CC BY
13======================================Известия вузов России. Радиоэлектроника. 2011. Вып. 1
3. MBOC: the new optimized spreading modulation recommended for Galileo L1OS and GPS L1C / G. W. Hein, J. A. Avila-Rodriguez, S. Wallner et al. // Proc. of the position location and navigation symposium of the institute of navigation (PLANS'06), San Diego, CA, USA, April, 25-27, 2006. San Diego: ION, 2006. P. 883-892.
4. A theoretical survey of the spreading modulation of the new GPS signals (L1C, L2C, and L5) / I. F. Progri, M. C. Bromberg, W. R. Michalson, J. Wang // Proc. of the national technical meeting of the institute of navigation (ION - NTM'2007). San Diego, CA, USA, January 22-24, 2007: San Diego, ION, 2007. P. 561-569.
5. Ипатов В. П. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. Принципы и приложения / пер. с англ. М. : Техносфера, 2007. 488 с.
6. Бондаренко В. Н. Помехоустойчивость временного дискриминатора шумоподобного сигнала // Радиотехника. 2009. № 5. С. 26-33.
7. Architecture for a future C-band/l-band GNSS mission. Pt 2. Signal considerations and related user terminal aspects / J. A. Avila-Rodriguez, J. H. Won, S. Wallner et al. // Inside GNSS. 2009. № 4. P. 52-63i.
V. N. Bondarenko, V I KokorinjA. G. Klevlin Siberian federal university
Time-delay estimation accuracy of spread spectrum signals with bounded spectrum
Influence of bounded spectrum in spread spectrum signals with phase and frequency modulation on time-delay estimation of ranging code delay are considered. Kinds of new signals for the global navigating satellite system GLONASS, which provide considerable advantages of time-delay estimation accuracy in comparison with existing signals are resulted.
Broadband system, spread spectrum signal, BOC modulation, ranging code delay, spectrum resource, effective spectrum bandwidth, autocorrelation function
Статья поступила в редакцию 29 марта 2010 г.
УДК 621.317.44
А. М. Митрофанов, Ю. И. Федюковский
ФГУП «НИИ "Вектор"» (Санкт-Петербург)
Использование корреляционной обработки в задаче обнаружения движущегося источника магнитного поля
Предложен способ повышения вероятности обнаружения движущегося объекта -источника магнитного поля вычислением взаимной корреляционной функции сигналов, измеренных в двух точках, разнесенных в направлении движения. Выбраны параметры алгоритма расчета корреляционной функции. Методом математического моделирования доказана эффективность алгоритма.
Магнитное поле, магнитная локация, магнитометр, обнаружение сигнала, геомагнитные пульсации, корреляционная обработка
Одна из актуальных задач магнитной локации связана с обнаружением движущегося объекта - источника постоянного магнитного поля. Объект имеет магнитный момент, например дипольный M или квадрупольный, и движется по прямолинейной траектории с постоянной скоростью V. Перемещение объекта вызывает в окружающем пространстве изменение во времени вектора индукции магнитного поля B (Вх, Ву, В2 ^, которое приводит
к появлению сигнала на выходе магнитометра (рис. 1).
Необходимость решения подобной задачи возникает, в частности при контроле несанкционированного проникновения автотранспорта на охраняемую территорию.
© Митрофанов А. М., Федюковский Ю. И., 2011
45
В & ОБ А Магн]
Сложность поставленной задачи состоит в том, что уровень мешающих воздействий при обнаружении таких объектов превосходит уровень полезного сигнала, наведенного в магнитометре при перемещении объекта-источника. Основными видами мешающих воздействий являются собственный шум магнитометра и внешние помехи, связанные в основном с геомагнитными пульсациями (ГМП), спектр которых перекрывает частотный диапазон сигнала.
х
Рис. 1
Магнитометр
В настоящее время известен и реализован ряд способов повышения отношений "сигнал/шум" и "сигнал/помеха" при обнаружении объекта. Так, в [1] показано, что наилучшие результаты в отношении амплитуды и скорости изменения сигнала дает магнитометр, измеряющий поперечный по отношению к траектории перемещения объекта компонент магнитного поля Вх. В последнее десятилетие достигнут существенный прогресс в технологии
изготовления малошумящих магнитометров [2]. ГМП обладают высокой пространственной однородностью [3], поэтому для подавления исходящих от них помех используется обнаружитель с разностным включением двух идентичных магнитометров. При этом второй магнитометр располагается на существенно большем удалении от трассы перемещения объекта и исполняет роль датчика помехи [4]. Как шумы, так и помехи подавляются дополнительно за счет частотной фильтрации в полосе сигнала.
Таким образом, функциональная схема известного обнаружителя включает два идентичных высокочувствительных магнитометра компонента Вх, подключенных к дифференциальному усилителю (ДУ), реализующему разностное включение, и далее к полосовому фильтру (ПФ).
Однако реализованные в таком обнаружителе меры борьбы с шумами и помехами не позволяют обеспечить требуемые характеристики обнаружения рассматриваемых объектов. Для улучшения этих характеристик предлагается использовать корреляционную обработку сигналов двух известных обнаружителей, разнесенных в направлении движения объекта. Идея применения корреляционной обработки в рассматриваемой задаче заключается в реализации известного оптимального алгоритма обнаружения детерминированного сигнала [5] применительно, вообще говоря, к неизвестному сигналу. Отличие рассматриваемого алгоритма обнаружения от оптимального состоит в том, что при вычислении корреляционной функции отсутствует опорный сигнал, освобожденный от шумов и помех.
Для реализации этой идеи предлагается расположить два идентичных дифференциальных обнаружителя, состоящих из магнетометров М1-1, М1-2 и М2-1, М2-2, продольно по отношению к трассе движения объекта на некотором расстоянии А друг от друга (рис. 2).
Трасса движения объекта
Рис. 2
Рассмотрим случай, когда параметры движущегося объекта - скорость V и дистанция Хд - не изменяются при его проходе в зоне действия магнитометров. На практике для этого следует выбрать прямолинейный участок трассы, позволяющий поддерживать постоянную скорость движения данного объекта. Тогда сигналы на выходах полосовых фильтров ПФ1 и ПФ2, наведенные при движении объекта-источника, будут копиями друг друга. Одна из этих копий используется как опорный сигнал в оптимальном алгоритме обнаружения детерминированного сигнала [5], реализуемом коррелятором и пороговым устройством (ПУ). Для реализации предложенной идеи должна быть обеспечена передача сигнала с выхода ПФ2 на вход коррелятора на расстояние А.
Коррелятор вычисляет взаимную корреляционную функцию (ВКФ):
Т/ 2
к12 (т)= | щ (t) и2 (t -т) dt, (1)
-Т/ 2
где Т - время интегрирования; щ (t) и и2 (t) - напряжения на выходах ПФ1 и ПФ2 соответственно, представляющие собой смесь сигнала, наведенного объектом, шума и помех. При проведении вычислений по формуле (1) момент прохождения объектом траверса точки с координатой у = 0 соответствует t = 0.
Максимальное отношение "сигнал/помеха" по результатам вычисления ВКФ может быть получено при условии, что время интегрирования Т равно длительности сигнала. Поскольку скорость объекта априори неизвестна (обычно задан диапазон скоростей), необходимо выбрать время интегрирования, соответствующее наиболее вероятной длительности сигнала. Эта длительность, в свою очередь, определяется наиболее вероятной скоростью объекта и дистанцией Хд.
Расчет ВКФ К12 (т) по формуле (1) достаточно провести только для временных сдвигов т, лежащих в пределах от минимального до максимального времен прохождения объектом расстояния А, т. е. от Л/у|пт до Л/vmax; К12 (т) = 0 при других значениях т.
Предлагается следующий алгоритм вычисления ВКФ. Берутся выборка из к = Т/ АtЛ ( Аtд - интервал дискретизации) последовательных отсчетов напряжения ^ (I) и такая же по
объему выборка последовательных отсчетов напряжения и (t), взятая на т = А/vmax раньше. Вычисляется свертка этих двух выборок (проводится почленное перемножение и суммирование). Операция вычисления свертки повторяется для выборки напряжения и (t), взятой на один отсчет раньше, и т. д., пока общее время сдвига не возрастет до т = А/Утщ . Среди результатов вычисления свертки определяется максимальный, который сравнивается с порогом. По результатам сравнения принимается решение о наличии сигнала на данном временном интервале. Порог определяется заранее заданной вероятностью ложной тревоги.
Для эффективного подавления помех с помощью алгоритма корреляционной обработки
необходимо обеспечить их независимость в выборках напряжений и (t) и и2 (t) на выходах ПФ1 и ПФ2. Поскольку помехи вызваны единым физическим источником - ГМП, то требуется, чтобы время прохождения объектом расстояния А превосходило интервал корреляции помех после их прохождения через ПФ. Этот интервал определяется частотной характеристикой ПФ, которая выбрана в соответствии с полосой сигнала.
Эффективность предложенного алгоритма корреляционной обработки оценена методом статистических испытаний на математической модели процесса обнаружения движущегося объекта. В модели использованы следующие значения параметров: значение
2
дипольного магнитного момента объекта = 200... 350 А • м [5], дистанция по траверсу хо = 30 м, высота расположения магнитного диполя над поверхностью земли zо = 1 м, разнос магнитометров в направлении движения объекта А = 50. 200 м, скорость объекта V = 5.20 м/с. Интервал дискретизации выбран А^ = 0.1 с. Неидентичность разностно-
включенных магнитометров введена в модель с помощью двух нормальных случайных величин: разбаланса с математическим ожиданием (МО) 0 и среднеквадратическим отклонением (СКО) 0.005 и ошибки ориентации с МО 45° и СКО 2°.
Для иллюстрации эффективности корреляционной обработки на рис. 3 представлены примеры принятия решения о наличии сигнала на фоне мешающих воздействий при А = 200 м, V = 10 м/с в двух случаях*. Без корреляционной обработки (рис. 3, а) объект фиксируется по непосредственному отклику в момент времени t = -10 с. По предложенному алгоритму обнаружения (рис. 3, б) объект определяется по результату вычисления ВКФ. Максимум ВКФ наблюдается при временном сдвиге т = 20 с. Из качественного сравнения результатов можно сделать вывод об эффективности корреляционной обработки для принятия решения о наличии сигнала.
Количественная оценка эффективности предложенного алгоритма корреляционной обработки проведена по наибольшей вероятности правильного обнаружения сигнала Рп о
* Без корреляционной обработки решение принимается по выходному сигналу магнитометра, находящегося в позиции у = -100 м. Корреляционной обработке подвергаются сигналы двух магнитометров, находящихся в позициях у = -100 м и у2 = 100 м. 48
Рис. 3
при заданной вероятности ложной тревоги Рл т
-,4
б
(критерий Неймана-Пирсона). Число ис-что достаточно для оценки вероятностей
пытаний при усреднении результатов равно 10 ошибочных решений порядка 0.01 и более [6].
На рис. 4 приведены зависимости вероятности правильного обнаружения сигнала от значения магнитного момента источника для известного обнаружителя (сплошные кривые) и предложенного алгоритма корреляционной обработки (штриховые кривые) для вероятностей ложной тревоги Рл т = 0.1 и 0.05.
Как следует из рис. 4, применение корреляционной обработки обеспечивает существенное улучшение параметров обнаружения. Например для автотранспорта со стандарт-
I I 2
ным значением |М| = 300 А• м , при Рлт = 0.05 вероятность правильного обнаружения увеличивается с 0.8 в известном обнаружителе до 0.997.
Достигнутая за счет применения корреляционной обработки вероятность правильного обнаружения обеспечивает конкурентоспособность магнитоизмерительной системы обнаружения движущегося объекта в сопоставимых условиях по сравнению с системами обнаружения, построенными на иных физических принципах. Область применения предложенной системы обнаружения включает решение таких задач, как сбор статистических данных об интенсивности движения на автодорогах, контроль несанкционированного проникновения автотранспорта на охраняемую территорию, например при незаконной вырубке и вывозе леса.
Наряду с фиксацией объекта предложенный алгоритм корреляционной обработки обеспечивает определение его скорости по временному сдвигу максимума ВКФ отно- Рп сительно момента ^ = 0. Функция определения скорости реализуется микропроцессором после расчета ВКФ. Например, на рис. 3, б максимум ВКФ наблюдается при временном сдвиге т = 20 с. Это означает, что объекту потребовалось 20 с, чтобы преодолеть расстояние А = 200 м. Таким обра- 200 250 300 |м|, А • зом, скорость объекта V = А/т = 10 м/с.
0.9
0.8
0.7
0.6 0.5
Рис. 4
а
Список литературы
1. Бабин И. А., Митрофанов А. М. Сравнительный анализ применимости датчиков модуля и компонента магнитного поля для регистрации движущегося источника / Изв. СПбГЭТУ "ЛЭТИ". 2008. № 8. С. 3-10.
2. Бараночников М. Л. Микромагнитоэлектроника: в 2 т. Т. 1. М: ДМК Пресс, 2001. 541 с.
3. Яновский Б. М. Земной магнетизм. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1978. 591 с.
4. Ларин А. И., Звежинский С. С. Периметровые маскируемые магнитометрические средства обнаружения / Специальная техника. 2001. № 4. С. 8-14.
5. Радиотехнические системы: учебник для вузов / под ред. Ю. М. Казаринова. М.: Академия, 2008. 589 с.
6. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. 4-е изд. М.: Высш. шк., 2007. 477 с.
A. M. Mitrofanov, Ju. I. Fedukovskiy FSUE «SRI "Vector"» (Saint-Petersburg)
Use of correlation processing in the problem of detection of a moving magnetic field source
Method of increase of detection probability for moving magnetic field object-source by calculation of cross-correlation function for the signals measured in two points, carried in a direction of movement, is offered. Parameters of cross-correlation function algorithm are chosen. The efficiency of algorithm is based by the mathematical simulation.
Magnetic field, magnetic location, magnitometer, signal detection, geomagnetic pulsations, correlation processing
Статья поступила в редакцию 28 июня 2010 г.
УДК 621.37
А. С. Красичков
Санкт-Петербургский государственный электротехнический
университет "ЛЭТИ"
I Алгоритм индивидуального мониторинга кардиосигнала пациента с ишемической болезнью сердца*
Синтезирована структура алгоритма выявления эпизодов ишемии с учетом информации о структуре и параметрах кардиосигнала конкретного пациента. Определены способ обработки кардиосигнала и введенные в структуру алгоритма параметры, оцениваемые на этапе предварительного обследования. Исследованы основные характеристики алгоритма индивидуального мониторинга кардиосигнала пациента и выдачи ему сигнала тревоги при возникновении критической ишемизации миокарда.
Электрокардиосигнал, ложная тревога, правильное обнаружение, теория статистических решений
В последние десятилетия неотъемлемыми элементами процесса лечения больных ишемической болезнью сердца (ИБС) являются мониторинг кардиосигнала пациента и выдача ему сигнала тревоги при возникновении и развитии ишемического эпизода. Необходимость мониторинга обусловлена тем, что эпизоды ишемии могут возникать без явно выраженного провоцирующего фактора, без изменения частоты сердечных сокращений (ЧСС) и не сопровождаться болевыми ощущениями в начальной стадии. Развитие эпизода
Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках ФЦП "Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы" (Государственный контракт П1200 от 27 августа 2009 г.).
50 © Красичков А. С., 2011
