CC BY
99
11. Зиновьев ПА., Моисеев B.C., Мейко А.В. Модели для оценки надежности архитектурных решений корпоративных систем хранения данных // Исследования по информатике.
- Казань: Отечество, 2005. Вып. 9. - С. 93 - 102.
Михеев Вячеслав Алексеевич
Открытое акционерное общество «Концерн радиостроения “Вега”».
E-mail: [email protected].
121170, г. Москва, Кутузовский проспект, 34.
Тел.: 8 (499) 2490585. '
.
Mikheev Viatcheslav Alekseevich
Joint-Stock Company «Radio Engineering Corporation “VEGA”».
E-mail: [email protected].
34, Kutuzov avenue, Moscow, 121170, Russia.
Phone: 8 (499) 2490585.
The deputy director.
УДК 530.1:537.86
И.И. Маркович, В.Ю. Дорошенко
ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ БИООБЪЕКТОВ ЗА ПРЕПЯТСТВИЯМИ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫМ РАДАРОМ
Рассматриваются алгоритмы цифровой обработки сверхширокополосных сигналов в радарах для обнаружения биологических объектов за препятствиями. Представлены результаты экспериментальных исследований возможности обнаружения объектов за препятствиями из кирпича, бетона, армированного .
Сенсорная сеть; сверхширокополосные сигналы; обнаружение биологических объектов за препятствиями; СШП-радиолокаторы; цифровая обработка сигна-; .
I.I. Markovich, V.U. Doroshenko
ANALYSIS OF ALGORITHMS DETECT ION BIOLOGICAL OBJECT AFTER OBSTACLES OF ULTRA BANDWIDTH RADAR
This article is devoted to digital signal processing algorisms of UWB radar signals for detection of biological object after obstacles. Presented are the experimental research results possibilities to detect biological objects after bricks, concrete and reinforced concrete obstacles.
Net of sensor; ultra bandwidth signal; detection of biological object after obstacles; UWB radar systems; digital signal processing; high-frequency filtration algorithms.
Проблема оперативного обнаружения людей за препятствиями из кирпича, бетона или армированного бетона становится особенно актуальной при проведении спасательных и антитеррористических операций. Создание сверхширокопо-
( ) , -
тов за препятствиями, является сложной научной задачей, обладающей высокой
.
Для исследования возможности обнаружения биообъектов за препятствиями применялся СШП-радар, состоящий из сенсора, блока управления и многофункционального вычислительного средства. Структурная схема радара представлена на рис. 1.
Сенсор СШП-радиолокатора
1
Приемная антенна УВЧ УВХ стробоскоп
Передающая Формирователь Контроллер
антенна импульсов
Блок
управления
А
______________>
Вычислитель
Рис. 1. Структурная схема СШП-радара
Сенсор обеспечивает формирование и излучение зондирующих сигналов, приём и обработку отражённых сигналов. Полученные реализации сигнала поступают в тракт вторичной обработки, реализованный на базе многофункционального
.
В состав сенсора входят: приёмная и передающая антенны, усилитель высокой частоты (УВЧ), формирователь зондирующих сигналов вида «моноцикл Гаусса», устройство выборки и хранения (УВХ), аналого-цифровой преобразователь с
, , -ления режимами работы сенсора и передачи данных в тракт вторичной обработки. Питание сенсора автономное.
УВХ и АЦП с малошумящим усилителем реализуют аналого-цифровое преобразование с использованием стробоскопического эффекта. В результате такого преобразования импульсного сигнала длительностью (0,6-1,0) не, следующего с частотой повторения, равной 400 кГц, удается получить эквивалентную частоту дискретизации входного повторяющегося сигнала порядка 20 ГГц.
Контроллер управляет переключением режимов прием/передача и обеспечивает обмен данными между сенсором и многофункциональным портативным вы.
Дальнейшая обработка информации осуществляется в вычислителе в соответствии с разработанными алгоритмами с последующим отображением и документированием результатов обработки информации. Основными процедурами обработки являлись межпериодное вычитание сигналов, вычисление среднего и
2000 .
, -
сигнала сильно изменяются при распространении в поглощающих средах. При малых отношениях сигнал/шум обнаружение биообъектов за стенами невозможно без накопления информации. Для независимых реализаций увеличение отношения
/ л/# , где N - число
.
выполняется вследствие имеющихся аппаратных помех.
При проведении исследований учитывалось, что в реальных условиях нет априорной информации о толщине препятствия и ее электродинамических характе-, , , , был бы согласован с эхо-сигналом во всем диапазоне изменения внешних факто-.
Для учета влияния препятствия на параметры зондирующих сигналов разработаны алгоритмы определения диэлектрической проницаемости препятствия или
,
, .
измерений заключается в измерении проницаемости по отраженным от препятствия в обратном направлении сигналам [2]. Анализируя начальный участок прини-
, , -,
. -
ны толщиной 300 мм составляет 4,37 при дисперсии измерений проницаемости <те2=910-3.
В качестве физических моделей биообъектов применялись искусственные эквиваленты биообъектов - отражатели. Такие эквиваленты биообъектов обладают гарантированными характеристиками отражения для количественной интерпретации результатов измерений и рассматривались как эталонные.
В ряде случаев необходимо обеспечить обнаружение характерных эхо-сигналов от людей с металлическими предметами вытянутой формы. Поэтому в качестве эквивалентов биообъектов выбраны сфера и «тонкий» цилиндр из хорошо проводящих материалов. Такой выбор обоснован тем, что сфера, как известно, представляет собой изотропный и частотно-независимый отражатель, а тонкий , , , эффективная поверхность рассеивания которого резко зависит от направления электрического вектора поля относительно оси цилиндра. На рис. 2 и 3 представлены результаты исследований при горизонтальной и вертикальной поляризации .
При исследовании алгоритмов высокочастотной фильтрации в качестве объектов обнаружения выступили добровольцы из числа сотрудников НКБ ЦОС .
По задачам испытаний экспериментальные исследования разделены на две :
- эксперименты, предназначенные для определения (проверки) метрологических и других характеристик приборов и оборудования, применяемых при экспериментах. В них создавалась сигнально-помеховая обстановка, которая была бы не менее неблагоприятной, чем та, в которой должен работать радар;
- ,
характеристики сигналов и эффективность их обработки тех факторов, действие которых трудно количественно предсказать теоретически с достаточной точно.
Рис. 2. Реализации сигналов, отраженных объектами при горизонтальной поляризации: а - сфера, б - цилиндр в горизонтальном положении
Рис. 3. Реализации сигналов, отраженных объектами при вертикальной поляризации: а - сфера, б - цилиндр в горизонтальном положении
Исследованы следующие вопросы: калибровка сигналов по эталонным отра-, ,
.
,
помехи оказывают слабое влияние на качество обнаружения объектов по «вспле-» . , -, , , обработке в соответствии с алгоритмами, упомянутыми выше. Алгоритм межпе-риодного вычитания также оказался устойчивым к воздействию аппаратных по. . 4 2000 ,
отраженных перемещающимся объектом: а - результаты вычисления среднего по , - ,
- . выделены признаки (изменение дисперсии при межпериодной обработке, появле-
),
возможность различения объектов неживой природы от неподвижных биообъек-.
отражений и повышения вероятности обнаружения предметов специальной формы посредством подбора направления электрического вектора поля.
б
Рис. 4. Применение межпериодной обработки сигналов: а - накопление сигналов; б - межпериодное вычитание; в - дисперсия по ансамблю
На рис. 5 представлена радарограмма помещения, в котором человек перемещается по диагонали из ближнего угла в дальний и обратно. Вертикальная шкала соответствует времени распространения импульса (дистанции), горизонтальная шкала отображает номер обработанной реализации.
Рис. 5. Радарограмма помещения с движущимся человеком
а
в
Благодаря цифровой фильтрации, перемещения человека, наблюдаемые за кирпичной стеной с помощью СШП-радара, отчетливо видны на фоне шумов.
Экспериментальная проверка основных процедур алгоритмов цифровой высокочастотной фильтрации показала целесообразность их дальнейшего исследования и использования при решении задачи обнаружения биообъектов за препятст-.
, -
ем с помощью созданного макета СШП-радиолокатора и разработанного программного обеспечения возможно на дистанциях порядка 5-6 м. Увеличение дальности обнаружения требует повышения энергии излучения сенсора.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Маркович КИ., Семеняк П.Л., Дорошенко В.Ю., Кочкин В.В., Мардамшин ЮЛ.
Применение цифровой обработки сигналов в задаче обнаружения биообъектов // Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы-2007: Материалы
Международной научно-праетической конференции. - Таганрог, 2007. - С. 191 - 196.
2. . ., . .
//
методы в дистанционном зондировании сред: Материалы конференции. - Муром, 2009. Маркович Игорь Ильич -
университета.
E-mail: [email protected].
347922, г. Таганрог, ул. Шевченко, 2.
Тел. 8 (8634) 312-950.
Директор-главный конструктор.
Markovich Igor Ilich
Scientifically design department of digital signal processing of South Federal University. E-mail: [email protected].
2, Shevchenko str., Taganrog, 347922, Russia.
Phone: 8 (8634) 312-950.
Director-chief designer.
Дорошенко Вячеслав Юрьевич
-
университета.
E-mail: [email protected].
347922, . , . , 2.
Тел.: 8 (8634) 312-350.
Г лавный специалист.
Doroshenko Vyacheslav Urevich
Scientifically design department of digital signal processing of South Federal University 2, Shevchenko str., Taganrog, 347922, Russia.
E-Mail: [email protected].
Phone: 8 (8634) 312-350.
Chief specialist.
