У більшості випадків всі сигнали, пов'язані з однією траєкторією, знаходяться в одній локальній області ПЗЗ-кадру. Крім того, зміни умов спостереження за час обстеження однієї області спостереження такі, що не призводять до значних змін видимого блиску сигналів від об'єктів. Тому в окремому випадку коефіцієнти, що розглядаються, можна вважати однаковими для всіх кадрів і у формулі (10) винести їх за знаки суми.

Рисунок 4 - Амплітудно-координатний метод виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху

Метод, що реалізує ВП (10) для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, наказує на кожному кадрі вибирати "кращу" позначку для продовження його траєкторії (рис. 4). "Краща" позначка повинна мати не дуже великі відхилення свого місцезнаходження від траєкторії об'єкта, що виявляється (кінематична складова), а значення амплітуди «кращої» позначки має несуттєво відрізнятися від амплітуди інших позначок, що належать заданому об'єкту (енергетична складова). Використання подібної енергетичної складової пов'язане з тим, що незначні взаємні флуктуації амплітуд позначок є однією із селективних ознак сукупності позначок від об'єкта на відміну від сукупностей позначок, що не належать одному об'єкту.

У третьому розділі наведені результати експериментальних досліджень розроблених обчислювальних методів. У дослідженнях були використані результати експлуатації програми автоматизованого виявлення астероїдів CoLiTec (CLT) в Андрушівській астрономічній обсерваторії (ААО, с. Андрушівка, Житомирська область, Україна) і в російській віддалено керованій обсерваторії ISON-NM, яка розташована у штаті Нью-Мексико (США). Програма CoLiTec (CLT) використовує розроблені обчислювальні методи в модулях міжкадрової обробки. Під час експериментів були отримані такі результати.

Застосування запропонованої дводіапазонної кусково-лінійної моделі при оцінці видимого блиску астероїдів забезпечує виграш по СКВ оцінки видимого блиску на 13-37% (рис. 5).

Вибраковування позначок, що належать об'єктам, нерухомим на серії кадрів, дозволяє зменшити середню кількість хибних позначок, що використовуються у міжкадровій обробці, у 3,5 рази і забезпечити працездатність наступних операцій методу міжкадрової обробки.

Організація повного покриття дозволяє покращити показники якості виявлення астероїдів, а забезпечення мінімальності повного покриття забезпечує мінімальні обчислювальні витрати на виявлення.

Розроблений амплітудно-координатний обчислювальний метод виявлення об'єкта дозволяє зменшити кількість хибних виявлень об'єктів на 7-10% у порівнянні з відомим варіантом амплітудно-координатного методу.



Рисунок 5 - Залежність середнього модуля нев'язки оцінки видимого блиску астероїдів від їх прогнозного значення видимого блиску без (1) та із (2) застосуванням програми CoLiTec

Розроблені обчислювальні методи обробки вторинних астрономічних даних для виявлення астероїду і оцінки параметрів його траєкторії забезпечують стійке виявлення астероїдів із видимим блиском до 20,1 (ААО) - 20,5 (ISON-NM) зоряної величини, що є значно кращім, ніж можливості зазвичай застосовуваних стробових методів виявлення (рис. 6).

Рисунок 6 - Характеристики виявлення для ААО и ISON-NM

Четвертий розділ присвячено використанню розроблених обчислювальних методів обробки даних.

Розроблені у роботі обчислювальні методи обробки даних використані як основа для модулів міжкадрової обробки програми автоматизованого виявлення астероїдів CoLiTec (CLT), що створена незалежною групою розробників, до якої входить автор роботи.

Дослідна експлуатація програми СoLiTec (CLT) проводилася з початку травня 2010 року в ААО (телескоп Zeiss-600 з апертурою 600 мм, оснащений ПЗЗ-камерою FLI PL09000), і з 27 листопада 2010 року в обсерваторії ISON-NM (астрограф Astroworks Centurion-18 (апертура 45 см), оснащений ПЗЗ-камерою FLI ML09000-65). За результатами спостережень станом на 10 грудня 2011 року обсерваторія посідає 13 місце у списку найбільш продуктивних обсерваторій зі спостереження астероїдів за 2011 рік. Із травня 2010 року по 10 грудня 2011 спостерігачами ААО за допомогою програми було відкрито 96 астероїдів. За допомогою програми у травні 2010 року в ААО було здійснено перше автоматизоване відкриття астероїда на території СНД.

За час експлуатації програми СoLiTec (CLT) в обсерваторії ISON-NM з 27 листопада 2010 року по 10 грудня 2011 року за допомогою програми було відкрито 768 астероїдів. Станом 10 грудня 2011 року обсерваторія посідає восьме місце серед найбільш продуктивних обсерваторій зі спостереження астероїдів за 2011 рік.

10 грудня 2010 року із використанням СoLiTec була відкрита комета C/2010 X1 (Elenin), яка стала першою кометою, що була відкрита російським астрономом за останні 20 років. 7 липня 2011 року була відкрита комета P/2011 NO1, що стала другою кометою, яку відкрили, як у обсерваторії ISON-NM, так і в СНД взагалі.



ВИСНОВКИ

Незважаючи на те, що клас об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху є досить вузьким, необхідність спостереження таких об'єктів досить часто зустрічається у практичних завданнях, що вирішуються засобами радіолокації, астрометрії, ядерної фізики та інших галузей людської діяльності.

Оптичні спостереження зазначених об'єктів є найважливішим джерелом інформації про них. Завдання визначення загальної кількості та розташування даних об'єктів потребують проведення все більшої кількості спостережень. При цьому є протиріччя між сучасними засобами спостережень, що дозволяють оперативно отримувати зображення великих областей, в яких знаходяться рухомі об'єкти і застарілими візуальними методами виявлення таких об'єктів. Це протиріччя вирішене за рахунок створення нових та удосконалення відомих обчислювальних методів міжкадрової обробки даних для автоматизованого виявлення об'єктів із урахуванням локальної незмінності параметрів їх видимого руху.

У дисертаційній роботі задля підвищення показників якості виявлення таких об'єктів за прийнятних обчислювальних витрат була вирішена актуальна науково-технічна задача розробки ефективних обчислювальних методів обробки даних для автоматизованого виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху. При цьому були отримані такі нові наукові результати, що мають істотні переваги перед існуючими рішеннями.

1. Розроблено обчислювальний метод обробки даних для оцінки видимого блиску об'єкта, який використовує запропоновану дводіапазонну кусково-лінійну модель залежності значення видимого блиску об'єкта від логарифму амплітуди позначки від заданого об'єкта на ПЗЗ-кадрі при оптимальному критичному значенні амплітуди.

Застосування цієї моделі зумовлено тим, що лінійна модель такої залежності, яка традиційно використовується, призводить до зниження точності оцінки видимого блиску в області малих амплітуд, яка відповідає малопомітним об'єктам. Використання квадратичної залежності значення видимого блиску об'єкта від амплітуди позначки від заданого об'єкта на ПЗЗ-кадрі не приводить до підвищення точності оцінки видимого блиску через лінійну залежність між вхідним і вихідним потенціалами ПЗЗ-камери. Коефіцієнти запропонованої моделі визначаються за допомогою МНК. Координати точки перегину дводіапазонної кусково-лінійної моделі (критичне значення амплітуди) визначаються рішенням методом Фібоначчі оптимізаційної задачі за критерієм мінімуму суми квадратів нев'язок між каталожними і оціненим значенням видимого блиску зірок. Метод дозволяє знизити значення СКВ оцінки видимого блиску об'єктів на 13-37% у порівнянні з традиційно застосовуваними методами.

2. Розроблено двоетапний ієрархічний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, який забезпечує накопичення даних вздовж траєкторій об'єктів із невідомими параметрами руху шляхом використання запропонованого багатозначного перетворення координат об'єктів. Таким чином, метод забезпечує потенційно можливі показники якості виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, а саме значення показників якості виявлення рухомих об'єктів стають тотожними значенням показників якості виявлення нерухомих об'єктів. Метод стабілізує обчислювальні витрати на обробку даних на прийнятному рівні за рахунок двоетапної реалізації накопичення даних вздовж траєкторій об'єктів із невідомими параметрами руху і за рахунок лінійної залежності обчислювальних витрат на обробку даних від кількості оброблюваних позначок (на відміну від експоненціальної залежності при використанні стробових методів).

Перед проведенням попереднього виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху проводиться відбраковування об'єктів, нерухомих на серії кадрів. Об'єкт вважається нерухомим на серії кадрів, якщо координати відпо-відних йому позначок на будь-якому з кадрів відрізняються одна від одної не більш, аніж на наперед задане значення радіуса нерухомості.

Метод дозволяє стійко виявляти об'єкти із блиском до 20,5 зоряної величини при спостереженні телескопами із діаметром апертури 45 см при експозиції 4 хв і 60 см при сумарній експозиції підсерії 1,5 хв.

3. Розроблено амплітудно-координатний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта та оцінки параметрів траєкторії його видимого руху за сукупністю позначок, попередньо віднесених до одного об'єкта. Метод заснований на такому: для виявлення рухомого об'єкта необхідно, щоб координати позначок мали в середньому невелике відхилення від оціненої траєкторії (кінематична складова), а амплітуди цих позначок не повинні значно відрізнятися одна від одної (енергетична складова). Виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху проводиться після МНК-оцінки параметрів його траєкторії. Як модель розподілу амплітуд позначок використовується нормальний закон розподілу. А вага енергетичної складової визначається не значенням амплітуд позначок, а значенням взаємних флуктуацій оцінок видимого блиску об'єкта. Використання такої енергетичної складової пов'язане з тим, що незначні взаємні флуктуації амплітуд позначок є однією з відмінностей сукупності позначок від рухомого об'єкта (на відміну від будь-яких інших сукупностей позначок).

Метод дозволяє значно зменшити кількість хибних виявлень об'єктів, порівняно із кількістю хибних виявлень без його застосування та на 7-10% у порівнянні з відомим амплітудно-координатним методом.

4. Внаслідок аналізу характеристик розроблених обчислювальних методів обробки даних було встановлено таке:

а) вибраковування позначок, що належать нерухомим об'єктам, дозволяє зменшити середню кількість хибних позначок на кадрі у 3,5 рази і забезпечити працездатність наступних операцій виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху;

б) використання мінімального повного покриття дозволяє збільшити умовну ймовірність правильного виявлення об'єкта без значних змін умовної ймовірності хибного виявлення об'єкта при прийнятних обчислювальних витратах.

5. Розроблені обчислювальні методи обробки даних були використані при розробці модулів міжкадрової обробки програми автоматизованого виявлення астероїдів CoLiTec. Ця програма на сьогоднішній день успішно застосовується для виявлення астероїдів в Андрушівської астрономічної обсерваторії і в російській обсерваторії ISON-NM, розташованій недалеко від міста Мейхілл штату Нью-Мексико, США.

6. За допомогою програми CoLiTec було здійснено перше відкриття астероїда в автоматизованому режимі обсерваторією на території СНД (Андрушівська астрономічна обсерваторія), а також перше відкриття комети спостерігачем з території СНД вперше більш ніж за 20 років (обсерваторія ISON-NM). Усього станом на 10 грудня 2011 року, за допомогою програми CoLiTec, було послано в Центр Малих планет 202 314 вимірювань координат астероїдів, при цьому відкрито 864 астероїдів і дві комети. Станом на 10 грудня 2011 року обсерваторії, що експлуатують цю програму, посідають восьме (обсерваторія ISON-NM) і тринадцяте (Андрушівська астрономічна обсерваторія) місця у списку найбільш продуктивних обсерваторій, що спостерігають астероїди у 2011 році.

7. Запропоновані обчислювальні методи можуть бути використані у системах автоматизованого виявлення малих тіл Сонячної системи та інших об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху на етапі міжкадрової обробки у астрономічних обсерваторіях (професійних та аматорських) та у системах та засобах виявлення та контролю рухомих об'єктів різної фізичної природи.



СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Саваневич В.Е. Оценка координат астероида на дискретном изображении / В.Е. Саваневич, А.Б. Брюховецкий, А.М. Кожухов, Е.Н. Диков // Радиотехника. - 2010. - Вып. 162. - С. 78-86.

2. Саваневич В.Е. Оценка экваториальных координат астероида по оценкам его координат на ПЗС-кадре / В.Е. Саваневич, А.Б. Брюховецкий, А.М. Кожухов, Е.Н. Диков // Системи обробки інформації. - 2010. - Вип. 6(87). - С. 172-179.

3. Саваневич В.Е. Оценка блеска астероида по амплитуде его сигнала на ПЗС-кадре / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, В.П. Власенко // Системи управління навігації та зв'язку. - 2010. - Вип. 3(15). - С. 46-50.

4. Саваневич В.Е. Метод сложения ПЗС-кадров с накоплением сигнала от астероида со слабым блеском и ненулевым видимым движением на серии ПЗС-кадров / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, В.П. Власенко // Системи озброєння та військова техніка. - 2010. - Вип. 3(23). - С. 154-159.

5. Саваневич В.Е. Метод предварительного обнаружения сигналов от небесных объектов на цифровом изображении / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий // Системи озброєння та військова техніка. - 2011. - Вип. 2(26). - С. 169-173.

6. Саваневич В.Е. Метод обнаружения астероидов, основанный на накоплении сигналов вдоль траекторий с неизвестными параметрами / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, Е.Н. Диков // Системи обробки інформації. - 2011. - Вип. 2(92). - С. 137-144.

7. Саваневич В.Е. Определение оптимального критического значения амплитуды для двудиапазонного фотометрического пересчета / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, В.П. Власенко, В.Н. Ткачев // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2011. - № 4/9 (52). - С. 4-7.

8. Саваневич В.Е. Обнаружение и оценка параметров траектории астероида / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, Е.Н. Диков, О.В. Герасименко // Радиоэлектроника и информатика. - 2011. - Вып. 1 (52). - С. 15-21.

9. Саваневич В.Е. Определение оптимальных значений элементов матрицы размытия для метода сложения ПЗС-кадров с накоплением сигнала от движущегося объекта / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, В.П. Власенко, В.Н. Ткачев // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». - 2011. - № 34. - С. 107-115. - (Тематичний випуск: Нові рішення в сучасних технологіях).

10. Пат. на корисну модель 39687 Україна, МПК (2009) B64G 3/00 / Спосіб ідентифікації зірок оптичними засобами контролю космічного простору / Богдановський О.М., Ломоносов С.Є., Саваневич В.Є., Брюховецький О.Б.; заявник та патентовласник ДП «Український інститут промислової власності». - №u 2008 11157; заявл. 15.09.2008; опубл. 10.03.09, Бюл. № 5.

11. Пат. на корисну модель 58937 Україна МПК (2011.01) G01S 17/66 (2006.01), G01S 7/523 / Спосіб виявлення рухомих об'єктів / Саваневич В.Є., Кожухов О.М., Брюховецький О.Б., Діков Є.М., Власенко В.П.; заявник та патентовласник ДП «Український інститут промислової власності». - №u 2010 12673; заявл. 26.10.2010; опубл. 26.04.2011, Бюл. № 8.

12. Брюховецкий А.Б. Обнаружение космических объектов малых размеров с использованием послепорогового некогерентного накопления сигнала вдоль траектории движения / А.Б. Брюховецкий, В.Е. Саваневич, А.М. Резниченко // Расширение сотрудничества в наземных астрономических исследованиях государств Юго-Восточной Европы. Изучение объектов околоземного пространства и малых тел Солнечной системы: междунар. науч. конф., 25-28 сент. 2006 г.: сб. трудов конф. - Николаев, 2007. - С. 122-126.

13. Брюховецкий А.Б. Обнаружение космических объектов малых размеров телескопом АЗТ-8 с использованием послепорогового некогерентного накопления сигнала вдоль траектории движения /А.Б. Брюховецкий, В.Е. Саваневич // Modern Problems of Astronomy: Memorial international scientific conf., August 12-18 2007: Abstract Book. - Odessa, Ukraine, 2007. - P. 9.

14. Брюховецкий А.Б. Обнаружение космических объектов малых размеров с использованием послепорогового некогерентного накопления сигнала вдоль траектории движения / В.Е. Саваневич, А.Б. Брюховецкий // Наблюдение околоземного космического пространства: 2-я Междунар. конф., 22-24 янв. 2008 г.: труды конф. - Звенигород, Россия, 2008. - С. 75. - (Радиотехнические тетради, № 36).

15. Брюховецький А.Б. Оценка координат космического объекта на дискретном изображении при среднем времени экспозиции кадра / В.Е. Саваневич, А.Б. Брюховецкий // Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы:

3-й Междунар. радиоэлектронный форум, 22-24 октября 2008 г. : сб. трудов конф. - Харьков, 2008. - Т. 1, ч.2. - С. 181-183.

16. Savanevich V. Discovering faint celestial objects by means of low aperture telescopes / V. Savanevich, A. Bryukhovetskiy, A. Koguhov, V. Savanevich, A. Bryukhovetskiy, A. Koguhov, A. Shulga, U. Ivashenko // International Conference Asteroid-Comet Hazard: International Conf., September 21-25 2009: Abstract Book. - St. Petersburg, Russia, 2009. - P. 66-67.

17. Savanevich V. Automatic detection of faint celestial objects by means of low aperture telescopes / V. Savanevich, A. Bryukhovetskiy, A. Kozhukhov // International Workshop Methods and Instruments in Astronomy: from Galileo Telescopes to Space Projects: International Workshop, May 17-20 2010: Abstract Book. - Mykolaiv, Ukraine, 2010. - P. 61-62.

18. Detection of faint celestial objects by small telescopes [Електронний ресурс] / V. Savanevich, A. Bryukhovetskiy, A. Kozhuhov, Yu. Ivaschenko, F. Velichko //

38th COSPAR Scientific Assembly, Jul 18 - Jul 24 2010 Bremen, Germany, Abstract B04-0095-10. - Режим доступу до абстракту -http://adsabs.harvard.edu/abs/2010cosp...38..695S. - Назва з екрану.

19. Брюховецкий А.Б. Оценка блеска астероида по амплитуде его сигнала на ПЗС-кадре / А.Б. Брюховецкий // Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке: 15-й Юбил. междунар. молодеж. форум, 18-20 апреля 2011 г. : сб. матер. форума. - Т. 3. - Харьков, 2011. - С. 211-212.

20. Programm of Automatic Asteroid Search and Detection on Series of CCD-Images [Електронний ресурс] / V.E. Savanevich, A.M. Kozhukhov, A.B. Bryukhovetskiy, V.P. Vlasenko, E.N. Dikov, Yu.N. Ivashchenko, L.V. Elenin // 42nd Lunarand Planetary Science Conf. (March 7 - 11 2011, The Woodlands, Texas, USA), Abstract #1140. - Режим доступу до абстракту - http://www.lpi.usra.edu/meetings/lpsc2011/pdf/1140.pdf. - Назва з екрану.

21. Саваневич В.Е. Межкадровая обработка изображений при обнаружении объектов со слабым блеском и ненулевым собственным движением на серии кадров / В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, А.Б. Брюховецкий, В.П. Власенко, Е.Н. Диков // Астрономічна школа молодих вчених: Актуальні проблеми астрономії і космонавтики: Міжнар. наук. конф., 12-14 травня 2011 р.: тези доп. - Чернігів, 2011. - C. 46-47.

22. Брюховецкий А.Б. Оценка блеска астероида по амплитуде его сигнала на ПЗС-кадре при обработке оптических наблюдений / А.Б. Брюховецкий, В.Е. Саваневич, А.М. Кожухов, Е.Н. Диков, А.Л. Поляков // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта: Матер. междунар. науч. конф. (Евпатория), 16-20 мая 2011 г., тезисы докл. - Херсон, 2011. - Том 2. - С. 195.

23. Кожухов А.М. Метод оценки координат астероида на дискретном изображении при обработке оптических наблюдений / А.М. Кожухов, В.Е. Саваневич, А.Б. Брюховецкий, В.П. Власенко, А.Н. Богдановский // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта: Матер. междунар. науч. конф. (Евпатория), 16-20 мая 2011 г. - Херсон, 2011. - Том 2. - С. 219-220.

24. Savanevich V.E. Inteframe images' processing in automatically asteroids' search program CoLiTec / V.E. Savanevich, A.M. Kozhukhov, A.B. Bryukhovetskiy, V.P. Vlasenko, E.N. Dikov, Yu.N. Ivashchenko, L.V. Elenin // Astronomy and Space Physics in Kyiv University: International Conf. in memory of P.R. Romanchuk, May 24-27 2011: Book of abstracts. - May 24-27 2011. - Kyiv, Ukraine, 2011. - P. 72.

25. Саваневич В.Е. Программа автоматизированного обнаружения небесных тел со слабым блеском CoLiTec / В.Е. Саваневич, А.Б. Брюховецкий, А.М. Кожухов, Е.Н. Диков, В.П. Власенко // 11-я Украинская конференция по космическим исследованиям: Украинская конф. (Евпатория), 29 августа - 2 сентября 2011 г.: сб. тезисов. - Київ, 2011. - С. 139.

26. Саваневич В.Е. Вычислительные методы автоматизированного обнаружения астероидов и их использование в программе CoLiTec (CLT) / В.Е. Саваневич, В.Н. Ткачев, А.Б. Брюховецкий, А.М. Кожухов, В.П. Власенко, Е.Н. Диков // Математичне моделювання та математична фізика: Всеукраїнська наук. конф., 21-24 вересня 2011 р.: тези доп. - Кременчук, 2011. - С. 49.

27. Savanevich V.E. Program of automatic asteroid search and detection CoLiTec (CLT) - the last results of application / V.E. Savanevich, A.M. Kozhukhov, A.B. Bryukhovetskiy, V.P. Vlasenko, E.N. Dikov, Yu.N. Ivashchenko, L.V. Elenin, V.N. Tkachov // International Conference Astronomical Research: from Near-Earth Space to The Galaxy: International Conf., September 26-29 2011: Abstract Book. - Mykolaiv, Ukraine, 2011. - P. 49.

28. Саваневич В.Е. Автоматизированное обнаружение малых тел Солнечной системы с использованием программы CoLiTec (CLT) / В.Е. Саваневич, В.Н. Ткачев, А.Б. Брюховецкий, А.М. Кожухов, В.П. Власенко, Е.Н. Диков // Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития: 4-й Междунар. радиоэлектронный форум, 18-21 октября 2011 г.: матер. форума в 3-х томах. - Том 1, Ч.1. - Конференция «Интегрированные информационные радиоэлектронные системы и технологии». - Харьков, 2011. - С. 188-192.



АНОТАЦІЯ

Брюховецький О.Б. Обчислювальні методи обробки даних для виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху. - На правах рукопису.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 - математичне моделювання та обчислювальні методи. - Харківський національний університет радіоелектроніки Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України, Харків, 2012.

Дисертацію присвячено підвищенню показників якості виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху при прийнятних обчислювальних витратах за рахунок розробки ефективних обчислювальних методів обробки даних для автоматизованого виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху. Аналіз особливостей виявлення об'єктів із локально незмінними параметрами видимого руху показав, що відомі методи обробки даних для виявлення об'єктів потребують додаткової адаптації для їх використання при автоматизованому виявленні об'єктів на серії ПЗЗ-кадрів. Розроблено обчислювальний метод обробки даних для оцінки видимого блиску об'єкта, який дозволяє знизити значення СКВ оцінки видимого блиску малопомітних об'єктів порівняно із традиційними методами за рахунок використання вперше розробленої дводіапазонної кусково-лінійної моделі фотометричного перерахунку. Розроблено двоетапний ієрархічний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта із локально незмінними параметрами видимого руху, який забезпечує накопичення даних вздовж траєкторій об'єктів із невідомими параметрами руху. Це забезпечує покращення значення показників якості виявлення рухомих об'єктів до значення показників якості виявлення нерухомих об'єктів. Удосконалено амплітудно-координатний обчислювальний метод обробки даних для виявлення об'єкта і оцінки параметрів траєкторії його видимого руху, що дозволяє зменшити кількість хибних виявлень в автоматизованому режимі порівняно з раніше використовуваними.

Ключові слова: обчислювальні методи обробки даних для виявлення об'єктів, об'єкти із локально незмінними параметрами видимого руху.



АННОТАЦИЯ

Брюховецкий А.Б. Вычислительные методы обработки данных для обнаружения объектов с локально неизменными параметрами видимого движения. - На правах рукописи.

...