Результаты математического моделирования обнаружения воздушных целей с использованием разработанных алгоритмов компенсации излучения атмосферного фона

Разработка математических моделей, описывающих зависимости контраста излучения вертолёта от дальности обнаружения в спектральном диапазоне 8-13 мкм. Методика проведения математического моделирования по обнаружению вертолёта. Порог обнаружения целей.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 27.02.2019
Размер файла 851,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Результаты математического моделирования обнаружения воздушных целей с использованием разработанных алгоритмов компенсации излучения атмосферного фона

Для проведения имитационного моделирования процесса обнаружения воздушной цели необходимо иметь в распоряжении, наряду с пространственным распределением фоновых излучений неба, зависимость среднего контраста излучения летательного аппарата в полёте от дальности, т. е. математическую модель.

Модели построены на основе измерений собственного излучения воздушной целью типа вертолёта Ми-8 и атмосферным фоном.

Лётно-технические характеристики многоцелевого вертолёта Ми-8:

.

База данных включает в себя набор теплокадров ИК-изображения суточных и сезонных записей в различной метеорологической обстановке фонов верхней полусферы. ИК-изображения, в отличие от обычных изображений, полученных в видимой области спектра, обладают рядом характерных особенностей [1]. Первая особенность состоит в том, что они имеют непривычное для наблюдателя распределение контрастов между известными объектами вследствие иного распределения оптических характеристик поверхностей в рассматриваемом ИК-диапазоне спектра по сравнению с видимым. Другая особенность ИК-изображений состоит в том, что в их формировании, кроме отражённого излучения, участвует и собственное излучение ВЦ, которое определяется излучательной способностью различных участков поверхности объектов и их температурой. Эта особенность позволяет регистрировать объекты, как при отсутствии падающего излучения, так и при отсутствии температурных перепадов только за счёт различий излучательной способности их поверхностей. Кроме того, для различных окон прозрачности ИК-диапазона также будут проявляться указанные различия. Таким образом, ИК-изображения содержат разнообразную информацию, отсутствующую в изображениях, получаемых в видимой области. Это, с одной стороны, говорит об их полезности, а с другой - о трудности визуального распознавания вследствие непривычной для человеческого глаза картины окружающей обстановки.

Запись собственного излучения воздушной цели и атмосферного фона проводились с помощью теплопеленгатора 1ПН97М «Маугли-2М», технические характеристики которого представлены в табл. 1 [2].

Таблица 1. Основные технические характеристики теплопеленгатора 1ПН97М «Маугли-2М»

Тип ОЭС, фирма

Дл,

Поле зрения,

Тип ФПУ/охлаждение

Формат элементов (пикселей),

Фокусное расстояние,

мкм

град.

пкс

мм

ОАО "ЛОМО"

8ч12

20Ч15

Матрица PtSi/+

320Ч240

42

При проведении видеозаписи в каждом залёте и при измерении яркостей фонов при помощи переносной метеостанции регистрировались следующие метеорологические данные: температура, атмосферное давление, относительная влажность воздуха.

Для проведения видеозаписей выбирались дни, когда наблюдалась облачность с малой изменчивостью (безоблачное небо, слоистая облачность, перистая облачность, кучевая облачность 6-9 баллов). Это позволило минимизировать погрешности, связанные с отсутствием резких перепадов яркостей фона.

Общее количество залётов составило 5.

Время видеозаписи в каждом залёте составляло 60 минут. Дискретность получения теплокадров изображений была 0,02 с. Это позволило проводить наблюдение на всём участке полёта. Набор теплокадров включает оцифрованные теплокадры видеосигнала, полученные с видеовыхода теплопеленгатора, после аналого-цифрового преобразования видеоизображений на выходе оптической системы.

Получившиеся файлы с теплокадрами обрабатывались с помощью программы обработки теплокадров "Цифровая обработка сигналов тепловизионных устройств перспективных образцов вооружений" (рис.1).

Рис. 1. Главное окно программы

Расчётно-аналитическая программа предназначена для применения в научных экспериментах по исследованию и анализу свойств, характеристик сигналов тепловизионных устройств перспективных образцов вооружений [3,4]. В данной программе реализован ряд режимов, применение которых позволяет получать информацию о пеленгационной обстановке из статических теплокадров, полученных в выходных каскадах тепловизионных устройств. Прикладная составляющая программы состоит в преобразовании информации из изображения (теплокадра) пеленга в формат электронной таблицы. Это позволяет, для статистической обработки информации о цели, использовать полученные данные в таких системах автоматизации научных и инженерных расчётов как, например, MathCad. Программа реализует алгоритм анализа информации об отметке о цели, с последующим выделением цветом. Таким образом, указывается местоположение отметки о цели в пределах обрабатываемого растра. Программа позволяет подсчитать количество пикселов, занимаемых изображением цели, и общее количество пикселов в поле зрения теплопеленгатора.

При этом из видеозаписи каждого залёта в диапазоне дальностей ВЦ от 15 до 0,01 км через каждые 100 м копировались изображения в формате BMP. Всего было получено более 1000 изображений в исследуемом ИК-диапазоне. Оцифрованные теплокадры преобразовывались в формат электронной таблицы (массив). Каждый элемент массива содержит информацию о дискретных уровнях квантования, пропорциональных энергетической яркости собственного излучения атмосферного фона в ячейке многоэлементного приёмника в N-ой строке M-ого столбца. Сигнал в каждом пикселе может быть квантован по 16 777 162 уровням яркости и занимает 24 бита.

Для проверки разработанной процедуры вычисления количества элементов разрешения изображения вертолёта было проведено предварительное моделирование. Результаты предварительного моделирования представлены на рис. 2.

Рис. 2. Зависимость размера изображения теплового объекта от дальности

Анализ результатов моделирования показал, что размер изображения теплового объекта, при высоте вертолёта 5,65 м, не выходил за границы одного элемента разрешения (пиксела) изображения атмосферного фона на дальностях более 5200 м.

Для оценки погрешности при предварительном моделировании был проведён аналитический расчёт дальности, на которой размер изображения воздушной цели (вертолёт Ми-8) находится в одном элементе разрешения (пикселе) изображения. Рисунок 3 поясняет геометрические соотношения при расчёте.

Рис. 3. Аналитический расчёт горизонтальной дальности

Аналитический расчёт (дальности цели) проводился по формуле:

, (1)

где б - угол между наклонной и горизонтальной дальностями до цели;

- высота цели.

Поскольку высота вертолёта, и элементарное поле зрения ОЭС известны, то было получено число элементов разрешения вертолёта Ми-8 в массиве изображения, в зависимости от дальности. Сравнительные результаты аналитического расчёта и натурного моделирования представлены в таблице 2.

Таблица 2

Количество элементов разрешения (пикселов)

4

3

2

1

Высота вертолёта 5,65м

Аналитический расчёт дальности

1295 м

1727 м

2590 м

5180 м

Дальность при моделировании

1400 м

1800 м

2600 м

5200 м

Относительная погрешность, %

7,5

4

0,4

0,4

Анализ результатов приведённых в таблице 2 показал, что на дальностях свыше 2,6 км погрешность моделирования составляет менее 1 %, что позволяет считать разработанную процедуру вычисления количества элементов разрешения изображения вертолёта работоспособной и достоверной.

Таким образом, нахождение ВЦ на дальностях свыше 5200 м на матричном индикаторе (например, ЖКИ или LED) будет проявляться в виде контрастного изображения в один пиксель.

В процессе первого этапа моделирования определялись средние значения и дисперсия флюктуаций контраста излучения фона и вертолёта.

Модели излучения ВЦ представлены средними контрастами излучения, полученными на различных по типу облачности, фонах и дальностях.

Средний контраст теплового излучения рассчитывался по формуле

, (1)

где среднее значение контраста излучения тепловой цели (вертолёта);

среднее значение уровня квантования сигнала фона, на котором наблюдается тепловая цель.

Полученные значения для разных типов облачности записаны в таблицах 3ч6.

Таблица 3.Перистая облачность

Дальность до цели

Среднее значение уровня квантования сигнала фона

Дисперсии уровня квантования сигнала фона

Среднее значение контраста излучения цели

3000 м

7089732

1777460182442

8520705

3500 м

7125833

1796514987021

8392315

4000 м

7355500

1705622140952

7096864

4500 м

7417307

1795727219734

6706371

5000 м

7414086

1799534765062

6523373

5500 м

7435570

1719295220927

6301191

6000 м

7471172

1709183078380

5961283

6500 м

7093913

1704388242937

6238210

7000 м

7232983

1728240064345

5972625

7500 м

7407060

1788730213256

5615092

8000 м

7442990

1726572329726

5413625

8500 м

7357610

1723219748849

5134400

9000 м

7486795

1735604985434

4778360

9500 м

7434580

1729846776540

4642962

10000 м

7274896

1799543600905

4586593

10500 м

7170581

1728740607146

3835233

11000 м

7385854

1794899434577

3614148

Таблица 4. Кучевая облачность 7ч9 баллов

Дальность до цели

Среднее значение контраста излучения фона

Дисперсии флюктуаций

контраста излучения

Среднее значение контраста излучения цели

3000 м

8160171

2858561844463

7450266

3500 м

8233584

2888489344022

7284564

4000 м

7902044

2838285173363

6550320

4500 м

8326404

2888429906345

5797274

5000 м

8216802

2814562234188

5720657

5500 м

8127961

2858429985013

5608800

6000 м

8033571

2878327880160

5398884

6500 м

8189377

2828520732773

5142746

7000 м

8360846

2838562381441

4844762

7500 м

8497159

2858429975604

4524993

8000 м

8286836

2838529971477

4569779

8500 м

8060482

2878528871208

4431528

9000 м

8213694

2806348147259

4051461

9500 м

8322025

2848634076586

3755517

10000 м

8216433

2858427754409

3645056

10500 м

8246502

2828528055628

2759312

11000 м

7927961

2838576581047

2472041

Таблица 5. Слоистая облачность

Дальность до цели

Среднее значение контраста излучения фона

Дисперсии флюктуаций контраста излучения

Среднее значение контраста излучения цели

3000 м

8680475

1172551241275

6929962

3500 м

8733754

1142554509657

6784394

4000 м

8637839

1132564598100

5814525

4500 м

8545244

1192574563782

5578434

5000 м

8491559

1152563467867

5445900

5500 м

8637079

1162553647580

5099682

6000 м

8780475

1145852436573

4651980

6500 м

8633754

1139873758698

4698369

7000 м

8549894

1175572647581

4655714

7500 м

8647829

1148752310979

4374323

8000 м

8718436

1148651023543

4138179

8500 м

8497420

1144472239864

3994590

9000 м

8643205

1109566844307

3621950

9500 м

8637100

1145567684434

3440442

10000 м

8572310

1166523761108

3289179

10500 м

8587320

1172563765891

2418494

11000 м

8656108

1162241265490

2343894

Таблица 6. Ясное небо

Дальность до цели

Среднее значение контраста излучения фона

Дисперсии флюктуаций

контраста излучения

Среднее значение контраста излучения цели

3000 м

6394563

1532560097935

9215873

3500 м

6525935

1544582354480

8992213

4000 м

6427532

1529056784362

8024832

4500 м

6510331

1570562386679

7613347

5000 м

6329888

1564387765128

7607571

5500 м

6516689

1570123385483

7220071

6000 м

6603527

1539904526886

6828928

6500 м

6629792

1522310954559

6702330

7000 м

6516908

1514476894483

6688700

7500 м

6520021

1563487610990

6502131

8000 м

6223423

1555478547781

6633191

8500 м

6527263

1528901326675

5964746

9000 м

6525373

1505848720997

5739782

9500 м

6624077

1568872018547

5453464

10000 м

6423011

1513364789393

5438477

10500 м

6510376

1529210092574

4495437

11000 м

6393256

1532397481029

4606745

Поскольку проводилась многократная обработка теплокадров, в ячейки таблиц заносились усреднённые значения контраста и дисперсии его флюктуаций для соответствующих дальностей и различных типов облачности. Таким образом, формировались табличные модели излучения исследуемого вертолёта, которые являлись исходными для получения математических моделей.

Немаловажным является вопрос о выборе количества теплокадров, необходимых для проведения исследования контраста излучения цели по предлагаемой методике. При этом следует стремиться к тому, чтобы доверительный интервал для полученных оценок не превышал наперёд заданной величины.

Необходимо отметить, что при углах обзора 0°ч20° в верхней полусфере сильно проявляется взаимное экранирование облаками друг друга. Закон распределения плотности вероятностей контраста излучения цели в таких условиях будет близким к нормальному.

При углах обзора больше 20 градусов границы облаков будут более теплыми по сравнению с другой частью облаков, следовательно тепловые отметки ВЦ на границах облаков, на экране тепловизора имеют меньший контраст. Это будет приводить к полимодальному закону распределения плотности вероятностей контраста излучения цели. Однако объём таких значений на экране ОП ОЭС, например, для кучевой облачности 7-9 баллов будет составлять единицы процентов.

Таким образом, представляется возможным использовать методику получения доверительного интервала для нормального закона распределения описанного в [7].

Если по результатам оцифровки изображения определён контраст излучения вертолёта и дисперсия его флюктуаций , представляется возможным определить среднее квадратическое отклонение оценки :

, (2)

где - среднее квадратическое отклонение оценки ;

n - количество повторных измерений.

В этом случае доверительный интервал, который накрывает оценку с доверительной вероятностью , будет равен

, ,

а протяжённость доверительного интервала составит

, (3)

где - определяется из специальной таблицы [45] по заданной величине доверительной вероятности .

Для решения обратной задачи, связанной с нахождением требуемого количества обработанных теплокадров, необходимо задаться допустимой величиной доверительного интервала, например, и найти из выражения (3) требуемое значение

,

а затем, подставив выражение (2), можно определить требуемое количество теплокадров

. (4)

Учитывая то, что описанная методика требует знания средних значений контраста излучения вертолёта и дисперсий его флюктуаций, то точно заранее вычислить количество необходимых для обработки теплокадров не представляется возможным. Поэтому их следует определять либо на основании результатов предварительного моделирования, либо уточнять их количество в процессе его проведения, когда появляется возможность получения оценок и .

Результаты предварительного моделирования приведены в таблице 7. В которой представлены значения оценок квантованной яркости излучения цели и дисперсий её флюктуаций. Из них следует, что в процессе оцифровки полученный контраст излучения в обработанных кадрах имеет разные значения. В связи с этим целесообразно большее количество теплокадров обрабатывать на дальностях, где ожидается наибольшая дисперсия флюктуаций. При определении требуемого количества теплокадров следует ориентироваться на наибольшие значения дисперсий, наблюдаемых при обработке. В этом случае в “наихудших кадрах” с доверительной вероятностью (например, 0,95) доверительный интервал не будет превышать 10 % от измеряемой величины , а на других дальностях он будет меньшим, т. е. обеспечивается избыточность количества теплокадров.

Таблица 7. Результаты предварительной оценки квантованной яркости излучения вертолёта и дисперсий её флюктуаций в диапазоне 8ч13 мкм (тип облачности - перистая).

Дальность до цели

Средние значения уровней квантованной яркости

Дисперсии флюктуаций яркости

3000 м

15610436

4,00928E+11

3500 м

15518148

4,71313E+11

4000 м

14452364

4,70430E+11

4500 м

14123678

4,66393E+11

5000 м

13937459

4,66634E+11

5500 м

13736761

4,67577E+11

6000 м

13432455

4,40316E+11

6500 м

13332123

4,17297E+11

7000 м

13205608

4,25890E+11

7500 м

13022152

4,89774E+11

8000 м

12856615

4,96430E+11

8500 м

12492010

4,05627E+11

9000 м

12265155

4,24608E+11

9500 м

12077542

4,44224E+11

10000 м

11861489

4,54360E+11

10500 м

11005814

4,15183E+11

11000 м

11000002

4,86859E+11

На основании изложенного подхода были определены значения требуемого количества теплокадров, необходимых для проведения моделирования. Результаты представлены в таблице 8.

Таблица 8.План отбора теплокадров, необходимого для проведения моделирования

Дальность до цели, м

3000 м

3500 м

4000 м

4500 м

5000 м

5500 м

6000 м

6500 м

7000 м

Количество теплокадров

25

30

35

36

37

38

38

36

38

Дальность до цели, м

7500

8000

8500 м

9000 м

9500 м

10000 м

10500 м

11000 м

11500 м

Количество теплокадров

44

46

40

43

47

50

53

62

64

Таким образом, для получения достоверных оценок контраста излучения с доверительной вероятностью 0,95 потребуется провести обработку, не менее 64 теплокадров. Кроме того необходимо ограничивать объём выборки таким образом, чтобы за время её получения вертолёт пролетал незначительное расстояние. Скорость полёта вертолёта Ми-8 составляла 220 км/ч (61 м/с), поэтому расстояние в 100 м он пролетал за 1,64 с, что соответствовало объёму выборки (при дискретности регистрации 0,02 с) 82 отсчёта. При проведении моделирования были использованы выборки объёмом 65 теплокадров.

Полученные табличные модели излучения вертолёта Ми-8 позволяют выявить зависимости средних значений яркости излучения и дисперсий её флюктуаций в диапазоне длин волн 8ч13 мкм от дальности наблюдения цели. Их достоверность обеспечивается достаточными объёмами выборок, использовавшихся при определении характеристик излучения. Табличные модели излучения цели использовались при имитационном моделировании процесса обнаружения вертолёта оптико-электронным обнаружителем.

Имитационное моделирование выполнялось с использованием программы "Моделирование процесса пространственной фильтрации тепловых объектов на коррелированном излучающем фоне" (рисунок 4). Описание программы приведено в [5,6].

Технические возможности ЭВМ и разработанное программное обеспечение позволило провести имитационное моделирование по обнаружению целей с временным интервалом съёма данных 0,5 с.

Рис. 4. - Основная форма приложения (фрагмент окна программы)

В существующих способах выделения отметки сигнала от объекта в системах обнаружения с матричными приёмниками излучения [8,9] используют алгоритм порогового обнаружения с настройкой порога срабатывания Uo по оценке среднеквадратического значения суммы фонового и внутреннего шумов Uш как Uo=kUш. Коэффициент k, как правило, выбирается из условия обеспечения заданной вероятности обнаружения при частоте ложных тревог, не превышающей требуемую. Например, для обеспечения вероятности обнаружения 0,9 при частоте ложных тревог 3·10-3 требуется значение k=6. При этом предполагают, что двумерное поле яркости случайного фона имеет нормальный закон распределения. Недостатком такого способа является необходимость получения заблаговременной информации о характеристиках фона для выставления адаптивного порога срабатывания на весь кадр. К сожалению, такой подход для многих ОЭС труднореализуем.

В ходе проведения моделирования выявлялся диапазон адаптивного порога p по обнаружению вертолёта при разных отношениях сигнал-шум, для различных дальностей и типов облачности. Диапазон изменений порога находится в пределах значений (0,001ч0,999). В качестве исходных данных использовались результаты, приведённые в таблицах 3-7, в строках которых сосредоточены усреднённые значения яркости излучения и дисперсии её флюктуаций при различных значениях дальности. Из имеющейся базы моделей фона были отобраны 2000 массивов изображений , полученных в спектральном диапазоне 8ч13 мкм, размером 320Ч240 пикселей. Массивы изображения охватывают верхнюю полусферу от горизонта до 15° и имеют больший размер по азимуту 20°. В набор массивов изображений включены результаты дневной и ночной видеосъёмки в летний сезон для следующих типов облачности: ясная, кучевая, слоистая, перистая. Каждый из перечисленных типов облачности включал в себя по 500 массивов изображений[8].

Сигнал от вертолёта накладывался на выбранный массив изображения фона в виде контрастной отметки единичного дискретного элемента (пиксела) un,m. Номера строки и столбца отметки в случайно выбранном пикселе un,m в массиве изображения выбиралось по равномерному закону. Отношение сигнал-шум отметки создавалось из соотношения

, (5)

где дисперсия флуктуаций контраста излучения атмосферного фона,

- пиковое значение квантованного сигнала цели [8,9].

В качестве «накладываемого» сигнала использовалась величина среднего контраста излучения вертолёта, который выбирался из таблицы 7 для соответствующего типа облачности и дальности. Процедура наложения сигнала повторялась 100 раз для каждого кадра.

Таблица 9. Значения адаптивного порога для исследуемых типов облачности

Тип облачности

Дальность обнаружения 11 км

Дальность обнаружения 12 км

Ясная

0,061

0,056

Перистая

0,074

0,068

Слоистая

0,081

0,074

Кучевая

0,123

-

Анализ полученных результатов изменения адаптивного порога для исследуемых типов облачности показал (таблица 9), что порог срабатывания уменьшается с увеличением отношения сигнал-шум. В результате установлены граничные пороговые значения, для соответствующих типов облачности обеспечивающие обнаружение цели типа вертолёт Ми-8 на дальностях не менее 12 км. Установлено, что значение порога зависит от дисперсии фонового шума кадра. С увеличением дисперсии, уменьшается значение порога для обнаружения цели. В предлагаемом способе порог срабатывания выбирается при однократном просмотре. При этом порог автоматически отслеживает характер изменения уровня фона, т. е. является адаптивным (порог изменяется в пределах одного кадра).

Литература
обнаружение вертолёт цель
1. Сафронов Ю. П., Эльман Р. И. Инфракрасные распознающие устройства. М., Воениздат, 1976. 207 с.
2. Чупраков А. М., Хитрик А. С. Тепловизионный прицел на основе матричного болометрического приемника. //Оптико-электронные системы визуализации и обработки оптических изображений.// Вып. 2. М.: ЦНИИ «Циклон». 2007. С. 60-71.
3. Жендарев М. В., Якименко И. В. , и др. Цифровая обработка сигналов тепловизионных устройств перспективных образцов вооружений. // Программа ЭВМ. ФГУП «Всероссийский научно-технический центр». Отраслевой фонд алгоритмов и программ Государственного координационного центра информационных технологий. Инв. Номер 50200900390.
4. Жендарев М. В., Якименко И. В. , и др. Государственная Академия Наук Российская академия образования. Институт информатизации образования. г. Москва. Свидетельство об отраслевой регистрации электронного ресурса. №00041.
5. Жендарев М. В., Якименко И. В. , и др. Цифровая обработка сигналов тепловизионных устройств перспективных образцов вооружений. // Программа ЭВМ. ФГУП «Всероссийский научно-технический центр». Отраслевой фонд алгоритмов и программ Государственного координационного центра информационных технологий. Инв. Номер 50200900396.
6. Жендарев М. В., Якименко И. В. , и др. Государственная Академия Наук Российская академия образования. Институт информатизации образования. г. Москва. Свидетельство об отраслевой регистрации электронного ресурса. №00042.
7. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М., Высш. школа, 2001. - 576 с.
8. Жендарев М. В., Бирюков С.И. Разработка математического обеспечения для проведения натурных измерений собственных излучений воздушных целей в инфракрасном диапазоне длин волн. Статья. Конкурс молодых ученых Смоленской области, 2006. С. 184-189.
9. Жендарев М. В. Корреляционный способ обнаружения тепловых объектов теплопеленгаторами на атмосферном фоне. ВА ВПВО ВС РФ. г. Смоленск. Вестник войсковой ПВО. Выпуск №1. 2009. Стр. 91-94.
Размещено на Allbest.ru
...

Подобные документы

  • Радиолокационные станции системы управления воздушным движением, задачи их использования. Расчёт дальности обнаружения. Отношение сигнал-шум, потери рассогласования. Зависимости дальности обнаружения от угла места и сетки. Построение зоны обнаружения.

    курсовая работа [65,4 K], добавлен 20.09.2012

  • Исследование зависимости вероятности обнаружения малоразмерной цели оптико-электронным пеленгатором с фокальным матричным приёмником излучения. Оценка дальности действия пеленгатора при обнаружении объекта по критерию максимального правдоподобия.

    контрольная работа [296,1 K], добавлен 06.06.2013

  • В работе рассмотрена тема характера воздействия помех на работу систем и принципов их защиты. Разделение помех на группы: шумы, мешающие излучения и мешающие отражения. Помехи и их классификация. Спектр шумов. Теория обнаружения. Функции времени.

    реферат [1,9 M], добавлен 21.01.2009

  • Разработка и унификация аналоговых и импульсных интегральных схем. Сущность экспериментального моделирования. Описание математического моделирования. Программа моделирования работы схемы содержит ряд типовых подпрограмм. Оптимизация схемы (модели).

    реферат [1006,5 K], добавлен 12.01.2009

  • Анализ особенностей построения систем обнаружения. Определение основных показателей качества. Расчет периода ложных тревог, вероятности обнаружения нарушителя и стоимости системы обнаружения. Алгоритм решения поставленной задачи. Параметры надежности.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 10.02.2013

  • Назначение разрабатываемого устройства (детектора высокочастотного излучения) для оперативного обнаружения радиоизлучающих подслушивающих устройств промышленного шпионажа. Технические требования к устройству, его патентной чистоте и условиям эксплуатации.

    дипломная работа [643,0 K], добавлен 12.12.2010

  • Проблемы современной радиотехники. Преимущества сверхширокополосных сигналов в сравнении с узкополосными. Эллипсные функции и их связь с круговой тригонометрией. Использование оптимального алгоритма обнаружения радиоимпульсов с эллипсными несущими.

    дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.03.2015

  • Оценка помехоустойчивости асимптотически оптимальных и ранговых обнаружителей сигнала. Асимптотически оптимальные и ранговые алгоритмы обнаружения сигнала - знаковый, линейный, медианный и алгоритм Ван-дер-Вардена. Особенности моделирования алгоритмов.

    дипломная работа [4,0 M], добавлен 22.06.2012

  • Обзор современного состояния систем охранной сигнализации. Характеристика комбинированных датчиков обнаружения технических средств охраны. Помехи, влияющие на работу одноканальных датчиков обнаружения. Оценка финансовых затрат на установку и эксплуатацию.

    дипломная работа [2,3 M], добавлен 05.11.2016

  • Измерение координат в радиолокации, принципы обнаружения. История исследования и разработки радиолокационных устройств. Импульсная радиолокация. Измерение угловых координат цели, дальности в импульсной радиолокации. РЛС обнаружения и РЛС слежения.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 18.03.2011

  • Назначение, виды и основные характеристики радиоволновых и радиолучевых средств обнаружения. Передатчик, антенная система и приемник как блок формирования полезного сигнала. Основные подходы построения радиоволновых и радиолучевых средств обнаружения.

    реферат [1,1 M], добавлен 26.08.2009

  • Анализ методов обнаружения и определения сигналов. Оценка периода следования сигналов с использованием методов полных достаточных статистик. Оценка формы импульса сигналов для различения абонентов в системе связи без учета передаваемой информации.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 24.01.2018

  • Зависимость коэффициента поглощения энергии от длины волны. Удельная отражающая площадь дождя. Энергетический баланс радиолокационной станции. Зависимость коэффициента шума от частоты принимаемого сигнала. Импульсное излучение, методы обзора пространства.

    контрольная работа [635,1 K], добавлен 17.11.2012

  • Радиолокационная станция - система обнаружения воздушных, морских и наземных объектов, определения их дальности и геометрических параметров. Классификация радаров. Частотные диапазоны РЛС американского стандарта IEEE. Трассовый радиолокационный комплекс.

    реферат [21,7 K], добавлен 24.06.2011

  • Коды обнаружения или обнаружения и исправления ошибок в вычислительных машинах. Способы представления различных информационных комбинаций двоичным кодом. Предназначение преобразователей кодов. Определение максимальной потребляемой мощности схемы.

    курсовая работа [538,0 K], добавлен 01.07.2013

  • Назначение, классификация и основные характеристики оптических средств обнаружения, принцип действия, универсальность и особенности применения. Сущность сигналообразования, классификация помех, сравнительный анализ методов повышения помехоустойчивости.

    реферат [1,8 M], добавлен 27.08.2009

  • Тенденции развития современных систем безопасности. Технические средства обнаружения, их классификация и разновидности, отличительные признаки и функциональные особенности. Микроволновый метод обнаружения, его специфика и необходимое оборудование.

    реферат [2,2 M], добавлен 16.03.2012

  • Показатели подсистемы обнаружения: вероятность выявления и период ложных тревог. Рассмотрение способов вторжения нарушителя в зону обнаружения. Расчет характеристик надежности системы: вероятности безотказной работы и средней наработки до первого отказа.

    курсовая работа [476,5 K], добавлен 20.12.2012

  • Использование радиолокационных и оптических тепловых пеленгационных систем. Борьба за дальность обнаружения при разработке теплопеленгационных систем и их применение для обнаружения объектов по излучению выхлопных газов их двигателей и нагретых частей.

    курсовая работа [997,5 K], добавлен 24.11.2010

  • Изучение принципов построения корректирующего кода Хемминга, предназначенного для обнаружения и исправления одиночной ошибки. Анализ технических средств надежной передачи больших массивов данных. Примеры моделирования в Proteus для исходных сообщений.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 25.05.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.