Развитие алгоритмов анализа радиолокационной информации и совершенствование технологий в области систем связи и обмена данными обеспечило возможности по созданию территориально распределенных систем комплексной обработки радиолокационной информации различного назначения [144], а также по обеспечению нового качества функционирования уже существующих систем.
Характерным примером территориально распределенных систем комплексной обработки радиолокационной информации являются специализированные вычислительные системы анализа информации о воздушной обстановке (ИВО) как совокупности объектов, находящихся в воздушном пространстве. К специализированным вычислительным системам анализа информации о воздушной обстановке (СВСА) ИВО относятся системы управления движением воздушных судов гражданской авиации, в которых решаются задачи безопасной навигации.
Основателями отечественной радиолокации и создателями аппаратуры для обнаружения самолетов с помощью электромагнитного луча были Ощепков П. К., Павельев В. А., Вайнберг Э. И. и Вайнберг И. А. Золотой медалью имени A.C. Попова был награжден Котельников В. А. за фундаментальные исследования в области теории связи и радиолокации планет.
Уфимцевым П.Я. были получены результаты, которые использовались при решении электродинамической задачи при разработке самолетов. Первым создателем антенны с электрическим сканированием был Юров Ю. Я., Бартон Д. Н. внес значительный вклад в решение задач управления воздушным движением.
Во многих находящихся в настоящее время в эксплуатации СВСА ИВО одним из основных источников информации о воздушной обстановке являются радиолокационные станции (PJIC), использующие при отображении и идентификации ИВО аналоговые сигналы. Одна из основных задач в указанных.
PJIC и ПРВ — идентификация информации о воздушных объектах, определение их координат, параметров движения, а также специальных признаков (государственная принадлежность, признак того, что летательный аппарат терпит бедствие, и т. д.).Эта задача в большинстве аналоговых PJIC и ПРВ решается операторами путем визуального анализа информации о воздушной обстановке на аналоговых средствах отображения.
Современные темпы развития информационных технологий существенно опередили скорость реального переоснащения существующих СВСА ИВО, что в условиях возрастающих требований к таким системам является недопустимым. Однако, несмотря на то, что существующие СВСА ИВО реализуют устаревшие технологии сбора и обработки информации, они, тем не менее, имеют приемлемые характеристики радиолокационных средств, систем наведения и пр. Кроме того, многие из существующих систем (в первую очередь, мобильные) не выработали ресурсы своих наиболее дорогостоящих элементов, таких как транспортная база, системы жизнеобеспечения и электропитания и т. д.
В сложившихся условиях актуальной является задача разработки процедуры поэтапной модернизации таких систем, повышающей их эффективность, и, вместе с тем, не нарушающей целостности функционирования при обеспечении непрерывности информационного обмена.
В качестве решения поставленной задачи, в целях существенного улучшения интегральных характеристик СВСА ИВО, предлагается разработка встраиваемых аппаратно-программных комплексов (В АПК) [130], реализующих современные технологии обработки информации и допускающих их включение в существующие системы без нарушения целостности их функционирования (рисунок 1.1).
Рисунок 1.1- Специализированные вычислительные системы анализа информации о воздушной обстановке Встраиваемые в СВСА ИВО аппартно-программные комплексы должны обеспечивать преобразование сигналов от аналоговых РЛС и ПРВ в цифровую форму, обработку преобразованных сигналов с помощью эффективных алгоритмов цифровых фильтрации и идентификации, а также отображение информативных составляющих дискретных радиолокационных (ДРЛ) сигналов должностным лицам модернизируемых объектов для принятия решений [140].
Кроме того, увеличение объёма и сложности обрабатываемой информации приводит к ужесточению требований к современным СВСА ИВО по производительности, быстродействию и объему обрабатываемых данных. Влияние человеческого фактора в таких системах должно быть сведено к минимуму или исключено. Следовательно, операции, выполняемые оператором, должны быть формализованы и автоматизированы с использованием ВАПК.
Одним из перспективных путей автоматизации и интеллектуализации процедуры идентификации информации о воздушных объектах является применение алгоритмов нейросетевой классификации. Основным отличием от классических процедур идентификации является возможность обучения системы [157], которая реализуется путем подстройки весов нейронной сети под рассматриваемый класс сигналов. Обученная нейронная сеть может успешно распространять опыт, полученный в процессе обучения, на неизвестные сигналы за счёт универсальных аппроксимирующих способностей. Преимущества алгоритмов нейросетевой классификации свидетельствуют о перспективности их применения при синтезе процедуры идентификации ДРЛ сигналов.
Проанализированные в работе процедуры идентификации обеспечивают достаточно высокую точность (95−98%) при анализе стандартного набора входных сигналов. При наличии неизбежных в реальных условиях искажений ДРЛ сигнала, наблюдается резкое снижение точности идентификации (до 5060%), что объясняется ограничениями размера обучающей выборки при формировании вектора информативных признаков, инвариантного к искажениям. Как правило, вектор информативных признаков формируют на основе спектра ДРЛ сигнала.
На основании проведенного в работе анализа спектральных преобразований показано, что для решения задачи идентификации воздушных объектов в СВСА ИВО наиболее целесообразно использование вейвлет-преобразования. Основным отличием вейвлет-преобразования от частотных преобразований [145], в частности преобразования Фурье, является наличие дополнительной степени свободы, которая позволяет одновременно исследовать как частотные, так и временные особенности сигнала. Благодаря данному свойству, вейвлет-преобразование позволяет анализировать сложные сигналы и получать более информативный спектр [154], преодолевая ограничения частотных преобразований.
Применение алгоритмов нейросетевой классификации для идентификации ДРЛ сигналов проработано достаточно подробно. Однако при этом сочетанию алгоритмов нейросетевой классификации с вейвлет-преобразованием применительно к идентификации ДРЛ сигналов уделено мало внимания. Поэтому основное внимание в работе уделено нейросетевой классификации ДРЛ сигналов по их вейвлет-спектрам и моделированию СВСА ИБО.
Функционирование СВСА ИВ О осуществляется в режиме реального времени. Требования по быстродействию к таким системам достаточно высоки, что требует предварительной отработки и оптимизации процедур идентификации на имитационных моделях. Актуальна отработка имитационных моделей процедуры идентификации на реальных сигналах. Предлагается использовать для этих целей специализированную среду имитационного моделирования МшЬаЫЗшиИпк с последующей отработкой алгоритмов реального времени в рамках натурных испытаний.
Обобщая сказанное, можно сделать вывод об актуальности разработки теоретических и практических вопросов использования алгоритмов нейросетевой идентификации воздушных объектов поихвейвлет-спектрам для использования в качестве математического аппарата, реализуемого в ВАПК.
Объект исследования: специализированные вычислительные системы анализа информации о воздушной обстановке.
Предмет исследования: методы и средства анализа информации о воздушной обстановке от аналоговых радиолокационных станций в существующих специализированных вычислительных системах анализа ИВО при их модернизации.
Цель исследования: повышение производительности процедур цифровой обработки информации о воздушной обстановке от аналоговых радиолокационных станций с использованием встраиваемых аппаратно-программных комплексов.
Достижение поставленной цели исследования обеспечивается решением научных задач:
1. Синтез процедуры взаимодействия информационных процессов в специализированных вычислительных системах анализа информации о воздушной обстановке на базе аппаратно-программных комплексов, встраиваемых в существующие системы на этапе модернизации.
2. Синтез обобщенных информационной и математической моделей воздушной обстановки в специализированных вычислительных системах анализа информации о воздушной обстановке.
3. Синтез алгоритмов автоматизированного анализа информации о воздушной обстановке и распознавания радиолокационных образов воздушных объектов.
4. Разработка технических решений по практической реализации аппаратно-программных комплексов, встраиваемых в системы анализа информации о воздушной обстановке.
Методы исследования включают в себя методы и положения цифровой обработки сигналов, распознавания образов [10,79,], искусственных нейронных сетей [57], математической логики, а также методы математического и имитационного моделирования в среде МшЬаЪЗшиПпк.
Соискателем лично получены следующие научные результаты, изложенные в диссертации и вынесенные на защиту:
1. Процедура взаимодействия информационных процессов в специализированных вычислительных системах анализа ИВО на базе аппаратно-программных комплексов, встраиваемых в существующие системы на этапе модернизации.
2. Обобщенные информационная и математическая модели воздушной обстановки в специализированных вычислительных системах анализа ИВО на основе исследования информационных процессов в аналоговых радиолокационных станциях.
3. Алгоритм автоматизированного анализа информации о воздушной обстановке и выделения информативных составляющих.
4. Алгоритм распознавания радиолокационных образов воздушных объектов на основе закономерностей, присущих информации о воздушной объектах, с помощью комбинации вейвлет-преобразования и нейросетевой классификации.
5. Технические решения по модернизации специализированных вычислительных систем анализа информации о воздушной обстановке:
— «Автоматизированное рабочее место оператора управления воздушным движением»;
— «Аппаратура приема и реализации целеуказания»;
— «Модуль планирования».
Обоснованность полученных научных результатов обеспечивается корректным выбором основных допущений и ограничений, обоснованием критериев и показателей эффективности нейросетевой классификации информации о воздушной обстановке.
Достоверность полученных результатов подтверждается результатами имитационного моделирования и экспериментальными данными.
Научная новизна полученных результатов:
1. Синтезирована процедура взаимодействия информационных процессов в СВСА ИВО на базе аппаратно-программных комплексов, встраиваемых в существующие системы. Синтезированная процедура взаимодействия информационных процессов в СВСА ИВО позволила разработать технические решения по модернизации систем анализа информации о воздушной обстановке.
2. Разработаны обобщенные информационная и математическая модели воздушной обстановки в СВСА ИВО, включающие двумерную матрицу и обобщенные классификационные признаки элементов воздушной обстановки, которые отличаются использованием информации, получаемой от аналоговых радиолокационных станций, преобразованной в цифровую форму.
3. Обобщенные информационная и математическая модели позволили синтезировать алгоритм автоматизированного анализа информации о воздушной обстановке.
4. Синтезирован алгоритм распознавания радиолокационных образов воздушных объектов, отличающийся использованием комбинации вейвлет-преобразования и нейросетевой классификации, который позволил повысить производительность и вероятность распознавания воздушных объектов в системах анализа информации о воздушной обстановке.
Научная значимость диссертации заключается в развитии прикладных информационных технологий и алгоритмов нейросетевой идентификации воздушных объектов с использованием аппаратно-программных комплексов, встраиваемых в существующие системы анализа информации о воздушной обстановке.
Практическая значимость полученных результатов:
Полученные научные результаты позволили выработать предложения по минимизации затрат на переоснащение СВСА, а также автоматизировать процедуры анализа информации о воздушной обстановке и распознавания радиолокационных образов [70] воздушных объектов.
Разработанные технические решения позволили повысить тактико-технические характеристики СВСА ИВО, обеспечивающих информационные потребности коллективных и индивидуальных пользователей (должностных лиц).
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ.
1. На основе проведенного исследования современного состояния специализированных вычислительных систем анализа информации о воздушной обстановке синтезирована процедура взаимодействия информационных процессов в СВСА ИВ О на базе аппаратно-программных комплексов, встраиваемых в существующие системы анализа информации системы анализа информации о воздушной обстановке на этапе модернизации.
2. Синтезированы обобщенные информационная и математическая модели воздушной обстановки на основе исследования информационных процессов в аналоговых радиолокационных станциях (РЛС) кругового обзора и информационных потребностей коллективных и индивидуальных пользователей (должностных лиц) СВСА ИВО, отличающиеся учетом закономерностей, присущих информации о воздушных объектах в зонах видимости РЛС кругового обзора. Разработанные обобщенные информационная и математическая модели позволили разработать алгоритмы автоматизированного анализа информации о воздушной обстановке.
3. Синтезированы алгоритмы автоматизированного анализа информации о воздушной обстановке и распознавания радиолокационных образов воздушных объектов, определения их координат и параметров движенияна основе закономерностей, присущих информации о воздушных объектах, отличающиеся использованием комбинации вейвлет-преобразования и нейросетевой классификации, что позволило автоматизировать процедуру распознавания воздушных объектов, повысить вероятность распознавания и повысить производительность и вероятность распознавания воздушных объектов.
4. Разработаны технические решения по модернизации специализированных вычислительных систем анализа информации о воздушной обстановке:
— «Автоматизированное рабочее место оператора управления воздушным движением»;
— «Аппаратура приема и реализации целеуказания»;
— «Модуль планирования».
Разработанные технические решения позволили повысить производительность процедур идентификации информации о воздушных объектах в системах анализа информации о воздушной обстановке на базе аналоговых радиолокационных станций кругового обзора за счет автоматизации процедуры распознавания воздушных объектов и минимизировать затраты на переоснащение существующих систем.
ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ.
СВСА ИВО — специализированные вычислительные системы анализа информации о воздушной обстановке.
ВАПК — встраиваемый аппаратно-программный комплекс.
РЛС — радиолокационная станция.
РЛС КО — радиолокационная станция кругового обзора.
РЛС СО — радиолокационная станция секторного обзора.
ДРЛ сигнал — дискретный радиолокационный сигнал.
ВО — воздушный объект.
АПРЦ — аппаратура приема и реализации целеуказания.
АРМ ОУВД — автоматизированное рабочее место опреатора управления воздушным движением.
