CC BY
34
Международный научно-исследовательский журнал ■ № 2 (44) ■ Часть 2 яФевраль
8. Briscoe B.J., Delfino A., Pelillo E. Single-pass pendulum scratching
Of poly (styrene) and poly (methylmethacrylate) // Wear. - 1999. - № 1. - P. 319-328.
9. Liang Y.N., S.Z. Li, D.F. Li, S. Li. Some developments for single-pass Pendulum scratching // Wear. - 1996. - № 199. -P. 66-73.
10. Browning R.L. Quantitative evaluation of scratch resistance of polymeric coatings based on a standardized progressive load scratch test // Surface & Coatings Technology. - 2006. - № 201. - P. 2970-2976.
11. Chen J., Bull S.J. On the Factors Affecting the Critical Indenter Penetration for Measurement of Coating Hardness // Vacuum. - 2009. - № 83 (6). - P. 911-920.
12. Wei P.J., Lin J.F. Anew Method Developed to Evaluate both the Hardness and Elastic Modulus of a Coating-Substrate System // Surf. Coat. Technol. - 2005. - № 200 (7). - P. 2489-2496.
13. Dashtizadeh A., Abdouss M., Mahdavi H., Khorassani M. Acrylic Coatings Exhibiting Improved Hardness, Solvent Resistance and Glossiness by Using Silica Nano Composites // Appl. Surf. Sci. - 2011. - № 257 (6). - P. 2118-2125.
14. Kivit P.J.J., Aramendia E., Cabrera A.A., Rios L.M. Water-Based Coatings Based on Mixtures of Acrylic Dispersions and Alkyd Emulsions // Macromol. Symp. - 2009. - № 283-284 (1). - P. 290-299.
15. Xiaoyang M.a., Zemin Q., Zhifeng H., Xinli J. The dependence of pendulum hardness on the thickness of acrylic coating // J. Coat. Technol. Res. - 2013. - № 10 (3). - P. 433-439.
16. Hwang H.D., Lee B.H., Choi J.H., Kim H.J., Chung W.Y. Acoustic Property and Hardness of Coatings for Musical Instruments with Various Coating Thicknesses // Mokchae Konghak. - 2006. - № 34 (2). - P.58-67.
17. ASTM B209-14. Standard Specification for Aluminum and Aluminum-Alloy Sheet and Plate in Annual Book of ASTM Standards // ASTM International West Conshohocken PA. - 2014. - № 02.02.
18. Goldschmidt A., Streitberger H.J. BASF Handbook on Basics of Coating Technology 2nd revised edition // Vincentz Network Hannover Germany, 2007. P. 791.
19. Sward G., Koleske J.V. Paint and coating testing manual 15th edition of the Gardner-Sward handbook // ASTM International West Conshohocken PA. - 2012. P. 1026.
20. ASTM D1474. Standard Test Methods for Indentation Hardness of Organic Coatings in Annual Book of ASTM Standards // ASTM International West Conshohocken PA. - 2013. - № 06.01.
21. Barbato B., Ragazzini R. Determination of micro-indentation hardness of organic coatings // VDI Berichte. - 2002. -№ 1685.
22. ASTM D 4366-95. Standard Test Methods for Hardness of Organic Coatings by Pendulum Test. Standards // ASTM International West Conshohocken PA. - 1984. - № 95.
23. Krejcie R.V., Morgan D.W. Determining Sample Size for Research Activities // Educational and Psychological Measurement. - 1970. - № 30. - P. 607-610.
24. Coakes S.J., Steed L., Ong C. SPSS analysis without anguish: version 17.0 for windows // Wiley Milton Qld, 2010. P. 289.
25. Sabine L., Brian S. E. A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS // Chapman& Hall CRC, 2004. P.366.
26. Hauke J., Kossowski T. Comparison of values of Pearson’s and Spearman’s correlation coefficients on the same sets of data // Quaestiones Geographicae. - 2011. - № 30 (2). - P. 87-93.
DOI: 10.18454/IRJ.2016.44.090 Чикина А.Г.
Аспирант, Московский технологический университет (МИРЭА)
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ№14-07-00206а
ФОРМИРОВАНИЕ ДВУМЕРНЫХ РАДИОИЗОБРАЖЕНИЙ ИСТОЧНИКОВ СО СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕМ
Аннотация
В статье теоретически обоснованы и проверены в ходе численных экспериментов на математической модели новые алгоритмы цифровой обработки двумерных сигналов, позволяющие повысить эффективную угловую разрешающую способность систем наблюдения на основе приближённого решения интегральных уравнений Фредгольма и довести её до сверхразрешения.
Ключевые слова: сверхразрешение, обратные задачи, регуляризация задачи, критерий Рэлея, интегральное уравнение Фредгольма
Chikina A. G.
Postgraduate student, Moscow Technological University RECONSTRUCTION OF TWO-DIMENSIONAL RADIO IMAGES OF THE SOURCES WITH
SUPERRESOLUTION
Abstract
New methods and algorithms of digital processing of the signals are theoretically proved and checked up during numerical experiments on mathematical model, allowing to increase effective angular resolution of measuring systems on the basis of the approached decision of integral equations.
Keywords: superresolution, inverse problems, the regularization problem, the Rayleigh criterion, the Fredholm integral equation.
Цифровая обработка принимаемых сигналов по специальным алгоритмам позволяет получать дополнительную информацию об угловом распределении интенсивности источника сигналов, что эквивалентно увеличению эффективной угловой разрешающей способности системы [1-7]. Представляемые методы обработки позволяют получить разрешение, превышающее критерий Рэлея, т.е. добиться сверхразрешения.
61
Международный научно-исследовательский журнал ■ № 2 (44) ■ Часть 2 яФевраль
Алгебраические методы решения одномерных задач, предложенные в работах [3-5], заключаются в представлении приближённых решений в виде конечных разложений по задаваемым последовательностям функций с неизвестными коэффициентами. Данные методы оказываются перспективными и для двумерной задачи восстановления изображений источников сигналов, так как их обобщение на двумерные случаи [2] не приводит к серьёзному усложнению алгоритмов, а время численного решения при этом изменяется незначительно.
Пусть сектор обзора угломерной системы представляет собой телесный угол Q0. Используется узкая диаграмма направленности (ДН) f(x,y), где за нулевое принято направление на условный центр Q0, а x,y - это углы отклонения от нулевого направления в декартовой системе координат. Внутри сектора обзора расположен объект наблюдения с неизвестными в общем случае, конечными угловыми размерами Q.
Искомое двумерное угловое распределение излучаемого источником (или отражённого) сигнала обозначим I(x,y). Тогда на выходе приёмного устройства при сканировании сектора получим зависимость огибающей сигнала в виде U(x,y). Связь величин I, U и ДН выражается в виде линейного интегрального уравнения (ЛИУ) Фредгольма первого рода типа двумерной свёртки:
U (x, y) = J f (x - x', y - y'') / (x', y')dx'dy' (1)
Q
Задача состоит в восстановлении углового распределения I(x,y) на основе анализа принятого сигнала U(x,y) и известной ДН системы с максимально возможным угловым разрешением, превышающим критерий Рэллея.
Поставленная задача является некорректной, т.к. не удовлетворяет второму и третьему требованию корректности задачи по Адамару [1,5-7]. Для поиска приближённого решения, исходя из вида U(x,y), производится оценка положения и размеров телесного угла Q, в котором расположен источник сигналов. Размеры и расположение Q уточняются в ходе итерационного процесса. Искомое распределение I(x,y) можно представить в виде разложения по конечной системе ортогональных в Q двумерных функций с неизвестными коэффициентами:
N N
/(^ y) = Е Е KmSn (x)gm (y) . (2)
n=1 m=1
Принятый сигнал представим в виде:
N
U(x y) = Е bnMn,m (x y) > Фп,т (x, y) = j f (x - x ', y - y')gn (x' )gm (y')dx' dy' > (3)
n,m=1 q
где коэффициенты разложения b„,m получим, из решения системы
jU(xуФ(^y)d®=E bm jф},к(x,y^nm(x,y)dxdy, j,k = 1,2...N (4)
Q n,m=1 q
Количественные характеристики увеличения разрешения и его пределы исследовались на математической модели. Результаты восстановления изображения четырёх источников сигналов приведены на рис.1. По горизонтальным осям отложены углы х и у.
Рис. 1 - Восстановленное изображение
На рис. 1 отображены исследуемый принимаемый сигнал U(x,y) - криволинейная поверхность, и четыре источника сигналов, найденные при обработке U(x,y) по алгоритму на основе (1-4). Полученное решение правильно отразило количество объектов, практически точно передало их расположение. Интенсивности были определены с небольшой ошибкой, составившей 2-5%.
Литература
1. Лаговский Б.А., Самохин А.Б. Алгебраические методы восстановления изображения источников радиоизлучения с повышенным угловым разрешением // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2009. -Т.14, № 9. - С. 7-18.
2. Лаговский А.Б., Шумов И.Ю. Восстановление двумерных изображений источников излучения со сверхразрешением // Антенны. - 2013. - № 4. - С. 60-65.
3. Лаговский Б.А. Методы повышения эффективного углового разрешения малоразмерных целей в задачах радионавигации и радиолокации. // Антенны. - 2007. - № 9 (124). - С. 50 -55.
4. Лаговский Б.А. Восстановление изображения групповой цели цифровыми антенными решетками // Антенны. -2011. - № 2(165). - С. 40 -46.
62
Международный научно-исследовательский журнал ■ № 2 (44) ■ Часть 2 яФевраль
5. Lagovsky B.A. Superresolution: Simultaneous orthogonalization of function systems describing the received signal and its source. // Progress in Electromagnetics Research Symposium Proceedings (Moscow, August 19-23, 2012). - 2012. - P. 993-996.
6. Lagovsky B.A. Image restoration of the objects with superresolution on the basis of spline - interpolation. // Progress in Electromagnetics Research Symposium Proceedings (August 19-23, 2012). - 2012. - P. 989-992.
7. Лаговский Б.А., Чикина А.Г. Решение обратных задач получения сверхразрешения на основе симметризации данных // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2015. - № 4-1 - С. 20-23.
References
1. Lagovskij B.A., Samohin A.B. Algebraicheskie metody vosstanovlenija izobrazhenija istochnikov radioizluchenija s povyshennym uglovym razresheniem // Jelektromagnitnye volny i jelektronnye sistemy. - 2009. - T. 14, № 9. - S. 7-18.
2. Lagovskij A.B., Shumov I.Ju. Vosstanovlenie dvumernyh izobrazhenij istochnikov izluchenija so sverhrazresheniem // Antenny. - 2013. - № 4. - S. 60-65.
3. Lagovskij B.A. Metody povyshenija jeffektivnogo uglovogo razreshenija malorazmernyh celej v zadachah radionavigacii i radiolokacii. // Antenny. - 2007. - № 9 (124). - C. 50 -55.
4. Lagovskij B.A. Vosstanovlenie izobrazhenija gruppovoj celi cifrovymi antennymi reshetkami // Antenny. - 2011. - № 2(165). - S. 40 -46.
5. Lagovsky B.A. Superresolution: Simultaneous orthogonalization of function systems describing the received signal and its source. // Progress in Electromagnetics Research Symposium Proceedings (Moscow, August 19-23, 2012). - 2012. - P. 993-996.
6. Lagovsky B.A. Image restoration of the objects with superresolution on the basis of spline - interpolation. // Progress in Electromagnetics Research Symposium Proceedings (August 19-23, 2012). - 2012. - P. 989-992.
7. Lagovskij B.A., Chikina A.G. Reshenie obratnyh zadach poluchenija sverhrazreshenija na osnove simmetrizacii dannyh // Aktual'nye problemy gumanitarnyh i estestvennyh nauk. - 2015. - № 4-1 - S. 20-23.
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ / PHYSICS AND MATHEMATICS
DOI: 10.18454/IRJ.2016.44.071 Бобровников С. М.* 1, Горлов Е. В.2, Жарков В. И.3
1Кандидат физико-математических наук, доцент; 2кандидат физико-математических наук, доцент; 3кандидат физико-математических наук, Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского научного фонда (грант № 14-27-00022) и гранта Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых МК-6286.2015.10. МОДЕЛИРОВАНИЕ СКР-ЛИДАРНОГО СИГНАЛА ДЛЯ ЛОКАЛИЗОВАННОГО ИСТОЧНИКА
ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ
Аннотация
Рассмотрена математическая модель процесса зондирования атмосферы на основе эффекта СКР в УФ области спектра. Разработанная модель позволяет, опираясь на спектроскопическую информацию об объекте обнаружения, параметры среды распространения излучения и параметры приемопередающей аппаратуры, рассчитывать величину ожидаемого лидарного сигнала и оптимизировать характеристики СКР-лидара. Представлены результаты расчетов дистанционного обнаружения паров некоторых химических соединений в атмосфере с помощью СКР-лидара, построенного на базе эксимерного лазера на среде KrF.
Ключевые слова: лидар, комбинационное рассеяние, газовый анализ, атмосфера.
Bobrovnikov S. M.1, Gorlov E. V.2, Zharkov V. I.3
:PhD in Physics and Mathematics, associate professor; 2 PhD in Physics and Mathematics, associate professor;
3PhD in Physics and Mathematics, V.E. Zuev Institute of Atmospheric Optics SB RAS SIMULATION OF THE RAMAN LIDAR SIGNAL FOR LOCALIZED SOURCE OF ATMOSPHERIC POLLUTION
Abstract
A mathematical model of the process of the atmosphere sounding based on the Raman scattering effect in UV region of the spectrum is considered. The developed model allows to calculate an expected value of the lidar signal and optimize the characteristics of the Raman lidar using spectroscopic information about the detected object, parameters of the radiation propagation medium, and parameters of the transceiver equipment. The results of calculations of remote detection of vapors of some chemical compounds in the atmosphere using Raman lidar constructed on the basis of a KrF excimer laser are presented.
Keywords: lidar, raman scattering, gas analysis, atmosphere.
Особое место в исследовании газового состава атмосферы занимают лидарные методы. Эти методы наиболее перспективны, т.к. позволяют получать информацию о пространственно-временном распределении примесей в атмосфере дистанционно и оперативно. Возможность регистрации всех компонентов спектра одновременно в широком диапазоне частотных сдвигов делает метод на основе эффекта спонтанного комбинационного рассеяния (СКР) привлекательным для дистанционной диагностики окружающей среды.
Использование многоканального спектроанализатора в приемной аппаратуре СКР-лидара имеет свои особенности и требует единого подхода при проектировании лидарной системы, который позволил бы осуществить согласование всех элементов приемопередающего оптического тракта лидара. При этом выбор источника возбуждающего
63
