Розпізнавання гідрометеорологічних утворень бортовими метеонавігаційними комплексами за поляризаційними характеристиками відбитих сигналів

Ключові слова: безпека польотів, гідрометеорологічні утворення, поляризаційні ознаки, фізико-статистична модель, інформативність, розпізнавання.

АННОТАЦИЯ

Васильева И.К. Распознавание гидрометеорологических образований бортовыми метеонавигационными комплексами по поляризационным характеристикам отраженных сигналов. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.07.12 - дистанционные аэрокосмические исследования. - Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского “ХАИ”, Харьков, 2007.

Работа посвящена разработке и исследованию новых методов классификации гидрометеорологических образований (ГМО) по поляризационным характеристикам отраженных сигналов с целью обеспечения безопасности полетов и повышения эффективности систем управления воздушным движением в сложных метеоусловиях.

Систематизировано и обобщено представление о ГМО как объектах радиолокационного (РЛ) наблюдения. Показано, что недостаточность статистической информации, отсутствие в полном объеме экспериментальных данных для специфических типов ГМО, погрешности измерения и количественной оценки их параметров обуславливают необходимость математического моделирования гидрометеоров и отраженных от них РЛ сигналов. Предложена физико-статистическая модель ГМО как отражающего объекта со стохастическими свойствами, учитывающая диэлектрические свойства частиц ансамбля, их несферичность, распределения по размерам и углам наклона, отражаемость одиночной частицы и ее зависимость от поляризации зондирующего сигнала и длины волны РЛС. Разработана программа моделирования в приближении Рэлея полей обратного однократного рассеяния ГМО (“чистых” классов и смесей), позволяющая получать множество поляризационных признаков (ПП), представляемых единой статистической моделью на основе Sb- распределения Джонсона. Адекватность модели подтверждена путем сравнения результатов моделирования сигналов, отраженных различными видами облачности и осадками разной интенсивности, с имеющимися в литературных источниках экспериментальными данными. Созданы базы данных оценок параметров условных по классам законов распределения ПП ГМО и коэффициентов корреляции между признаками, используемые для построения многомерных эталонных описаний классов объектов. Проведено исследование зависимости ПП от внешних воздействий (температура, длина волны) и структурных факторов ГМО (интенсивность осадков, водность облаков, удельная доля воды в объеме ледяных частиц, плотность снега, параметры распределения частиц по углам наклона), позволившее выявить подмножество признаков, инвариантных к структурным характеристикам гидрометеоров в пределах специфических классов. Для описания ПП, существенно зависящих от структурных факторов, использовались статистические модели, полученные посредством интегрирования эмпирической плотности вероятности признака по диапазону возможных значений влияющего фактора.

Выполнен анализ информативности векторных ПП по критерию минимально достаточной различимости классов. По результатам анализа сформировано признаковое пространство, включающее как традиционные для радиолокационной метеорологии поляризационные признаки, так и признаки, впервые предлагаемые для использования в процедурах классификации ГМО.

Предложен двухступенчатый алгоритм классификации ГМО по сочетаниям многомерных поляризационных признаков, синтезированный на основе положений теории информации и статистической теории принятия решений. На первой ступени в результате применения последовательного метода с накоплением информации и отбрасыванием классов по критерию достаточного количества информации формируется множество решений. На второй ступени алгоритма решение в пользу определенного класса принимается по критерию максимума апостериорной вероятности. Апробация алгоритма на данных моделирования показала, что вероятность правильного распознавания града и грозоопасных объектов составляет 0,8…0,9; среднее количество отсчетов, необходимых для принятия решения, находится в пределах 4…6, а максимальное не превышает 10-ти.

Для определения дальности действия системы автоматического обнаружения и распознавания ГМО на фоне аддитивных шумовых помех выполнен анализ помехоустойчивости алгоритма, показавший, что дальность обнаружения грозовых облаков, грозы и града превышает 100 км; при этом условные по классу вероятности распознавания составляют 0,78…0,96. Однако, поскольку на дальностях свыше 50 км другие классы ГМО могут ошибочно распознаваться как грозоопасные объекты, то вероятность правильного распознавания на уровне 0,7…0,9 обеспечивается для Cb-s до 50 км, для грозы - до 60 км, для града - более чем на 100 км.

Верификация алгоритма проведена на экспериментальных данных, полученных с помощью автоматизированного радиолокационного поляриметра, обеспечивающего сбор полной поляризационной информации об объектах ДЗ. Результаты проверки продемонстрировали высокую эффективность двухступенчатого классификатора ГМО.

На основании полученных результатов разработаны рекомендации по построению бортовых систем распознавания метеообъектов и по модернизации существующих МН РЛК с целью повышения их эффективности в задачах распознавания в реальном масштабе времени классов ГМО, представляющих угрозу для безопасности полетов.

Ключевые слова: безопасность полетов, гидрометеорологические образования, поляризационные признаки, физико-статистическая модель, информативность, распознавание.

SUMMARY

Vasilyeva I.C. Recognition of hydrometeorological formations by onboard meteorological navigational complexes over the polarization characteristics of radioechoes. - The manuscript.

Ph.D. thesis on a specialty 05.07.12 - remote aerospace researches. - National aerospace university named after N.Ye. Zhukovski “KhAI”, Kharkov, 2007.

The thesis is devoted to the development and research of new classification methods of hydrometeorological formations over the radioechoes polarization characteristics in real time aiming to an aircraft accident prevention and increase of air traffic control efficiency at intricate meteorological conditions. Based on the obtained physico-statistical models of hydrometeors polarization signatures the vector feature space for sample collection of signals partition on classes of objects has been developed, that includes signatures suggested for usage in hydrometeors classification procedures for the first time. According to the information and statistical decision-making theories the two-stage algorithm ensuring a reliability increase of classes distinguishing and improvement of the recognition radar stations' timing performances is synthesized. The recommendations on the structures of onboard meteorological navigational complexes of recognition of dangerous hydrometeorological objects are posed.

Keywords: air safety, hydrometeorological formations, polarization signatures, physico-statistical model, self-descriptiveness, recognition.

Размещено на Allbest.ur