Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Для преодоления традиционной и неформализуемой проблемы отыскания признаков, которые следует использовать при классификации, в работе предлагается методология определения признаков, основанная на получении выражений вектора достаточных статистик в каждой конкретной ситуации наблюдения и преобразования названного вектора таким образом, чтобы сохранить все те его параметры, априорными сведениями о которых классификатор располагает или которым может быть «обучен» в результате рабочеподобного обучения.
2. Принятая методология классификации опирается на понятие достаточной статистики, поскольку вектор достаточных статистик является оптимальным набором признаков, позволяющим решить поставленную задачу наилучшим образом в рамках критерия минимума среднего риска. В то же время формирование названного вектора наталкивается на практически непреодолимые трудности из-за очень большой априорной неопределённости. В связи с этим целесообразно искать признаки классификации, начиная с вектора достаточных статистик путём его последовательного упрощения, постепенно отказываясь от тех деталей и тонких особенностей, которые недоступны классификатору в условиях реальной работы.
Отражающие свойства пространственно-распределённой цели моделируются комплексной функцией отражения, имеющей две составляющих. Одна из них описывает диффузионное отражение и является непрерывной функцией координат поверхности цели, а вторая составляющая вызвана наличием в конструкции ПРЦ центров интенсивного отражения электромагнитных воле, которая хорошо аппроксимируется совокупностью «блестящих» точек, расположенных на поверхности цели.
Для заданной модели отражающих свойств ПРЦ на основе байесовского подхода решена задача многоальтернативной проверки гипотез применительно к наблюдению совокупности целей системой космических РЛС. При этом предполагалось, что приём осуществляется на фоне аддитивного гауссовского шума и закон движения наблюдаемой цели известен. Получено выражение для элементов вектора достаточных статистик, представляющих собой логарифмы отношений правдоподобия для всех возможных классов целей. Предложена структурная схема устройства, обеспечивающего формирование достаточных статистик.
Показано, что формирование вектора признаков должно осуществляться в два этапа:
По данным каждой РЛС, входящей в систему, методом искусственного синтезирования апертуры формируется радиолокационное изображение наблюдаемой цели;
Вектор полученных РЛИ обрабатывается таким образом, чтобы сформировать вектор достаточных статистик. Формирование достаточной статистики осуществляется с помощью двухканального устройства. В одном канале формируется логарифм отношения правдоподобия для диффузионной составляющей сигнала, отражённого k-й целью, на фоне шума. Второй канал вычисляет логарифм отношения правдоподобия для сигнала, отражённого «блестящими» точками k-й цели, на фоне шума и диффузной отражающей сигнала.
3. Разработана методика оценки потенциальной точности классификации пространственно-распределенных целей по данным РЛС бокового обзора с синтезированной апертурой. Анализ эффективности классификации, выполненный по предложенной методике для типовых пространственно-распределенных целей, отличающихся размерами и удельной ЭПР, показывает, что для обеспечения удовлетворительной эффективности классификации (РПР > 0,9) при разрешении порядка 20–30 м достаточно, чтобы цели различались по размерам на 25–30 % и общей ЭПР на 3 дБ.
4. Рассмотрены возможности повышения эффективности распознавания при комплексной классификации ПРЦ по данным нескольких средств наблюдения. Применение коллективного распознавания позволяет решить задачу классификации с требуемой эффективностью практически для любых целей ценой увеличения времени наблюдения и/или числа КА.
5. Предложена математическая модель радиолокационного сигнала, отраженного от ПРЦ, отличающаяся широкими аппроксимирующими возможностями при описании различных ситуаций в работе МРЛС и позволяющая выполнить статистический синтез алгоритмов обнаружения и оценивания. Априорная неопределенность о числе и расположении элементов ПРЦ в этой модели сводится к параметрической неопределенности соответственно дискредитированного распределения и односвязной многомерной Марковской последовательности.
6. Синтезированы оптимальные алгоритмы обнаружения дружно и хаотично движущихся ПРЦ. Оптимальная статистика формируется многоканальным устройством, в каждом из каналов которого производится перебор всех возможных расположений элементов ПРЦ среди всех объемов разрешения МРЛС в наблюдаемой области пространства.
7. Разработаны приведенные схемы алгоритмов обнаружения, осуществляющих с помощью рекуррентных соотношений быстрое вычисление оптимальных статистик и позволяющих обрабатывать принятые сигналы в реальном времени.
8. Разработаны структуры адаптивных обнаружителей, в значительной мере устраняющие отрицательное влияние априорной параметрической неопределенности на характеристики обнаружения и оценивания. Оценки, используемые в этих обнаружителях, являются решениями уравнений максимального правдоподобия для соответствующих параметров. Они обеспечивают получение правила решения, которое дает равномерно наилучшее приближение к оптимальному алгоритму при известном значении параметра. Приведен итеративный алгоритм решения уравнений максимального правдоподобия, использующий порядковые статистики. Предложен комбинированный алгоритм оценивания, который также снижает отрицательное влияние априорной неопределенности за счет увеличения вдвое вычислительных затрат.
9. Приведено исследование синтезированного в работе оптимального алгоритма оценивания в составе обнаружителя. Результаты анализа показали, что если об априорном распределении числа элементов ПРЦ известно только то, что оно ограничено, то в качестве начального распределения следует выбрать равномерное. При этом скорость сходимости априорного распределения к действительному наибольшая и практически точная оценка числа элементов ПРЦ достигается с восьмого периода повторения при отношении сигнал/шум ≥ 3 дБ.
10. Выполнен подробный анализ квазиоптимальных алгоритмов. Приведены аналитические выражения характеристик обнаружения при релеевской модели отраженного сигнала и рекомендации по их использованию. На примере обнаружения дружно движущейся ПРЦ с разрешаемыми элементами получены численные значения характеристик обнаружения, на основе которых разработаны конкретные рекомендации по выбору алгоритмов и параметров зондирующих сигналов в различных ситуациях обнаружения. Определены параметры программно реализуемых квазиоптимальных алгоритмов, которые при минимуме вычислительных затрат обеспечивают высокое качество обнаружения ПРЦ.
11. Наиболее близкими по качеству обнаружения к оптимальному являются квазиоптимальные алгоритмы с использованием порядковых статистик при условии, что весовые коэффициенты вычисляются по известному отношению сигнал/шум и априорному распределению числа элементов. Этот недостаток, а также существенные вычислительные затраты практически исключают алгоритмы названной группы из круга используемых квазиоптимальных алгоритмов. Выигрыш в пороговом сигнале по сравнению с другими алгоритмами несущественен (менее 1,5 дБ), причем в большинстве ситуаций и этот выигрыш отсутствует.
12. Для обнаружения слабых отраженных сигналов 
следует использовать алгоритмы с накоплением (квантование и суммирование). Эти же алгоритмы должны использоваться при средних 
отношениях сигнал/шум и многоэлементных ПРЦ. Малоэлементные ПРЦ при средних и больших 
лучше обнаруживаются алгоритмами с выбором максимума. Анализ показал, что эти алгоритмы в названных ситуациях имеют резко отличающиеся характеристики и не могут быть заменены один другим.
13. Число уровней квантования при аналого-цифровом формировании статистик в алгоритмах с накоплением следует выбирать не более 8–16. При этом потери в пороговом сигнале составляют менее 0,5 дБ.
14. Для обнаружения ПРЦ в широком спектре возможных ситуаций разработана группа комбинированных алгоритмов, являющихся логическим объединением алгоритмов с накоплением и выбором максимума. Возможные проигрыши по сравнению с наилучшими квазиоптимальными алгоритмами не превышают (0,5–0,8) дБ, в то время как выигрыш может достигать (4–5) дБ, что приводит к увеличению дальности обнаружения до 25 %. Алгоритмы этой группы при минимуме вычислительных затрат практически устраняют отрицательное влияние априорной неопределенности на характеристики обнаружения ПРЦ.
15. Предложен квазиоптимальный алгоритм оценивания общегрупповых параметров ПРЦ на двумерном радиолокационном поле. Вычислительные затраты по сравнению с оптимальными снижаются на порядок при существенном проигрыше в пороговом сигнале (менее (1–2) дБ) для отношений сигнал/шум более 12 дБ. Результаты статистического моделирования показали его высокую эффективность в составе алгоритмов первичной обработки сигналов, отраженных ПРЦ.
16. Определены значения параметров алгоритмов выделения и группирования, при которых достигается максимальная вероятность обнаружения и точность оценивания общегрупповых параметров. Вероятность ложной тревоги для одного дискрета должна быть не более Fгр = 1/L, где L – общее число дискретов на изображении, минимальное межгрупповое расстояние – 1–3 дискрета.
17. Для повышения качества обнаружения МРЛС должна иметь каталог зондирующих сигналов, обеспечивающий тактический выбор оптимальной разрешающей способности. Показано, что число объемов разрешения, занимаемых ПРЦ, при отношении суммарной мощности отраженного сигнала к мощности шума менее 20 дБ не должно превышать 20 и должно быть равно единице при уровне менее (10–15) дБ.
18. Влияние априорной информации о числе элементов ПРЦ сказывается, в основном, при больших отношениях сигнал/шум (более 15 дБ). На качество обнаружения при использовании зондирующего сигнала с регулируемой разрешающей способностью вид априорного распределения при малых отношениях сигнал/шум не влияет. При одинаковой полной энергии отраженных сигналов наибольшая вероятность правильного обнаружения может быть достигнута при обработке сигналов от многоэлементных, наименьшая – от малоэлементных ПРЦ.
19. При ограничении энергии МРЛС, соответствующей отношению сигнал/шум менее 25 дБ, и распределении её среди периодов повторения следует учитывать, что число этих периодов при зондировании некоторой области пространства не должно превышать, как правило, 8–10. В противном случае могут возникнуть существенные потери (до десятка дБ) в пороговом сигнале.