CC BY
31
УДК 539.87
ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ АДАПТИВНОЙ НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ТЕКСТОВОГО ПОТОКА
АЛЬХАЛАЙБЕХ АЙМАН________________________
Компьютеризация человеческого окружения связана с нарастанием объемов оперативной информации, визуализируемой технической системой для человека. Основная часть информации выводится в виде текстовых потоков. Рассматриваются принципы построения адаптивной системы регулирования параметров текстового потока, основанной на нечеткой логике.
1. Введение
Во многих технических приложениях взаимодействующие объекты при передаче и обработке информации интерпретируются как сетевые системы. Однотипные события независимо порождаются пространственно разнесенными объектами (экземплярами объектов) в соответствии с текущими изменениями их состояния. Каждый из объектов обеспечивает устойчивое (интеллектуальное) поведение при изменении внешних условий (в зависимости от реакции взаимодействующих с ним объектов). В подобных информационных системах, применяемых, в частности, для моделирования или управления, обработка блоков информации осуществляется независимо, по мере их порождения, в узлах вычислительной сети. Интеллектуальное поведение каждого из узлов может быть реализовано нечетким (нейро-нечетким) [1,2] регулированием. Одна из задач, требующая разрешения для подобных систем, - обеспечение взаимосогласованного поведения: информационного взаимодействия (ИВ) каждого из объектов с учетом его ресурсов и ресурсов соседних объектов. При наличии подобного ИВ система оптимально выполняет свои функции.
Цель настоящего исследования — разработка концепции информационного сетевого взаимодействия описанного типа применительно к звену “техническая система—человек-оператор”, реализующему нечеткую систему регулирования параметров текстового потока. В рамках концепции рассматриваются особенности предметной области и синтезируется структура трехуровневой системы с организацией нечеткого управления по Мамдали-Заде.
2. Концептуальные альтернативы анализа распределенных систем
При анализе сложных распределенных систем в концептуальном отношении правомочны два альтернативных подхода:
— совокупность технических систем (ТС), взаимодействующих между собой, является распределен-
ной системой, целью функционирования которой (с точки зрения системы) является наилучшее взаимодействие с человеком-оператором (ЧО);
— совокупность взаимодействующих ТС и ЧО рассматривается как элементы единой распределенной системы, функционирующей для достиже -ния определенной цели.
Выбор между указанными альтернативами не однозначен . ТС и ЧО различны по своим возможностям. ТС могут обеспечивать высокие значения технических характеристик: производительности, пропускной способности, чувствительности, скорости обработки информации и др. ЧО обеспечивает принятие нестандартных решений, в частности, в ситуациях с неполной информированностью. В связи с этим ТС и ЧО всегда могут иметь непересекающиеся направления деятельности.
Вместе с тем, актуальным направлением развития ТС является разгрузка оператора: автоматизация поведения ТС в ситуациях с неполной информированностью. Задачи этого уровня обобщенно объединяются понятием “искусственный интеллект” и решаются, в частности, средствами нечеткой логики [1,2]. С учетом этого ТС и ЧО в отдельных аспектах могут быть сопоставимыми по своим возможностям. Поэтому элементы деятельности одного из них могут моделироваться с помощью другого, и одни аспекты их взаимодействия могут воспроизводиться с привлечением других аспектов.
3. Уровни интеллектуальности информационного взаимодействия
Рассмотрим на качественном уровне ситуацию ИВ двух систем с ограниченными ресурсами. Характер систем не конкретизируется. Полагается, что системы имеют собственные предметные области и ведут информационный обмен, которым реализуются их индивидуальные целевые установки. Полагается также, что каждая из систем располагает единым ограниченным ресурсом, расходуемым и для ИВ с другой системой, и для собственного функционирования в своей предметной области. В описанных условиях каждая из систем должна стремиться к оптимизации своего ИВ с другой, минимизируя цены получаемой информации.
Различаются целевая (полезная) и служебная (вспомогательная) информация. Целевая информация касается функционирования систем, служебная — процедуры и качества канала ИВ между системами.
В зависимости от степени интеллектуальности систем возможны различные стратегии ИВ между ними [3]. Рассмотрим варианты организации взаимодействия в порядке возрастания сложности. Римские цифры обозначают уровень сложности и одновременно число связей (прямых и обратных) между взаимодействующими системами.
Простейший вариант (I) предполагает передачу целевой информации без обратной связи. Более продвинутый (II) — включает обратную связь по
150
РИ, 2004, № 4
факту передачи информации: возврат квитанции либо запрос на повторение. Варианты (I) и (II) не предполагают оптимизации ИВ: обмен ведется при фиксированных настройках параметров канала. Более развитая стратегия (III) предполагает односторонние действия по оптимизации интерфейса. Еще более развитая стратегия (IV) может включать диалог между системами по выбору оптимального режима целевого ИВ. Следующие варианты стратегий (V, VI, ...) могут включать служебные диалоги второго, третьего и т.д. уровней, по поводу качества ведения служебных диалогов первого, второго и т.д. уровней. С ростом числа вложенных служебных диалогов растет уровень интеллектуальности ИВ, но усложняется процедура ИВ и растет ресурсоемкость. Поэтому каждому конкретному уровню сложности (ресурсообеспеченности) взаимодействующих систем соответствует определенный предельный (целесообразный) уровень интеллектуальности интерфейса взаимодействия. Чем выше интеллектуальные уровни взаимодействующих систем, тем более высокого уровня ИВ между ними может быть организован.
Пары взаимодействующих систем могут быть иерархически упорядочены:
(ТС о ТС) < (ТС о ЧО) < (ЧО о ЧО).
В соответствии с изложенным:
— звено (ЧО ^ ЧО) может служить источником прототипов при моделировании звеньев (ТС ^ ЧО) и (ТС о ТС);
— звено (ТС ^ ЧО) целесообразно рассматривать как потенциально продуктивную среду для моделирования элементов интеллектуального взаимодействия (ТС ^ ТС).
4. Звено “техническая система — человек оператор”
Компьютеризация человеческого окружения сопровождается лавинообразным нарастанием объемов информации, визуализируемой ТС и обрушиваемой на ЧО. Подавляющая часть содержательной информации, как и в докомпьютерные времена, представляется в виде текстового потока (ТП), что связано с надежностью и отработанностью знакового информационного канала у человека. Целесообразно рассматривать иерархию вариантов ИВ для звена (ТС ^ ЧО) именно по знаковому информационному каналу, реализуемому со стороны ТС интерфейсом знакового ввода-вывода. Со стороны ЧО знаковый информационный канал адаптивно поддерживается процессами обучения (тренировки).
Данный подход удобен тем, что имеется возможность сравнить (в статистическом смысле) эффективность отдельных вариантов систем по эффективности реализуемого им процесса обучения (тренировки). Подход привлекателен своим прикладным характером. В рамках подхода могут быть разработаны серии обучающих программ, эффективность которых может быть подтверждена (в статистическом смысле) в процессе их эксплуатации.
РИ, 2004, № 4
5. Нечеткая система регулирования параметров текстового потока
Синтез ТС для взаимодействия с ЧО, с многоуровневым обменом служебной информацией частично рассмотрен в [4] на примере системы обучения скорочтению. Данная задача полностью соответствует ситуации с наращиванием ресурсов. ЧО в ней имеет положительную мотивацию по наращиванию скорости приема информации; ТС взаимодействует с ним, реализуя его ресурсы (скорость чтения) по мере их наращивания (тренировки).
ТС содержит нечеткую подсистему регулирования скорости ТП, аналогичную описанной в [2]. Подсистема включает иерархически вложенные контуры управления по трем параметрам: длине строки, циклически изменяемому времени экспозиции и нарастанию темпа смены строк [4]. ТП экспонируется построчно. Длина строки определяется двумя лингвистическими переменными (ЛгП) — “многословность” и “многозначность”, которые определяются числом слов и знаков в строке. Время экспозиции строки рассчитывается по набору решающих правил (РП), определенных для указанной пары Л гП. На расчетное время накладывается медленное постоянное сокращение и небольшие циклически изменяющиеся приращения времени экспозиции. Указанные процессы определяются собственными (вложенными) контурами нечеткого управления, построенными на своих ЛгП и наборах РП. На совокупности трех контуров строится система с обратной связью. ЧО при некомфортной скорости подачи строк воздействует на ТС (через клавиатуру компьютера), чем изменяет темпы нарастания подачи ТП.
При надлежащем подборе параметров трех указан -ных нечетких процессов рассмотренная система обеспечивает компромиссное решение для звена (ТС ^ ЧО). За счет обратной связи ТС поддерживает комфортную для ЧО скорость подачи ТП; в то же время ЧО постоянно испытывает со стороны ТС позитивное тренирующее воздействие, благодаря которому наращивает темп чтения.
6. Принципы построения системы
Основная часть содержательной информации осваивается человеком посредством чтения. В типичном случае человек обучается основам чтения в начальных классах школы, после чего должен совершенствоваться самостоятельно. По разным причинам, зачастую, совершенствование оказывается неэффективным и со временем человек обнаруживает, что огромные массивы информации -существенная часть культурного наследия человечества - остаются для него недоступными в силу своего объема. Подобное положение является недостатком существующих парадигм образования. Согласно оптимистической точке зрения, положение может быть исправлено в любом возрасте текущим дообучением скорочтению. Имеются методики повышения скорости чтения (СЧ), включающие подавление артикуляции и регрессии, расширение поля зрения, выработку гибких стратегий
151
и др. Существенные возможности открываются с использованием вычислительной техники. Удовлетворительные результаты достигаются пассивным использованием программных продуктов MS Word или Explorer в режиме непрерывного скроллинга текста. Более эффективны программные тренажеры, инициирующие повышение СЧ. Интересен метод с циклическим варьированием в небольших пределах скорости подачи обучающего материала [5]. Ограничение указанного тренажера - жесткая схема обучения: отсутствие обратной связи с пользователем - преодолевается, в частности, введением элементов интеллектуальной организации на основе нечеткой логики.
СЧ V есть усредненное по времени отношение объема прочитанного материала (количества знаков текста) к затраченному времени. Тренировка СЧ состоит в том, что фрагменты текста (экспонируемая строка) S; малой длины N(S;) последовательно (без пустых временных промежутков) предъявляются обучаемому в течение времени T; . При этом
n / n
V = Х N(S;)/ X Ti , где i — номер экспонируемой
;;
строки, i=1,2,...,n. В процессе тренировки N(S;)
медленно наращивается, а T; — сокращается. На фоне непрерывного нарастания V происходит циклическое варьирование V в небольших пределах, создающее для пользователя периодические “пиковые нагрузки”, которые активизируют его восприятие.
Рис. 1. Составляющие (V , V2 , V3) и объединенная зависимость (V4 ) скорости текстового потока
Экспонируемый материал обычно представляет собой специально составленные последовательности слов, сгруппированные по возрастанию длины. Отсутствие смысловой связи и ограниченный объем обучающего материала являются существенными ограничениями метода — продолжением прежней парадигмы: создание базовых навыков на чисто учебном материале, не содержащем целевой мотивации, и дальнейшее самосовершенствование (самостоятельная работа) на материале, содержащем целевую мотивацию, но без инициативной обучающей поддержки. Данное ограничение снимается,
если длина обучающей последовательности не ограничена и используется материал, индивидуально ценный для пользователя, например литературно -художественное произведение. На указанном прин -ципе базируется рассматриваемая интеллектуальная система обучения скорочтению. Обучающий материал выбирается самим пользователем. Подготовка материала — преобразование в рабочий формат — может быть практически полностью автоматизирована.
В системе происходит три независимых процесса изменения скорости подачи материала (рис. 1): общее нарастание (ОН) V1, циклическое изменение (ЦИ) V2 , вариация длины строки и времени ее экспозиции в зависимости от длины слов в соответствующем месте текста V3 . Суперпозиция указанных трех составляющих определяет общую кар -тину обучения V4 . В связи с этим организуются три независимых контура нечеткого регулирования, совместной работой которых определяются параметры формирования и экспозиции строк. Рассмотрим работу каждого из контуров.
7. Вариация длины строки
Учебный текст в рабочем формате представляет собой последовательность элементов mj вида ‘слово’ или ‘слово’ + ‘знак препинания’ (символ + обозначает конкатенацию), упорядоченных в виде массива M:{m1,m2,...,mj,...} . Поскольку используется реальный текст, элементы mj имеют разную длину. В связи с этим различаются NL — предельная и Nc — текущая длина экспонируемой строки; Tl — предельное и Тс — текущее время экспозиции. В каждый момент работы системы предельные значения Nl и Tl фиксированы (медленно изменяются суперпозицией процессов ОН и ЦИ). Строка набирается (конкатенируется через пробелы) из последовательно следующих элементов mj, mj+1, mj+2 и т.д., которые извлекаются из массива M. Число элементов подбирается так, чтобы суммарная длина строки (текущая длина Nc) не превышала Nl . Если первый элемент оказывается длиннее Nl (в тексте попадается длинное слово) -в строке помещается только он. Текущее время экспозиции может определяться из соотношения: Tc = (TlNc)/Nl . Таким образом, длина строки и, соответственно, времени экспозиции V3 — варьируются; инвариантом остается “скорость экспозиции” - отношение длины строки ко времени экспозиции — Nc/Tc .
Более “мягкое” управление экспозицией достигается средствами нечеткого регулирования. Объектом регулирования является экспонируемая строка. Ее выходная характеристика (исходная информация для регулирования) — Nc , входная (управляющее воздействие) — текущее время экспозиции Tc . Вводятся лингвистические переменные (ЛгП):
152
РИ, 2004, № 4
выходная “длина строки” и входная “время экспозиции”, задаваемые термами, например, “большой”, “средний”, “малый”. Вводятся решающие правила вида if (Nc =”большой”) then (Tc =”ма-лый”), с использованием которых Tc разыскивается как координата центра тяжести объединения масштабированных функций принадлежности термов ЛгП Tc . “Мягкость” нечеткого управления экспонируемой строкой состоит в возможности подрегулировки профилей термов ЛгП в целях введения нелинейности процесса обучения в соответствии с некоторой конкретной методикой либо для учета индивидуальных особенностей пользователя.
8. Циклическое изменение темпа экспозиции
Целесообразность введения ЦИ состоит в чередовании нагрузки и релаксации, что оказывает тренирующее воздействие. Кроме того, обеспечивается обратная связь с пользователем следующим
образом. Процесс ЦИ V2 накладывается на ОН Vj, так что в определенный момент скорость подачи материала достигает текущего порога восприятия пользователя. Это создает перегрузку, о чем пользователь сигнализирует системе нажатием соответствующей клавиши. Система адекватно реагирует: например, сбрасывает ЦИ в минимум синусоиды. Частота поступления сигналов от пользователя (возможно, совместно с информацией о фазе процесса ЦИ) является обратной связью в системе. Регулирование по этой обратной связи может быть организовано по жесткой схеме: при достижении верхнего порогового числа сигналов система приостанавливает наращивание; при снижении числа сигналов до нижнего порогового уровня наращивание скорости подачи материала возобновляется.
Более интересно нечеткое регулирование. Его преимущество - “мягкость”: возможность подрегулировки профилей термов для введения нелинейности в процесс обучения. Нечеткое регулирование по ЦИ вводится, например, выходной ЛгП “частота сигналов” (термы “низкая”, “средняя” и “высокая”), входной ЛгП “уровень” (термы “назад на один уровень”, “уровень не менять” и “вперед на один уровень”) и соответствующим набором решающих правил. Более совершенным является вариант с двумя входными ЛгП: “изменение времени экспозиции” и “изменение длины строки”, термы “уменьшить”, “оставить без изменения”, “увеличить”, “существенно увеличить” и т.д. При этом увеличивается количество решающих правил, но повышаются возможности нечеткого управления, в
частности связанные с регулировкой ОН Vj.
9. Общее нарастание темпа экспозиции
Как отмечалось, нарастание скорости подачи обучающего материала определяется двумя факторами:
сокращением времени экспозиции Tj = Tj_j - At и увеличением длины строки (количества знаков в строке) Nj = Nj_j +1. Регулировку соотношения
между ними целесообразно доверить пользователю. Совершенствование скорочтения - процесс индивидуальный. Начиная с некоторого уровня, пользователь способен самостоятельно оценить темпы своего продвижения и, если сочтет нужным,
изменить At или Tj/Nj . Сокращение времени экспозиции целесообразно задавать не в абсолютных величинах (мс), а как процент от текущего значения: At = kTj_i, что обеспечивает необходимую “плавность хода” процесса. Наращивание длины строки происходит на один знак, после заданного количества сокращений времени экспозиции. В этих дискретных величинах может осуществляться
регулирование Tj/Nj .
Для нечеткого регулирования по ОН можно использовать рассмотренные выше ЛгП “изменение времени экспозиции” и “изменение длины строки”. В контуре ЦИ их значения изменяются автоматически, а в контуре ОН - “вручную”, т.е. непосредственно пользователем, что является дополнительной обратной связью. Текущее состояние параметров Tj и Nj, а также текст, используемый для обучения, - в минимальном варианте реализации есть индивидуальные настройки системы под данного пользователя. Значения параметров передаются пользователю по завершении занятий и вводятся пользователем в начале следующих занятий. Как развитие системы, может быть введено назначение времени (даты) “следующей встречи” пользователя с программой, отслеживание временного интервала между занятиями (по дате запуска программы) и автоматический “откат” скорости подачи материала, пропорциональный задержке обучения.
10. Особенности реализации
На рис. 2 представлена укрупненная схема системы, реализующей описанные принципы регулирования параметров текстового потока. Система синте -зирована применительно к задаче обучения оператора скорочтению. Нумерация блоков по столбцам не связана с порядком выполнения операций. Блок-схема отображает логическую последовательность связей (переходов) между отдельными формами системы.
При пуске системы (7) инициируется регистрация пользователя (8). Регистрация снабжена проверками корректности набора символов (1) и аутентичности (12). В случае нового пользователя (2) производится калибровка — определение начальной скорости чтения (3). Процессу калибровки (4) предшествует ввод тестового текстового файла. При отсутствии тестового файла (5) либо при прерывании процесса калибровки результаты ее аннулируются. При успешном завершении калибровки (6) результат заносится в протокол, работа системы приостанавливается (11). При следующем запуске системы пользователь, прошедший калибровку, идентифицируется как старый пользователь (13). Сеансу обучения (10) должен предшествовать
РИ, 2004, № 4
153
выбор обучающего текстового файла. В противном случае следует возврат (9) в предшествующее состояние. В ходе обучения допустимо изменение методики обучения (15) посредством ввода соответствующей кодовой комбинации. Ошибка ввода кода контролируется (16). Изменение методики фиксируется в протоколе работы системы (17) и требует перезапуска (11). При новом запуске системы прежний (старый) пользователь будет обучаться в соответствии с измененной методикой. Конец сеанса обучения (14) сопровождается протоколированием текущих результатов перед выходом из системы (11).
Рис. 2. Блок-схема системы, реализующей нечеткое регулирование характеристик текстового потока
Описанная выше процедура обучения с трехконтурным нечетким регулированием поддерживается в блоке (10). Под изменением методики обучения (15) понимается корректировка одного или нескольких параметров, определяющих процесс обучения. Например, при тренировке скорочтения, как отмечалось, важными факторами являются сокращение времени экспозиции, наращивание длины строки и наращивание максимального числа слов в строке. Соотношение между данными факторами определяется двумя коэффициентами, которые в процессе обучения должны изменяться, возможно с учетом прогресса конкретного обучаемого.
Изменение методики посредством введения соответствующего кода (15) верифицируется. При
ошибочном вводе, например при невозможном для данного пользователя резком скачке параметров, выдается соответствующая подсказка (16); при правильном вводе - программа готовится к перезагрузке.
Программная реализация системы не представляет сложности. Обучающий текст вводится из произвольного текстового файла, выбираемого пользователем; настройки системы, включая параметры аутентификации пользователя, хранятся в отдельном текстовом файле. Интерфейс программы также не предполагает никаких специальных требований.
Рассмотренная система может использоваться в качестве тренажера для развития интеллектуальных способностей (скорости чтения) оператора. Другое применение — адаптивное управление текстовым потоком для приведения его параметров в соответствие с возможностями (текущим состоянием) оператора.
Как видно из представленного описания, система позволяет в широких пределах варьировать начальные установочные параметры процесса обучения. Поэтому, наряду с собственно обучением, она может применяться в исследовательских целях, в частности, для оптимизации методик дистанционного компьютерного обучения. Для этого программный продукт должен размещаться в сети и должен быть снабжен базой данных и соответствующим аппаратом накопления и обобщения результатов. В таком виде тренажер представляет собой следующий уровень интеллектуальности ТС, что требует отдельного рассмотрения.
11. Выводы
Адаптивность при регулировании параметров текстового потока является важным элементом оптимизации звена “техническая система — человек оператор”. Новизна представленного подхода состоит в том, что звено рассматривается как среда моделирования взаимодействия интеллектуальных технических систем. Человек - оператор является интеллектуальным элементом априорно; параметры технической системы могут варьироваться в процессе эксперимента; наблюдением и сопоставлением могут быть получены данные об эффективности информационного взаимодействия. Практическое применение рассмотренного подхода может состоять в совершенствовании интерфейса “человек-машина” как со стороны машины, так и со стороны человека. В качестве прикладной области рассмотрена задача из сферы автоматизированного компьютерного обучения: тренинг скорочтения. Привлекательность данной задачи состоит в гарантированной положительной мотивации оператора, что важно для однородности проведения экспериментов. В сравнении с существующими в данной области методиками, преимуществом представленной системы является адаптивность в сочетании с инициативно задаваемым (стимулируемым) ритмом обучения.
154
РИ, 2004, № 4
Литература: 1. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 2. Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986. 3. Альхалайбех Айман, Михаль О.Ф., Руденко О.Г. Звено “техническая система — человек оператор”, как модель информационного взаимодействия интеллектуальных подсистем с разной производительностью // “Восточно-Европейский журнал передовых технологий”. 2003. № 6 (6). С. 18-21.4. Михаль О. Ф. Принципы организации системы дистанционного обучения скорочтению на локально-параллельных нечетких алгоритмах // Обра-
зование и виртуальность - 2002. Харьков - Ялта: УАДО, 2002. С. 112-116. 5. Зырянов А.Г., Котегов С.С. и др. Скорочтение и ЭВМ // “Микропроцессорные средства и системы”. 1990. №16. С. 90—92.
Поступила в редколлегию 10.10.2004
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Руденко О.Г.
Альхалайбех Айман, аспирант кафедры ЭВМ ХНУРЭ. Научные интересы: информационные системы, моделирование, нечеткая логика, сети Петри. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. ЭВМ, тел. (0571)40-93-54, е-mail: aiman68@hotmail.com
УДК 621.321.96
ЧИ ІСНУЄ МОЖЛИВІСТЬ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАХИСТУ СУЧАСНИХ РАДІОЛОКАТОРІВ ВІД ЗАВАД
ХРАБРОСТШБ.В, МАРТИНЧУК О. О, ФОМЕНКО Д.В.______________________________
Пропонується до уваги сутність і можливості повного поляризаційного зондування простору при вирішенні завдань у складній завадовій обстановці, коли існуючі методи боротьби з завадами неефективні. Повне поляризаційне зондування простору може значно розширити функціональні можливості радіолокаторів і покращити їх основні тактико-технічні характеристики.
Вступ
Інтенсивне впровадження радіотехнічних, у тому числі й радіолокаційних систем у господарську, наукову й оборонну сфери діяльності людей призвело до суттєвого зростання взаємних завад. При цьому вимога підвищення ефективності захисту сучасних радіолокаторів від пасивних, активних і комбінованих завад давно вже перестала бути обов’язковою тільки для військ.
Сучасна теорія радіолокації пропонує дуельний принцип захисту від завад. На практиці це означає, що для захисту від кожного виду завад існує певний метод і визначений пристрій придушення завади. Проте у багатьох важливих для практики випадках відбиття від пасивних завад і активні завади діють на радіолокатор одночасно і часто сумісно. Це, природно, призводить до істотного зниження ефективності захисту, побудованого на дуельному принципі. Практика радіолокації вимагає розробки більш ефективних принципів і методів забезпечення достатнього захисту від завад сучасних радіолокаторів.
Проведені авторами фундаментальні дослідження в цій галузі показали, що нові принципи і методи підвищення інформативності й завадозахисту сучасних радіолокаторів варто шукати на стику сусідніх з радіолокацією галузей науки. Зокрема, дослідження, проведені на стику статистичної теорії радіолокації, електродинаміки і поширення радіохвиль, теорії розпізнавання образів, дозволили отри-
РИ, 2004, № 4
мати теоретичні передумови для розробки нового методу, що істотно розширює можливості вирішення традиційних завдань радіолокації в складних умовах.
Повне поляризаційне зондування простору призначене для виявлення-розпізнавання, оцінки координат цілей переважно на фоні пасивних, активних і комбінованих завад. Це один з методів, що створює передумови для організації сумісного захисту сучасних радіолокаторів від пасивних, активних і комбінованих завад, забезпечуючи при цьому додатковий енергетичний виграш до 20 дБ і навіть більше.
Повне поляризаційне зондування простору передбачає опромінювання цілей переважно складними сигналами на ортогональних поляризаціях, приймання ортогональних по поляризації складових відбитих сигналів і їхнє спільне використання як багатомірних або векторних сигналів для виявлення-розпізнавання й оцінки координат цілей на фоні завад.
Методи виміру елементів поляризаційної матриці розсіювання
Відомі такі методи виміру елементів поляризаційної матриці розсіювання (ПМР) при повному поляризаційному зондуванні:
1. Моноімпульсний. Такий метод передбачає випромінювання ортогональних по поляризації і за часовою структурою широкополосних складних зондувальних сигналів в один момент часу. Достоїнством цього методу є незалежність властивостей цілі від частоти і часу, тому що випромінювання ортогональних сигналів здійснюється на одній частоті в той самий момент часу. Однак реалізація даного методу вимагає великих апаратурних витрат, оскільки для кожного з ортогональних сигналів буде потрібен свій передавач і свій приймальний канал.
2. Послідовний у часі метод. Він припускає випромінювання ортогональних по поляризації в загальному випадку вузькополосних простих зондувальних сигналів з однаковими несучими частотами f0 у різні моменти часу. У цьому випадку ортого-нальність сигналів досягається за часом. Методична помилка виміру елементів ПМР при цьому пов’язана з часовим розносом зондувальних сигналів і особливостями динаміки орієнтації цілі за
155
